近年、深層学習を代表とするブラックボックスモデルの透明性が重要な課題となっており、特にエンターテインメント分野では予測結果の根拠を解釈することがユーザー体験の向上や意思決定の支援に寄与すると期待されている。
本研究では、映画レビュー評価予測における機械学習モデルの解釈可能性を向上させることを目的として、SHAPとLIMEの比較検討を行う。IMDbデータセットを使用し、SHAPとLIMEによる特徴量の重要度評価を通じて、それぞれの手法の強みや特徴を追求し、説明可能性向上に向けた手法選択の指針を提供する。