セミナー
ライブ配信＆後日の録画視聴も可能！
政府が進める“信頼できるAI”を実現！
説明可能AI（XAI）の基礎と生成AIの説明性向上のテクニック
開催主旨
2025年の年末の閣議決定『人工知能基本計画 ～信頼できるAIによる日本再起～』では、深層学習や生成AIなどのブラックボックス系機械学習が中心となっている現在のAIの信頼性を高めることで、人々がAIを業務や生活に安心して利用できるようにするための研究開発が急務であることが示されています。
現在、深層学習、生成AIやLLMなどを業務に有効活用することに関心が集まっています。これらは非常に大規模なデータを学習して作られていますが、それらの判断根拠や機序(処理手順)は不明確であり、人が理解することができません。
このためAIを闇雲に信じることの危険性が世界中で問題になっています。 “信頼できるAI”を作るためには、機械学習の説明性や精度を高める必要があります。AIを説明可能にする手法は「説明可能AI(XAI)」と呼ばれ、以前から研究されています。
本セミナーでは、書籍「説明可能AI入門」の著者である講師が、企業の技術職の方々だけでなく「AIを業務で利用する／利用したい」立場の方にも聞いて頂けるよう、数式はほとんど使わずにXAIについて平易に解説します。“信頼できるAI”にご関心をおもちの方はぜひご参加下さい。
参考図書
長尾智晴著「説明可能AI入門」コロナ社（2026）
詳しくはこちら「コロナ社出版サイト」
概要
| 日時 | 2026年 3月 27日（金） 13：00～17：00 （12：30 受付開始） |
|---|---|
| 会場 | WEBセミナー WEBセミナーは、WEBミーティングツール「Zoom」を使用して開催いたします。 ※受講者による録音・録画は固くおことわり申し上げます。 ブラウザとインターネット接続環境があれば、どこからでも参加可能です。 |
| 受講料 | 33,000円（資料含む、録画視聴、消費税込、１名分） ※録画視聴は当日リアルタイムで参加された方もご視聴いただけます。 |
| 主催 | 日刊工業新聞社
※弊社プライバシーポリシー（個人情報保護方針）をご一読いただき、申込みフォームより必要事項をご入力ください。 |
| 申込について | 受講にあたり 開催決定後、受講票並び請求書をメール（PDF）にてお送り致します。 申込者が最少催行人数に達していない場合、開催を見送りとさせて頂くことがございます。（開催一週間前を目途にご連絡致します。） 申し込み方法 各セミナーのお申込みフォームからお申込みいただくか、FAX申込書をダウンロードしご記入のうえ、お申込みください。 受講料 振込手数料は貴社でご負担願います。 キャンセルについて 開催日１週間前までの受付とさせて頂きます。１週間前までにご連絡がない場合はご欠席の方もキャンセル料として受講料全額を頂きます。 |
| 問合せ先 | 日刊工業新聞社 総合事業本部 イベント事業部・事業推進部（名古屋） TEL：052-931-6158 FAX：052-931-6159 E-mail：nk-event@media.nikkan.co.jp TEL受付時間：平日（土・日・祝日除く） 9：30-17：30 |
講師
プログラム
| 第1部：人工知能と機械学習 |
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1.1 人工知能と機械学習 |
| 第2部：深層回路の説明可能AI |
| 2.1 特徴量・内部状態の可視化 ～特徴量の可視化・データ解析・学習データの水増し～ 2.2 判断根拠の可視化 ～入力変数と特徴量の重要度解析・画像認識の判断根拠～ 2.3 回路構造の軽量化・最適化 ～基礎手法・構造と結合荷重の最適化・進化計算の利用・線形和への変換～ 2.4 知識の転用・流用・代替 ～転移学習と蒸留・入力の代替と浸透学習法・浸透学習法の応用～ |
| 第3部：深層回路以外の機械学習の改善 |
| 3.1 特徴量の最適化と機序の説明 ～機械学習モデルの選択と改善・SVMや決定木の特徴量や機序の説明～ 3.2 処理の自動構築 ～アルゴリズム自動生成・進化計算を用いた処理の自動構築～ |
| 第4部：人工知能と説明可能AIの今後の展望 |
| 4.1 生成AIの説明性について ～生成AIの説明性向上・画像／テキスト／LLMの説明性について～ 4.2 人工知能と説明可能AIの今後の展望 ～AIの今後の展望・XAIの今後の展望～ |
| 付録 進化計算法の概要 ～進化計算法の基礎・進化計算法のさまざまな手法～ |
