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XAI（説明可能なAI）を用いた推論根拠の動的監視とドリフト分析

XAI（説明可能なAI）を用いた推論根拠の動的監視とドリフト分析とは、AIモデルが下す判断の「なぜ」を人間が理解できるようにするXAI技術を活用し、モデルの推論根拠（予測に影響を与えた特徴量とその重要度など）が時間とともにどのように変化しているかを継続的に追跡・分析する手法です。これは、MLOpsにおける重要な要素であるモデル監視の一環として位置づけられます。具体的には、学習時や過去の運用時と比較して推論根拠に変化（ドリフト）が生じていないかを検知し、モデルの性能劣化や公平性の低下、あるいはデータの質的変化の兆候を早期に発見することを目的とします。これにより、AIシステムの信頼性と透明性を維持し、安定した運用を可能にします。

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XAI（説明可能なAI）を用いた推論根拠の動的監視とドリフト分析とは

XAI（説明可能なAI）を用いた推論根拠の動的監視とドリフト分析とは、AIモデルが下す判断の「なぜ」を人間が理解できるようにするXAI技術を活用し、モデルの推論根拠（予測に影響を与えた特徴量とその重要度など）が時間とともにどのように変化しているかを継続的に追跡・分析する手法です。これは、MLOpsにおける重要な要素であるモデル監視の一環として位置づけられます。具体的には、学習時や過去の運用時と比較して推論根拠に変化（ドリフト）が生じていないかを検知し、モデルの性能劣化や公平性の低下、あるいはデータの質的変化の兆候を早期に発見することを目的とします。これにより、AIシステムの信頼性と透明性を維持し、安定した運用を可能にします。

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テーマ MLOps / LLMOps AIモデルの運用・監視・再学習のパイプライン構築 クラスター モデル監視 MLOpsで重要。AIモデル監視で性能劣化を防ぎ品質を維持

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