【G検定】説明可能AI（XAI）とは？ブラックボックス問題と大域的・局所的説明を解説
2026年6月7日
高性能なAIほど、中で何が起きているのかわからない——この「ブラックボックス問題」に対する答えが説明可能AI(XAI: Explainable AI)です。CAM・Grad-CAM・LIME・SHAPといった個別手法の「親玉」にあたる総称概念で、G検定「モデルの解釈性」の節全体を束ねるキーワードです。
【G検定】過学習とは？訓練データに合わせすぎる罠と未学習との違いをわかりやすく解説
2026年6月7日
機械学習のモデルづくりで、初心者が最初につまずく最大の落とし穴が「過学習」です。訓練中の成績は素晴らしいのに、本番のデータではまるで当たらない——この現象の正体と対策を、この記事でしっかり理解しましょう。
【G検定】SHAPとは？ゲーム理論のシャープレイ値で予測への寄与を公平に測る手法を解説
2026年6月7日
「この予測に、各特徴量はそれぞれ何点ぶん貢献したのか？」——チームの成果を公平に山分けするゲーム理論の考え方(シャープレイ値)で、AIの予測を特徴量ごとの寄与に分解するのがSHAP(SHapley Additive exPlanations)です。G検定の「モデルの解釈性」で最も理論的な背景を持つ手法です。
【G検定】オッカムの剃刀とは？機械学習でシンプルなモデルが好まれる理由
2026年6月7日
「複雑で高性能そうなモデル」と「シンプルなモデル」、同じくらいの説明力なら、どちらを選ぶべきでしょうか。機械学習の世界には、この問いへの古くからの指針があります。それが「オッカムの剃刀」です。この記事では、この哲学的な指針の意味と、なぜ機械学習で過学習対策の考え方として採用されるのかを解説します。
【G検定】Permutation Importanceとは？特徴量シャッフルで重要度を測る手法を解説
2026年6月6日
「この特徴量、本当に予測の役に立っているの？」——それを確かめる最も直感的な方法が、その特徴量の値をわざとシャッフルして壊してみることです。壊したときに精度がどれだけ落ちるかで重要度を測るのがPermutation Importance(順列重要度)です。