AI用語集
人工知能の完全辞典
反例（カウンターファクチュアル）
元の事例に対して最小限の変更を加え、モデルの予測を望ましい出力に変更させるデータインスタンスで、モデルの境界線での決定を説明するために使用されます。
反例的説明（カウンターファクチュアル説明）
モデルの決定が異なっていたであろう仮想的シナリオ（反例）を提示することで予測を説明する解釈可能性の手法で、決定基準を明確にします。
反例的有效性（カウンターファクチュアル有効性）
生成された反例がモデルによって期待される代替予測を実際に生成することを保証する基準で、提供される説明の信頼性と関連性を確保します。
反例的近接性（カウンターファクチュアル近接性）
元のインスタンスと反例間の距離の測定で、しばしばノルム（例：L1、L2）によって定量化され、説明が妥当で解釈しやすいことを保証することを目指します。
反例的スパース性（カウンターファクチュアルスパース性）
反例が説明の明確さと実行可能性を最大化するために、元のインスタンスの可能な限り少ない数の特徴を変更すべきであるという原則。
反例的妥当性（カウンターファクチュアル妥当性）
現実世界における反例の信頼性の評価で、提案された変更が実現可能であり、異常または不可能なインスタンスに対応していないことを確認します。
反例的多様性（カウンターファクチュアル多様性）
重複していない反例のセットを生成し、異なる予測に到達するための複数の明確な代替パスを提供し、モデルの理解を豊かにすることを目指す目標。
反例的コスト（カウンターファクチュアルコスト）
反例における特徴の変更に重みを付ける関数で、現実でこれらの変更を行うことの難しさやコスト（金銭的、時間的など）を反映します。
反事実的因果関係（Causal Counterfactuals）
変数間の因果関係を尊重して反例が生成される高度なアプローチであり、提案されたシナリオが現実世界の制約を違反しないことを保証する。
反事実的堅牢性（Counterfactual Robustness）
反例が軽微な変動やノイズに対して代替予測を維持する能力で、この領域におけるモデルの決定境界の安定性を示す。
敵対的反例生成（Adversarial Counterfactual Generation）
敵対的学習技術を使用して反例を作成することで、モデルの脆弱性と弱点をテストするため、しばしばセキュリティまたは監査目的で使用される。
反事実的潜在空間（Counterfactual Latent Space）
計算効率と生成されたインスタンスの一貫性を向上させるために、より低次元の表現空間（潜在空間）で反例を探索する手法。
反事例的最適化手法（Counterfactual Optimization Methods）
近接性と有効性を組み合わせた損失関数を最小化することにより、最適な反例探索問題を解決するために使用されるアルゴリズムの集合（例：制約プログラミング、勾配降下法）。
多クラス反事実的説明（Multi-class Counterfactual Explanations）
2つ以上のクラスを持つ分類問題に反例を拡張したもので、反対のクラスだけでなく、任意の他のターゲットクラスに切り替えるためのインスタンスを生成する。