XAI（AIを説明するための技術）活用コンサルティング
* XAI＝Explainable Artificial Intelligence（説明可能なAI）
「判断の根拠を提示するAI」の活用で
重要な意思決定の可視化・高度化を支援
需要予測、品質管理、マーケティング、人財管理、リスク管理など、利活用シーンが急激に広がっているAIのブラックボックス化が課題となっています。これは、「人の業務知識を正しく学習できたかどうか」の確認が難しい機械学習技術を多くのAIが採用していることに起因しています。判断根拠が不明確なため、重要なビジネスシーン、政府のAIガイドライン策定など、説明が必要な分野では適用しにくいのが現状です。
日立コンサルティングでは、XAI*を業務コンサルティングに応用し、学習内容の妥当性説明、熟練者の業務知識の明文化、激変する現場環境への即応を実現するとともに、実業務へのAI活用も定着させ、経営の意思決定高度化を支援します。
こんなお客さまにおすすめします
経営意思決定の高度化（AI説明性の実現）
精度は高いが学習内容がブラックボックス的なAI技術に対し、判断根拠を説明できるXAI技術を適用し、高精度かつ説明力のあるAIを実務に適用できます。業務の意思決定の品質やスピードが向上し、経営全体の改善を促します。
信頼性の高いAIの実現（AI改善効果の刈り取り）
現場担当者は、XAI技術の活用により、AIの出力結果に納得できるまで根拠を問い合わせられます。現場担当者がAIの予想を信じて動くことにより、当初想定したAI改善効果を十分に刈り取れるようになります。
業務知識の形式知化（迅速なフィードバック）
AIの学習内容に、熟練者の業務知識、運用後の外部環境などを見える化し、AIの改善を素早く打ち出せます。他社に先じてAIを市場投入するとともに、ベテランの知識の見える化と業務伝承を促進します。
概要
AIが提示する予測/判断結果の根拠を、XAI技術を活用して分析します。その分析結果を現場担当者が納得して行動できるよう、コンサルタントが説明します。さらにXAI活用型業務を運用・定着させるためのプロセス、組織、情報システムの改善方針も策定します。
実施プロセス
対応領域例
重要な経営判断や法令など、説明性が求められるもの、実務者に実行を促すためにAIの回答根拠が求められるものとして、経営企画、営業支援、サプライチェーン業務、信用情報管理など、さまざまな領域で価値創出が期待できます。
| 銀行、財務部 | 与信審査でのデフォルト予測の精度改善、与信対象企業や自社担当者への判断根拠説明 |
|---|---|
| 証券業 | 金融証券関係の説明責任ガイドラインの対応を想定したAIモデルの学習内容の説明 |
| 流通業、営業業務 | 有望顧客の営業担当者・営業とりまとめ者へのAI予想提案時の根拠説明、行動計画立案の支援 |
| 公共部門 | 公共サービス導入やインフラ保守の実施計画における市民への判断根拠説明 |
| 人事業務 | 配置・配属の計画最適化における従業員への判断根拠の説明や、採用面接担当上長への情報支援 |
| AI学習業務 | 学習内容の説明による予測精度や入力データ品質の改善箇所の評価、運用時の外部環境の変化の推定 |
関連サービス
ご参考
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