Hiroki Arimura 研究室

主宰者：Hiroki Arimura
北海道大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室では、機械学習モデルがどのような判断をしているのかを人間が理解しやすくする方法の開発に取り組んでいます。特に、ローン審査や採用判定といった現実の意思決定場面で、AIが下した判定に対して「なぜそうなったのか」「どうすれば望ましい結果が得られるのか」という問いに答えるための手法を研究しています。 主な研究テーマは、データの特性や公平性を考慮した説明方法の構築です。一つ目は、データの分布に基づいて現実的で実行可能な改善案を提示する手法で、特徴間の相関関係や外れ値のリスクを考慮した説明を提供します。二つ目は、学習済みモデルが持つ偏見を修正する際に、元のモデルとの予測や解釈の差異を最小化する仕組みです。三つ目は、複数の特徴を変更する順序が最終的なコストに影響する場合に、その最適な順序を決定する方法です。これらの研究では、最適化問題として定式化し、数理計画法によって解を求めるアプローチが用いられています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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