講演情報
[2Yin-B-39]ルールの説明性評価手法と生成 AI による説明性向上手法の提案
〇町田 惇1、打越 元信1 (1. 株式会社日本総合研究所)
キーワード：
生成AI、大規模言語モデル、ルール生成、説明性、産業応用
AI技術は、コスト削減や汎化性能の向上を目的として、ルールベースの分類業務に広く活用されています。これには、ルールとAIを併用する方法や、AIを用いてルールを生成・更新する方法があります。近年、生成AIによるルール生成が注目されていますが、金融の審査業務や医療の診断支援のように高い透明性と説明責任が求められる分野では、生成されたルールの説明性が課題となっています。本研究では、この課題に対応するため、ルールの「説明性」に焦点を当てた新しい評価指標と、同指標を改善する生成AIを活用した手法を提案します。提案手法を用いてルール集合を生成・更新し、既存の手法と比較実験を行いました。その結果、本手法は高い識別性能を維持しつつ、説明性指標を改善できることを確認しました。