説明可能なAI（XAI）とは？
説明可能なAI（XAI）とは、AIが出した判断の根拠を人間が理解できる形で示す技術・考え方。深層学習は内部がブラックボックスになりやすく、融資審査や医療のように説明責任が求められる分野で問題になります。FEではAI利活用の倫理・ガバナンスと絡めて問われます。
せつめいかのうなえーあい
説明可能なAI（XAI）の意味
AIが出した判断の根拠を人間が理解できる形で示す技術・考え方。深層学習は内部がブラックボックスになりやすく、融資審査や医療のように説明責任が求められる分野で問題になります。FEではAI利活用の倫理・ガバナンスと絡めて問われます。
説明可能なAI（XAI）の具体例
融資を断ったモデルについて「延滞回数と年収の項目が結論に強く影響した」と寄与度を提示する、画像診断で判断の根拠になった部位を色づけして示す、といった形です。決定木のように構造そのものが読める手法を選ぶのも一つの答えです。
説明可能なAI（XAI）は試験でどう引っ掛けられる？
説明可能性と精度は両立するとは限らず、単純で読めるモデルほど精度が落ちる傾向があります。また、根拠の提示は相関の説明であって因果関係の証明ではない点も押さえておきます。
説明可能なAI（XAI）と関連する用語
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。