本研究では，画像異常検知モデルと大規模言語モデル（LLM）を組み合わせ，異常内容を人間が理解しやすく提示する言語駆動型説明可能AI（Language-DrivenXAI）を拡張した枠組みを提案する．異常検知は製造業や医療分野で重要である一方，その出力は抽象的で，異常要因や対応方針を直感的に把握しにくいという課題がある．そこで本研究では，LLMによる自然言語での説明に加えてRetrieval-AugmentedGeneration（RAG）を導入し，マニュアルや過去事例といった外部知識を参照することで次アクションの提示をまでを一気通貫で実施し，異常検知結果の透明性向上と実業務適用に向けた意思決定支援の高度化を図る．

深層学習の発展により画像異常検知の精度は向上し，製造・医療分野での活用が期待されている[1,2]．しかし，異常データの希少性によるモデル設計の難しさや，深層学習のブラックボックス性に起因する説明性の欠如が実運用上の大きな課題となっている．説明可能AI（XAI）として注目されるGrad-CAM[3]等の可視化手法は，画像内の注目領域を示すのみで，異常の発生要因を理解するには不十分な場合が多い．これに対し我々は先行研究において，LLMを用いて異常内容を自然言語で説明するLanguage-DrivenXAIを提案した[4]．しかし，そこではモデル出力に基づく説明に留まり，マニュアルや過去事例といった外部の専門知識を体系的に参照する仕組みまでは含まれていなかった．本研究では，この先行研究を拡張しRAG[5]を新たに導入する．これにより，関連するマニュアルや過去事例を検索・参照しながら説明を生成し，異常要因の推定から次アクションの提示までを一気通貫で実現する．本手法により，異常内容の解釈だけでなく具体的な対応行動までを含めた，より実務的な意思決定支援の実現を目指す．