Explainable AI（XAI）を取り上げ、AIシステムを透明・解釈可能・信頼できるものにする役割を強調します。AIの予測やコンテンツ生成の能力を概観し、意思決定プロセスを明確にする必要性を示します。さらに、複雑なAIモデルを幅広い受け手にとって理解しやすくするための方法も学びます。

Explainable AI が重要な理由

透明性か、解釈可能性か

解釈可能なシナリオ

XAI の目的

XAIの技術的側面

オプション

AIシステムの機能

XAIにおける課題

XAIを実現するアプローチ

XAIの基本を理解する

精度と解釈可能性

XAIを伝える

オーディエンスのセグメンテーション

正確さとわかりやすさの両立

Explainable AI 入門

Explainable AI（XAI）の手法を取り上げ、モデル特化、モデル非依存、ローカル、グローバルという観点で分類し、AIの意思決定をどのように説明するかを明確にします。モデル特化の観点では回帰と分類を扱い、ブラックボックスモデルの解釈にはSHAPとLIMEを紹介します。さらに、大規模言語モデル（LLM）の複雑さに触れ、その意思決定プロセスの透明性がなぜ重要かを強調します。

XAIの手法

ローカルかグローバルか

Model-specific か Model-agnostic か

モデル固有の説明

回帰と分類のたとえ

意思決定におけるブラックボックスモデル

モデル非依存型の説明

SHAP、LIME、それとも両方？

XAI における SHAP と LIME の役割

LLMの説明可能性

LLMを理解する

LLMの推論

Explainable AI の手法

XAIがAIをさまざまな分野でより身近で使いやすいものにする変革的な効果を探ります。最初から説明可能性を組み込むことで、AIシステムの透明性を確保し、信頼を育み、人と機械のより深い協働を促進します。実世界の事例を通じて、XAIが複雑なAIの判断をどのように見える化し、さまざまな技術的背景を持つユーザーがAIの洞察を活用して、より良い意思決定につなげられるようにするかを示します。

ユーザーに合わせたAIの最適化

エンドユーザーのための XAI

エンドユーザーを含めないリスク

設計段階からのXAI

応募者スクリーニング

設計にXAIを組み込む

オンライン学習におけるXAI

実践でのXAI

業界別のXAI要件

AIシステムを信頼するには

XAIの未来

学際的なXAI

主体的な開発と導入

まとめ

XAI の実装と活用

このコースでは、しばしば不可解に見える人工知能の世界に明快さと理解をもたらすことを目指す、Explainable AI（XAI）の魅力的な領域を学びます。非技術者の方を念頭に置いて構成された概念中心のコースで、AIの意思決定を透明化する重要性とその方法をわかりやすく解説します。受講者は、XAIが求められる理由、より広いAIの文脈における位置づけ、そして社会への大きな影響について理解を深めます。コース修了時には、さまざまな職種の学習者が、XAIが複雑なアルゴリズムと日々の意思決定の橋渡しをすることを実感できるようになります。

この初心者向けコースで説明可能なAI（XAI）の役割と現実を理解しましょう。

説明可能な人工知能（XAI）の基礎概念

初心者向けコースで、Explainable Artificial Intelligence (XAI) の役割と実務での実態を理解しましょう。

Explainable AI が重要な理由

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