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本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です
本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です

 ディープニューラルネットワーク(DNN)の実用化が広がるにつれ、開発したDNNの判断の根拠を人にもわかる形で説明する技術への需要が高まっている。

 DNNの性能をなるべく高め、不具合を未然に防ぐためには、どこをどう改良すればいいのかのヒントが得られるためだ。

 こうした判断の根拠を明示する手法を研究するのが「説明可能なAI(XAI:explainable AI)」と呼ばれる分野である。既に数十種類もの手法が提案されたと見られ、より効果的な技術の実現を目指して世界中の研究者がしのぎを削っている。

 XAIの手法を実際の事業で活用することに力を注ぐ1社が日立製作所である。同社のグループ内では、適用する用途や顧客に応じた複数の取り組みが並行して進んでいる注1)。中でも画像認識用DNNを改善する上で有効な手法の確立を目指すのが日立ソリューションズ・テクノロジー(旧称・日立超LSIシステムズ)だ。日立製作所の研究開発グループと協力しながら、数々の手法が事業への応用に堪えるかを検証している。