Explainable AI

機械学習モデルを理解して解釈するためのツールとフレームワーク。

AI 出力の意味を把握し、ユーザーとの信頼構築に役立てる画像

AI 出力の意味を把握し、ユーザーとの信頼構築に役立てる

Explainable AI は、機械学習モデルによる予測を理解し解釈するためのツールとフレームワークのセットで、Google の多くのプロダクトやサービスとネイティブに統合されています。これを活用してモデルのデバッグを行い、パフォーマンスを改善できます。また、ユーザーがモデルの動作を理解するうえでも役立ちます。また、AutoML TablesBigQuery MLVertex AI でのモデル予測に対する特徴アトリビューションを生成したり、What-If ツールを使ってモデルの動作を視覚的に調べたりすることもできます。
包括的でわかりやすい AI の設計

包括的でわかりやすい AI を設計する

データとモデル間のバイアス、ブレ、その他の隔たりを検出して解決できるように設計されたツールを使用して、包括的でわかりやすい AI システムを一から構築できます。AutoML Tables、Vertex AI Predictions、Notebooks に含まれる AI Explanations は、データセットまたはモデル アーキテクチャを改善してモデルのパフォーマンスをデバッグするために必要な分析情報をデータ サイエンティストに提供します。What-If ツールを使用すると、モデルの動作が一目でわかります。

AI の確実なデプロイ画像

AI の確実なデプロイ

機械学習モデルに人間が解釈しやすい注釈を加えることで、エンドユーザーとの信頼関係構築と、透明性の向上を図れます。AutoML Tables または Vertex AI にモデルをデプロイすると、ある要因が最終結果にどの程度影響するかを示す予測とスコアがリアルタイムで得られます。説明は、データサンプルまたは母集団内の基本関係を明らかにするわけではありませんが、データで見つかったモデルのパターンを反映しています。

モデル ガバナンスの合理化

モデル ガバナンスの合理化

合理化されたパフォーマンス モニタリングとトレーニングの利用により、機械学習モデルを管理および改善する組織の能力を簡素化します。Vertex AI でモデルが行った予測の結果を簡単にモニタリングできます。さらには継続評価機能により、モデル予測とグラウンド トゥルース ラベルを比較して継続的なフィードバックを取得し、モデルのパフォーマンスを最適化することも可能です。

機能

AI Explanations

各要因がモデル予測にどの程度影響したかを説明するスコアを AutoML TablesBigQuery MLノートブック内、Vertex AI Prediction API 経由で受け取ります。スコア解説ドキュメントをご覧ください。

What-If ツール

Vertex AI と統合された What-If ツールを使用して、データセットの一連の特徴、最適化戦略、個々のデータポイント値に対する操作といった観点からモデルのパフォーマンスを評価できます。

継続評価

Vertex AI にデプロイされたトレーニング済み機械学習モデルから予測をサンプリングします。継続評価機能を使用すると、予測入力のグラウンド トゥルース ラベルを提供できます。Data Labeling Service は、モデル予測をグラウンド トゥルース ラベルと比較して、モデルのパフォーマンスの改善に役立てます。

導入事例

料金

AutoML Tables または Vertex AI のお客様の場合、Explainable AI ツールを使用しても追加料金は発生しません。ただし、Cloud AI はノードの使用時間単位で課金され、モデル予測で AI Explanations を実行するにはコンピューティングとストレージが必要です。したがって、Explainable AI のご利用時には、ノード時間の使用量が増加する可能性があることにご注意ください。

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