Execution Context
この機能は、モデルが生成する説明の品質を、特徴量アトリビューションベクトルと信頼区間を分析することで評価します。これにより、説明の出力が、透明性と監査可能性に関する企業統治基準に適合していることを保証します。システムは、説明メカニズムが曖昧さを生じさせたり、誤った推論経路を提示したりすることなく、実行可能な洞察を提供しているかどうかを継続的に検証します。
システムは、モデルの予測結果と、それに対応するSHAP値またはLIMEによる説明を含むリアルタイムの推論ログを取り込み、説明の品質の基準を確立します。
自動検証スクリプトは、現在の属性分布を過去の基準値と比較することで、異なるユーザーセグメントにおいてモデルが意思決定を行う際の傾向の変化を検出します。
アラートは、説明の信頼度が設定された閾値を下回る場合、または特徴量の重要度ランキングが事前に定義されたビジネスルールから著しく逸脱する場合に発生します。
Operating Checklist
推論ログストリームから、予測に関するメタデータと説明情報を抽出します。
特徴グループ間で、絶対値の平均や分散といった統計量を算出します。
現在の指標を、設定された品質基準と基準となる分布と比較してください。
説明の明確さが低下している具体的な事例を強調した診断レポートを作成してください。
Integration Surfaces
推論パイプライン
モデル推論層において、予測データと生成された説明情報を同時に取得し、それを下流のシステムへ提供します。
特徴量ストア
過去の属性ベクトルと、経時的な説明の一貫性を分析するために必要な入力特徴値を保存します。
アラートエンジン
品質指標からの異常検知結果を分析し、モデルの解釈性の低下の可能性について関係者に通知します。
