↑: [[G検定に関する知識]] - AIモデルが「なぜその判断をしたか」を人間が理解できる性質 - 精度と解釈性はトレードオフ：ディープラーニングは精度が高いが解釈性が低い - 解釈性が必要な3つの理由：①説明責任（人生に影響する判断）②信頼（根拠がわかって初めて任せられる）③改善（間違いの原因を突き止められる） - 人命・人権・お金が絡む場面（医療・金融・司法・採用・自動運転）では特に必要 - cf. [[説明可能AI]], [[ブラックボックス問題]]