CF-004
AI運用環境の変化に対する汎用的検知手法および要因分析手法の提案

○梁　宇昕・恵木正史（日立）

機械学習モデル(AI)の保守運用では，AIの精度劣化を引き起こす環境変化の検知・分析が重要である。従来技術は、識別問題向けの特定の型のAIであって、かつ特徴量が連続値を取る場合にしか適用できなかった。そこで本報告では XAI(eXplainable AI)技術を活用することで、識別問題の向けの一般的な型のAIであって、さらに特徴量が一般的な場合でも適用できるように拡張する手法を提案する。有効性を検証したところ、従来手法と同程度の精度で環境変化を検出できることを確認した。