因果的プロンプトエンジニアリング：LLMの因果推論能力を最大化する実践ガイド
トポス理論が拓く説明可能AI（XAI）の新展開：因果性と意味論を統一する理論的アプローチ
説明可能AI（XAI）が直面する根本的な課題人工知能システムの意思決定プロセスを人間が理解できる形で説明する「説明可能AI（XAI）」は、AI技術の社会実装において不可欠な要素となっています。しかし、現在のXAI研究には根本的な課題が存在します。https://youtu.be/
説明可能AI（XAI）が直面する根本的な課題人工知能システムの意思決定プロセスを人間が理解できる形で説明する「説明可能AI（XAI）」は、AI技術の社会実装において不可欠な要素となっています。しかし、現在のXAI研究には根本的な課題が存在します。https://youtu.be/
はじめに：説明可能性が求められる背景深層学習の発展により、ボルツマンマシン（BM）をはじめとする高性能なモデルが様々な分野で活用されています。しかし、その判断過程がブラックボックス化しているため、医療診断や金融審査など信頼性が重視される領域での実用化には課題が残ります。本記事では、ボルツマ
はじめに：なぜユーザーフィードバックが重要なのか説明可能AI（XAI）の分野において、従来の一方向的な説明手法から、ユーザーとの対話を通じて進化する説明モデルへのパラダイムシフトが起きています。特に大型言語モデル（LLM）の登場により、複数ユーザーからのフィードバックを統合して説明品質を継
説明可能AIとマルチモーダル情報可視化の重要性人工知能システムの意思決定プロセスを人間に理解可能な形で提示する「説明可能AI（Explainable AI, XAI）」は、AIシステムへの信頼性向上において不可欠な技術です。特に近年では、画像・テキスト・音声・センサーデータなど複数の情報形