説明可能なAIエージェントによる、予測、推論そして、意思決定の最適化

AI技術は製造業やビジネスの様々な分野で幅広く活用されている。 しかし、AIを完全に習得するには膨大な時間と労力が必要である。一方で、現場で活躍する各分野のドメイン専門家は、多忙なためAI学習に十分な時間を割くことが難しいのが現状である。 　本講演では、このギャップを埋め、ビジネス現場でのAI活用を加速させるために、以下の2点に焦点を当てて解説する。

• ビジネス適用に必要なAI技術の基礎知識
  • AI技術を深く理解するには時間がかかるが、ビジネスに適用する上で必要最小限のAI技術に関する知識を紹介する。これにより、専門家でなくてもAIの基本的な概念を把握し、自身の業務にどう活かせるかを考えるきっかけを提供する。
• 最高パフォーマンスのAI技術を手軽に適用可能なツール「AI電卓」の紹介
  • 講演者が開発した「AI電卓」は、AI専門家ではない方でも、最高パフォーマンスのAI技術を製造・ビジネス現場で手軽に適用できるツールである。AI電卓は説明可能なAI (XAI) の概念を取り入れており、AIモデルが導き出した結果だけでなく、その意思決定プロセスや根拠を可視化することが可能である。これにより、AIの判断を人間が理解し、信頼できるようになるだけでなく、新たな知識発見にもつながる。
    AI電卓のデモンストレーションを通じて、いかに簡単にAI技術を活用し、ビジネス課題を解決できるかを紹介する

1. はじめに
   1. AI・機械学習とは
      • 特に、予測 (教師あり学習) と意思決定最適化 (強化学習) について
   2. ジレンマ:予測・最適化精度とブラックボックス (人間が理解不可) 問題
2. 説明可能なAI
   1. 技術概要
   2. 説明可能な予測モデル (xAI=Explainable AI)
   3. 説明可能な意思決定最適化モデル (xRL=Explainable Reinforcement Learning)
3. AI電卓紹介&デモ
   1. モデル構築流れ
   2. 知識表現、知識発見
   3. AI電卓上実装した強化学習機能 (概要紹介)
4. AIの将来像 (私見) &まとめ
   1. 汎用人工知能 (AGI) 、自律AIエージェントなど
   2. まとめ