【超入門】説明可能なAIとは？独学におすすめの本を現役エンジニアが紹介

説明可能なAIについて体系的に学びたい…。
説明可能なAIのわかりやすい書籍は…？

このように思われている方向けに、本記事では説明可能なAIの概要と独学におすすめの本を紹介します。記事を読むことで説明可能なAIの概略を把握することができるはずです。

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説明可能なAIの概要
【2024年最新】説明可能なAIの独学におすすめの本
- おすすめ本①実践XAI[説明可能なAI]機械学習の予測を説明するためのPythonコーディング
- おすすめ本②XAI(説明可能なAI)–そのとき人工知能はどう考えたのか？
説明可能なAIを本で学習する3つのメリット
説明可能なAIを本で学習する2つのデメリット
- その【1】情報が古い可能性がある
- その【2】手を動かしながら学習しづらい
説明可能なAIを効率的に学ぶために大切なこと
AIのおすすめ案件獲得方法
説明可能なAIとは？独学におすすめの本も紹介｜まとめ

説明可能なAIの概要

説明可能なAIとは

説明可能なAI（XAI）とは、AIが生み出す結果とアウトプットを人間が理解し、信頼できるようにするための一連のプロセスと手法です。

AIモデルの精度、公平性、透明性、結果を特徴づけるのに説明可能なAIは役立ちます。組織がAIモデルを本番稼働させる際に信用と信頼性を築く上で非常に重要と言えるでしょう。

説明可能なAIが注目されている背景

従来のAIでは予測や認識の性能が高くとも、誤った判断をしてしまった場合、判断根拠の説明が困難であり、それがAIに対する不信感を生み導入への阻害要因となっていました。

特に、深層学習モデルはモデルが非常に複雑であるため、基本的に出力結果の判断根拠が解釈しにくいことが問題視されています。このような背景から機械学習モデルをホワイトボックス化する社会的なニーズが高まってきており、説明可能なAIが注目されているのです。

説明可能なAIの利点

AIの判断過程を検証できる
AIモデルを適切に改善してくことができる
信用と信頼性を備えたAIを運用することができる

説明可能なAIの課題

判断根拠を説明できてもモデルやデータそのものの修正までは対応できない
予測に対する説明・付加情報を与えるため、導入コストや計算コストがかかる

説明可能なAIの主な手法

大域的な説明	複雑なモデルを決定木や戦型モデルといった解釈性の高いモデルで近似し、モデルの予測過程を提示する手法。
局所的な説明	ある一つのデータに着目しデータの予測結果に寄与する特徴量や予測結果に関連が深い学習データなどを提示する手法。

【2024年最新】説明可能なAIの独学におすすめの本

前章で説明可能なAIの概要についてはご理解いただけたかと思うので、本章では説明可能なAIについて深い知識を得る上で役立つおすすめ本をご紹介していきたいと思います。

おすすめ本②XAI(説明可能なAI)–そのとき人工知能はどう考えたのか？

ＸＡＩ（説明可能なＡＩ）そのとき人工知能はどう考えたのか？/リックテレコム/大坪直樹

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2冊目のおすすめ本は『XAI(説明可能なAI)–そのとき人工知能はどう考えたのか？』です。

AIが出した答について「なぜ?」「どうして、そうなるの?」と問われた開発者は、絶句するほかありません。そこを機械に任せるための機械学習なのですから、「黙って信じてください」と頼みますか? 出典：Amazon

当書では、モデルの説明可能性と解釈可能性の概要から代表的なXAI技術の概要が紹介されております。PythonのXAIライブラリについても解説がなされているので、現場ですぐに使える実践的な内容と言えるでしょう。

説明可能なAIを本で学習する3つのメリット

本章では説明可能なAIを本で学習するメリットをお伝えします。結論、以下の3点が説明可能なAIを本で学習する大きなメリットと言えるでしょう。

情報が体系的にまとまっている
手書きのメモを取りやすい
専門家による情報を得られる

その【1】情報が体系的にまとまっている

ネットで手に入る情報は情報同士の繋がりが見えづらいことも少なくありません。本であれば、情報に一貫性があるため目的の知識を体系的にインプットすることができます。情報を体系的かつ網羅的に学習する際に特に書籍での学習は役立つと言えるでしょう。

その【2】手書きのメモを取りやすい

電子化が進んだ現代においても手書きのメモは記憶に定着させるのに役立つ効果的な学習法です。紙の本であれば読みながら直接メモを取れるため効率的に学習を進めることができるでしょう。ただし、メモを取ることが目的とならないよう注意が必要です。

その【3】専門家による情報を得られる

書籍として出版されるものの多くは、専門家が著者として書き、編集が加えられたものとなります。そのため、ネットで転がっている情報より正確で品質が高いと言えるでしょう。ただし、出版年から日が経っていると掲載情報の鮮度が落ちてしまう点には注意が必要です。

書籍での学習であれば情報を体系的かつ網羅的にインプットしやすい。また、専門家による高品質な情報にアクセスできる。

説明可能なAIを本で学習する2つのデメリット

本章では説明可能なAIを本で学習するデメリットをお伝えします。結論、以下の2点が説明可能なAIを本で学習する大きなデメリットと言えるでしょう。

情報が古い可能性がある
手を動かしながら学習しづらい

その【1】情報が古い可能性がある

ITに関するノウハウは「日進月歩」、どんどん進化していきます。紙の本は出版された時点の情報しか含まれていないため、掲載されている情報が古くなってしまっているケースが往々にしてあるでしょう。そのため、書籍を購入する際は出版年を必ずチェックするようにしてください。また、最新のトレンドを学ぶのであればオンライン学習がおすすめです。

その【2】手を動かしながら学習しづらい

ITのスキルを習得するのに座学だけでは不十分といえます。読書だと手を動かしながら学習するのが難しいのが大きな欠点と言えるでしょう。そのため、本を読んで満足するのではなく、適切にアウトプットする機会を自身で設けましょう。

出版年によっては掲載されている情報が古い可能性があるため、最新のトレンドをキャッチアップするのには向かない。また、読書するだけでなくアウトプットする機会を自身で設けないと使えるスキルが身につきづらい。

説明可能なAIを効率的に学ぶために大切なこと

本章では説明可能なAIを効率的に学ぶために大切なことを現役エンジニア目線でお伝えいたします。結論、以下の3点を意識するようにしましょう。

アウトプット量を増やす
わからない点は質問する
オンラインリソースも活用する

その【1】アウトプット量を増やす

単に暗記するのではなく理解した上でアウトプットし現場で使えるスキルをモノにすることが何より重要です。エンジニアに求められるのは「知っている」ではなく「使える」スキルだということをくれぐれも忘れることなく、学習にあたっていただければと思います。

その【2】わからない点は質問する

学習を進めていると、一人ではなかなか解決できない問題と遭遇することがあります。そういった際に効率的に学習するために質問できる人を作ることが大切です。

あなたの周りに優秀なエンジニアがいるならその人を頼ってみるのも一つ。もし周りにいないのであればMENTAのようなオンラインでメンターを見つけることができるサービスやteratailのようなITエンジニア特化型のQ&Aサイトを活用してみると良いでしょう。

その【3】オンラインリソースも活用する

また、書籍での学習だけで不十分と感じたらUdemyをはじめとしたオンラインリソースも積極的に活用していくことをおすすめします。先述の本での学習のデメリットを補うことができるので二刀流での学習が個人的にもおすすめです。

AIのおすすめ案件獲得方法

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