異常を説明し行動を導くAI：LLM×RAGによる説明性の付加とアクションレコメンドモデルの提案

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．