責任あるAIと倫理応用問題
あるフィンテック企業がローン審査AIを導入したところ、規制当局から「意思決定の根拠を申請者に説明できること」を義務付けられた。しかし、使用しているモデルはブラックボックス型のディープラーニングモデルであった。この状況への対応として、責任あるAIの観点から最も適切なものはどれか？
A.申請者への説明を省略し、承認・否認の結果のみを通知するポリシーに変更する
✗ 規制上の説明義務を無視することは法的・倫理的問題を引き起こし、責任あるAIの原則に反する。
B.SHAPやLIMEなどの説明可能AI（XAI）手法を導入し、個々の判断に影響した要因を申請者に提示できるようにする← 正解
✓ 正解です。SHAP・LIMEなどのXAI手法を活用することで、ブラックボックスモデルの判断根拠を事後的に説明し、規制要件と精度の両立が可能になります。
C.ディープラーニングモデルを廃止し、すべての審査を人間のみで行う体制に戻す
✗ AIの廃止は過剰対応であり、XAI手法を活用すれば説明可能性と性能を両立できる。
D.モデルの精度を最大化することが最優先であるため、説明可能性の要件は無視する
✗ 精度を優先して規制を無視することは、コンプライアンス違反および責任あるAI原則への著しい違反となる。