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千葉工業大学とZOZO研究所の共同研究がAIの最前線に■

千葉工業大学の人工知能・ソフトウェア技術研究センター（以下、AIセンター）と株式会社ZOZO NEXTの研究開発組織であるZOZO研究所が共同で取り組んだ研究が、人工知能分野における最高峰のカンファレンス「IJCAI 2025」にて論文が採択された。この成果は、AIの判断根拠を説明する重要性が高まる中での新しいアプローチを示している。

研究の背景と課題■

最近のAI技術の進化に伴い、その判断プロセスを理解し、説明することの重要性が増しています。特にマルチインスタンス学習（MIL）では、複数のデータ要素から予測結果を生成するため、そのメカニズムの説明が難しいという課題があります。従来の手法では、重要な特徴（High-level Feature Attributions：HiFAs）とそれに関わる低次の特徴（Low-level Feature Attributions：LoFAs）を別々に評価しなければなりませんでしたが、この方法には計算の負担が大きく、時には結果が矛盾することもありました。これにより、AIの説明の信頼性が疑問視される場面も見受けられました。

提案された新手法C2FA■

そこで本研究では、「C2FA（Consistent Two-level Feature Attribution）」と呼ばれる新手法を提案しました。この手法は、HiFAsとLoFAsを同時に推定し、両者の一貫性を保つように設計されています。具体的には、従来の代表的な説明手法である「LIME」や「Kernel SHAP」を基に、最適化問題を設定して解決します。このアプローチにより、計算資源を効率的に使いながら、一貫して高精度な説明を得ることが可能になりました。実験結果では、従来の方法と比較して少ない試行回数で高精度な推定が行えることが確認され、視覚的にも説明が一貫していることが示されました。

今後の展望■

C2FAは画像分類だけでなく、点群処理や自然言語処理など、他のさまざまな領域にも応用可能であり、今後の展開が期待されています。この研究を契機に、より透明性と信頼性の高いAIシステムの実現が進むことが期待されています。さらに、ファッション分野での応用も検討されており、全身コーディネートを要素ごとに分析することで、新たな価値を創造することが目指されています。

研究論文の概要■

本研究論文のタイトルは「Explaining Black-box Model Predictions via Two-level Nested Feature Attributions with Consistency Property」です。著者には千葉工業大学の吉川友也氏、メルボルン大学の木村正成氏、ZOZO研究所の清水良太郎氏、斎藤侑輝氏が名を連ねています。論文は以下のURLからアクセス可能です：論文リンク

千葉工業大学 人工知能・ソフトウェア技術研究センター■

千葉工業大学のAIセンターは、人工知能とソフトウェア技術を柱とする研究機関で、国内外の学会での発表や研究者との交流を通じて質の高い研究成果を社会に還元しています。センターは2015年に設立され、以下のURLから詳細な活動を確認できます：AIセンター

ZOZO研究所■

ZOZO研究所は「ファッションを数値化する」というミッションのもと、ファッションに関連するデータを科学的に分析することに特化した研究組織です。2018年に設立され、詳細は以下のURLから確認できます：ZOZO研究所

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