Googleは、ユーザーがもっと説明可能なAIモデルを開発してデプロイできるようにする新たな製品群「Explainable AI」を発表した。その中身とは
Googleは2019年11月21日、説明可能性を高めた人工知能（AI）モデルをデプロイ（配備）できるエンタープライズ向け新たな製品群の「Explainable AI」を発表した。同社は1年以上にわたり、もっと信頼できるAIモデルを開発してデプロイするためのツールを提供する取り組みを続けている。データプライバシー侵害を巡って批判されることもある同社だが、もっとオープンで説明可能なAI技術の開発という急成長分野にも活発に取り組んでいる。
「GoogleはAI技術を取り巻く責任とガバナンスといった重要なトピックに関連して、マクロレベルで活発に活動してきた」。コンサルティング企業Clickchart（「CCS Insight」の名称で事業展開）で副社長を務めるニック・マクワイア氏はそう解説する。主にAI技術の重要原則に関する顧客の教育を基本として、倫理、政策、戦略といったマクロ分野に重点を置いている。
Explainable AIは、説明可能なAIモデルの導入と管理のためのツールとフレームワーク（特定の設計思想に基づくライブラリなどのソフトウェアやテンプレート、ドキュメントの集合体）で構成される。Explainable AIの要となるのは、β版サービスの「AI Explanations」だ。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
LLM（大規模言語モデル）が登場したことで、中堅中小企業における生成AI活用が加速している。特に、頻繁に更新される各種手続きでの活用が期待されているが、どのように活用していけばよいのか。その方法を解説する。
AIをビジネスで生かし、大きな成果を得るには、「AI対応データ」が必要だ。しかし、AI対応データを手に入れるためには、地道なデータ準備が不可欠となる。本資料では、AI対応データを準備するための6つのステップを紹介する。
カスタマーエクスペリエンス（CX）向上を目的としたAI活用が広がっているが、自社の対応の遅れを危惧している企業も少なくない。そこで、1000人のCXリーダーを対象とした調査の結果から、AIの導入を成功に導くためのヒントを紹介する。
生成AIがビジネスの現場に浸透し、業務の効率化や意思決定の迅速化に貢献している。一方で、期待していたような成果を得られていないという声も聞かれる。その理由とともに、生成AIの価値を最大化するデータ基盤の在り方について解説する。
AI導入の成否は、その土台となるインフラに左右されると言っても過言ではない。企業がAIモデルの性能を最大限に引き出すために、インフラ構築時に検討すべきポイントを体系的に解説する。
いまさら聞けない「仮想デスクトップ」と「VDI」の違いとは
遠隔のクライアント端末から、サーバにあるデスクトップ環境を利用できる仕組みである仮想デスクトップ（仮想PC画面）は便利だが、仕組みが複雑だ。仮想デスクトップの仕組みを基礎から確認しよう。
「サイト内検索」＆「ライブチャット」売れ筋TOP5（2025年5月）
今週は、サイト内検索ツールとライブチャットの国内売れ筋TOP5をそれぞれ紹介します。
「ECプラットフォーム」売れ筋TOP10（2025年5月）
今週は、ECプラットフォーム製品（ECサイト構築ツール）の国内売れ筋TOP10を紹介します。
「パーソナライゼーション」＆「A／Bテスト」ツール売れ筋TOP5（2025年5月）
今週は、パーソナライゼーション製品と「A／Bテスト」ツールの国内売れ筋各TOP5を紹介し...
ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。
