説明のパーソナライズ（習熟度別説明）
意味・解説
AIの判断根拠を説明する際、利用者の専門知識や役割に合わせて、情報の詳しさや専門用語の使用を調整する技術。
説明の「解釈性」を個々のユーザー単位で最適化する。エンジニアには技術的パラメータを、一般利用者には平易な日常語や比喩を用いて説明することで、納得感と信頼を高める手法。
くわしく
「AIという『博識な先生』が、相手が『専門家』か『初心者』かを見極めて、話し方を変えてくれるカスタマイズ能力」です。
1.目的:
難しすぎて理解を拒絶されたり、逆に単純すぎて不信感を持たれたりするのを防ぎます。
2.実装:
利用者のプロフィールや過去の対話履歴に基づき、提示する「アンカー説明」の数や深さを動的に変更します。ポイントは、AIが社会のあらゆる場面に浸透する中で、情報の受け手側が正しく判断を下すための『認知的負荷』を最小限に抑える必要があるからです。
例文
ローン審査AIに説明のパーソナライズ機能を導入し、一般顧客には『家計の安定性』を軸に、審査担当者には『デフォルト確率の統計値』を軸に根拠を提示するようにした。
同義語: ユーザー適応型説明 / パーソナライズドXAI
分類: AIの説明可能性とUXデザイン