@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218886,
 author = {長尾, 智晴 and NAGAO, Tomoharu},
 issue = {8},
 journal = {情報処理},
 month = {Jul},
 note = {本稿では“説明可能AI（XAI:eXplainable AI）”の概要について解説している．機械学習の精度と説明性の関係に触れた後，説明性の定義と，XAIシステム作成上の注意，企業でのAI利用，深層学習の説明性を高めるためのさまざまな手法の概要を紹介している．最後に，XAIから共進化型AI（CAI:Co-evolutional AI）への移行とXAIの将来展望についても述べている．},
 pages = {e1--e7},
 title = {AI判断の根拠を説明するXAIを使いこなす：1．説明可能 AI（XAI）とは？～深層学習の説明性向上とXAIの今後の展望～},
 volume = {63},
 year = {2022}
}