XAIアプローチは、他の機械学習モデル監視手法と比較して優れている点がいくつかあります。まず、XAIは特徴重要度推定に基づいており、モデルと特徴量の因果関係を考慮しています。このため、予測異常の原因を高精度で特定することが可能です。一方で、一般的な統計的手法やモデル-特徴量相関に基づく手法ではこのような因果関係を捉えることが難しい場合があります。
さらに、XAIアプローチは実際の運用環境で連続的な監視や問題解決にも活用されています。例えば、GFIs（Global Feature Importances）を使用したトラブルシューティングや根本原因分析が行われており、これによって生産性向上やシステム信頼性強化が図られています。
最後に、XAIアプローチは誤差伝播効果から保護された孤立したハードウェア環境でLFIs（Local Feature Importances）を計算することで信頼性を確保しています。これによってインフラストラクチャのバグなど外部要因から影響を受けるリスクを低減しました。