XMOLの説明可能性設計を強化するためには、以下のような他のXAI手法を活用することが考えられます。
LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）: LIMEは、モデルの予測を局所的に説明する手法であり、特定の分子に対する予測の背後にある特徴の重要性を評価するのに役立ちます。XMOLの出力に対してLIMEを適用することで、特定の分子がどのようにしてその特性を持つに至ったのかを理解することができます。
SHAP（SHapley Additive exPlanations）: SHAPは、各特徴の寄与を定量的に評価する手法であり、XMOLの予測に対する各分子の構成要素の影響を明らかにするのに役立ちます。特に、GNNShapを用いることで、グラフ構造におけるエッジやノードの重要性を評価し、分子の特性に対する理解を深めることができます。
可視化ツールの統合: 分子の構造や特性を視覚的に表現するツールを統合することで、研究者が結果を直感的に理解できるようにすることができます。例えば、分子の3D構造を可視化し、特定の特性に寄与する部分を強調表示することが考えられます。