機械学習・深層学習の発展と社会への応用が進むにつれ，機械学習モデルの出力に対してその根拠を示すことができる説明モデルのニーズが高まっている.しかし，既存手法の説明は直感的理解が得られにくいという課題がある．
本研究では，直感的理解が可能な分類根拠を示すことができる画像分類器を提案する．具体的には入力画像に対してモーフィング画像を生成することで，画像分類器の入力に対する解釈を示す．
本発表では，提案モデルの原理と基本的な評価結果を示す．