グレイボックスモデル
内部ロジックが部分的に透明であるモデル（いくつかのコンポーネントは解釈可能であり、他は不透明である）は、性能と説明可能性のバランスを取ります。
解釈可能な要素（例：決定木）と不透明なコンポーネント（例：ニューラル埋め込み）を組み合わせたハイブリッド・アーキテクチャ。グレーボックス・モデルは、高い精度を維持しながら部分的な可視性を提供するという中間的なアプローチを目指します。ガバナンス・プロセスには、監査対象となる解釈可能なセグメントの特定、外部説明手法を用いた不透明な部分の文書化、および重要性の高い文脈における不透明な挙動の制限が含まれます。
信用評価システムではグレーボックス方式を採用しています。具体的には、ルールベースエンジンが適格性チェック（完全に透明）を処理し、ニューラルネットワークがリスクスコアを予測します。融資担当者はルールベースの判定結果を直接確認し、ニューラルスコアに対するSHAPの説明を参照できるため、意思決定ロジックの少なくとも一部が本質的に解釈可能であることを担保します。
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