ChartVLMの推論結果の解釈可能性を向上させるためには、以下のアプローチが考えられます。まず、推論プロセスにおける中間結果を可視化することが重要です。具体的には、チャートの構造抽出や数値データの取得過程をユーザーに示すことで、モデルがどのように結論に至ったのかを理解しやすくします。次に、ユーザーからのフィードバックを取り入れるインタラクティブな機能を実装することで、ユーザーが特定のデータポイントや推論過程に対して質問できるようにし、モデルの応答を調整することが可能になります。また、異なるタスクに対するモデルの応答を比較するためのベンチマークを設け、各タスクのパフォーマンスを定量的に評価することで、解釈可能性を高めることができます。これにより、ユーザーはモデルの強みや弱みを把握しやすくなり、より信頼性の高い結果を得ることができます。