XAI（Explainable AI : 説明可能なAI）
導入支援サービス

グローバル化や様々な技術革新等による業務の高度化・多様化や労働人口の減少を背景に、企業においては限定的な人的リソースを補う手段として、AI導入への関心が高まっています。一方で、AIの利用には、FATの原則（Fairness: 公平性、Accountability: 説明責任、Transparency: 透明性）を担保する必要があり、企業にはAIの導入にあたりガバナンス（AIの統制・管理）への対応が求められています。 アビームコンサルティングは、AIガバナンスに対応した解決策の1つとして、解釈性（人間が機械による判断の要因を理解できる度合い）が高く、実業務への適用が可能なXAI（ExplainableAI：説明可能なAI）の構想策定からAI運用まですべての工程に一貫して携わり、企業活動へのAI活用を支援します。

企業活動が高度化・多様化していく中、限定的な人的リソースを補う手段として、AI導入による業務効率化や高度化した業務への対応が進んでいます。
一方で、金融業界や審査業務部門を始め、FATの原則を担保し、ガバナンスに則した業務を行うことは必須となっており、AIを利用する業務においても例外ではありません。しかしながら、企業ではFATの原則に準拠したXAIの導入や運用プロセスを構想するノウハウがないことから、業務にAIを導入したものの判断根拠がブラックボックス化しているケースが散見されます。AIを導入し効果的な業務適用を実現するためには、機械学習や業務の知見、変化するデータの傾向を踏まえ、AIプロジェクトを推進していくことが極めて重要なポイントとなります。

上記課題に対応するAIソリューションとして、XAI（Explainable AI : 説明可能なAI）が注目されています。XAIは、結果とその判断に至った過程・理由を提示できるAIです。アビームコンサルティングは、AI 分野において「FATの原則」と言われる、モデルの透明性、ユーザー解釈のための説明責任、センシティブ属性を判断材料としないなどの公平性を担保するため、単純作業の代替だけではなく、複雑な意思決定にも対応するXAIの導入を支援します。本サービスでは、AIプロダクト品質保証ガイドラインに準じた当社独自の評価指標を用いて、AI が導く判定結果の透明性や公平性を担保したXAIの導入構想策定から機械学習モデルの構築、実装、運用までのサイクルを円滑に進める管理体制(MLops)を構築します。業務の実現性を兼ね備えた実装・運用フローを確立することで解釈性の高い判定結果の導出が可能です。

アビームコンサルティングは豊富なAI導入実績から構想策定とモデル構築のみに留まらず、現行業務への適用を見据えた精度検証を行い、実務を見据えた効果的なモデルを構築します。AIプロダクト品質保証ガイドラインに準じた、アビームコンサルティング独自の評価指標を用いて、透明性や公平性を担保したXAIを導入し、モデル適用後も継続的に効果を発揮できる運用フローを確立します。

アビームコンサルティングのXAIは、判定結果を導出するまでのプロセスが明瞭です。モデルに使用する変数だけでなく、モデルが判定結果を導出するロジックやそれぞれの変数が判定結果に与える影響度合いも可視化するなど、判断の根拠を透明性高く提示することで、結果を容易に解釈することが可能です。業種を問わず、判定結果に対して説明責任、透明性が強く求められる業務全般で効果を発揮できます。

銀行はマネー・ローンダリングの疑いがある取引を警察庁に届出ることが法律で義務付けられています。大手都市銀行では、AML（Anti-Money Laundering:マネー・ローンダリング対策）システムにて「疑わしい取引」を検知・調査して、届出用のレポートを作成していますが、検知数が増加傾向にあるうえ、実際に担当者が調査すると届出が不要と判定されるものも多く存在し、業務がひっ迫している状況が続いてました。
アビームコンサルティングは、リスクスコアと算出根拠の文章を生成するXAIを構築して、リスクスコアが低い取引を届出不要の扱いとすることで、調査対象となる取引自体を削減して、大幅な工数削減を実現しました。