Tag: XAI
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Publications 2026.09.04
Publications 2026.09.04
説明能力ベクトルは自己説明型モデルの良い初期値〜複数の画像分類タスクによる検証〜 (FIT2026) Explainability Vectors Serve as Effective Initial Parameters for a Self-Explanatory Model ‒ Validation Through Multiple Image Classification Tasks ‒
黒堂 裕也 (STAIRアルバイト), 吉川 友也第25回情報科学技術フォーラム 2026年9月 -
Publications 2026.09.04
Publications 2026.09.04
四脚ロボット歩行制御の解釈に向けた説明可能AIの適用検討 (RSJ2026) Application Study of Explainable AI for Interpreting Quadruped Robot Locomotion Control (RSJ2026)
入江 清 (fuRo), 吉川 友也, 重藤 優太郎第44回日本ロボット学会学術講演会 2026年9月 -
Poster 2026.08.06
Poster 2026.08.06
VLM-as-a-Judge による XAI Plausibility 評価の検証 (MIRU2026) VLM-as-a-Judge による XAI Plausibility 評価の検証 (MIRU2026)
重藤優太郎, 吉川友也, 新保仁 説明が人間にとってどれだけ納得できるかを表す plausibility (もっともらしさ) は XAI 手法の重要な評価指標のひとつだが, その評価には通常, 人間の評価者を要する. 本... -
Poster 2025.11.27
Poster 2025.11.27
自己説明型モデルが獲得した説明能力は転移可能か？(IBIS2025) Can the explanatory capabilities acquired by self-explaining models be transferred?
発表者 吉川友也(千葉工業大学), 清水良太郎(ZOZO Research), 川島貴大(ZOZO Research), 斎藤侑輝(ZOZO Research) 概要 自己説明型モデルは、予測とその根拠の説明を一度の推論... -
Blog 2025.11.27
Blog 2025.11.27
AI・データ利活用研究会で吉川上席研究員が講演しました Dr. Yoshikawa held a talk at the MMDS seminar
MMDS（大阪大学数理・データ科学教育研究センター）が主催するAI・データ利活用研究会で、説明可能AIに関する講演を行いました。 タイトル モデル非依存な説明可能AI 概要 説明可能AI (XAI)は、ブラックボックスな... -
Blog 2025.05.26
Blog 2025.05.26
ZOZO研究所との共同研究論文がIJCAI2025に採択 A collaborative research paper with ZOZO Research accepted at IJCAI 2025
弊センターの吉川と、メルボルン大学 木村 正成氏、ZOZO研究所の清水 良太郎氏、斎藤 侑輝氏とで行った共同研究により執筆した論文、”Explaining Black-box Model Prediction... -
Publications 2025.04.17
Publications 2025.04.17
A machine learning model for predicting fertilization following short-term insemination using embryo images (Reproductive medicine and biology) A machine learning model for predicting fertilization following short-term insemination using embryo images (Reproductive medicine and biology)
Masato Saito, Hirofumi Haraguchi, Ikumi Nakajima, Shinya Fukuda, Chenghua Zhu, Norio Masuya, Kazunori Matsumot... -
Poster 2025.04.10
Poster 2025.04.10
Disentangling Likes and Dislikes in Personalized Generative Explainable Recommendation (WWW2025) Disentangling Likes and Dislikes in Personalized Generative Explainable Recommendation (WWW2025)
Ryotaro Shimizu, Takashi Wada, Yu Wang, Johannes Kruse, Sean O’Brien, Sai HtaungKham, Linxin Song, Yuya ... -
Blog 2024.07.09
Blog 2024.07.09
医療健康データ科学研究センターシンポジウムで吉川上席研究員が講演しました Dr. Yoshikawa held a talk at a symposium hosted by Research Center for Medical and Health Data Science
2024年度 統計数理研究所 医療健康データ科学研究センターシンポジウムで、吉川上席研究員が「説明可能AIの基礎と研究動向」というタイトルで講演しました。講演資料は以下で公開されています。 -
Blog 2024.06.11
Blog 2024.06.11
応用数理ものづくり研究会 第56回技術セミナーで吉川上席研究員が講演しました Dr. Yoshikawa held a talk at the seminar hosted by the Japan Society for Industrial and Applied Mathematics
日本応用数理学会 応用数理ものづくり研究会主催の第56回技術セミナーで、吉川上席研究員が「ブラックボックス機械学習モデルの判断根拠を説明する技術」というタイトルで講演しました。講演資料は以下で公開されています。