説明可能性と解釈可能性
両者ともAIの意思決定を理解しやすくすることを目指していますが、説明可能性は意思決定の理由に焦点を当てており、解釈可能性はモデルの内部メカニズムの透明性に関わっています。
解釈可能性: 内部モデルの構成要素（重み、特徴）がどのように結果に結びつくかの明確性—単純なモデル（線形回帰）に一般的です。説明可能性: あらゆるモデル（ブラックボックスを含む）に対して、人間に優しい説明（なぜその決定が下されたのか）を生成すること。ガバナンスには、適切なバランスを選択することが必要です: 可能な限り解釈可能なモデルを使用し、そうでない場合は説明可能性のあるツールを使用します。
銀行は、与信スコアリングにおいて解釈可能性（係数が特徴の影響を直接示す）を理由にロジスティック回帰モデルを選択します。画像ベースの不正検出装置（ニューラルネット）のためには、モデル自体が本質的に解釈可能ではないので、説明可能性（顕著性マップ）を使用します。
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