説明可能なAI
Partial Dependence Plotは、入力データの変化がAIモデルを通して出力データにどの程度影響を与えるかを説明するために変化量をグラフ化し提供する技術である。
機械学習においてAIは学習の前提として例示されたデータを元に処理を獲得する。入力データに偏り(バイアス)があった場合、その出力結果は公平性を欠いたものとなる可能性があるため、AIが公平なサービスを提供できるように入力データにはバイアスの排除が求められる。例として給与査定や人材配置など、人事分野でのAI適用などを検討するケースにおいて公平性が特に求められる。