現在注目される人工知能技術は高い予測性能をもつ機械学習モデルが主体となっており，これらのモデルを健康や財産に関わる分野へ応用する試みも始まっている．しかし，その際の問題の一つがモデルの不透明性であり，このような不透明性を軽減するための一連の技術が近年「説明可能AI (explainable artificial intelligence, XAI)」という研究分野を形成している．本稿ではXAI研究の流れを振り返り，現在行われているXAI研究における概念と手法の分類や整理を行うとともに，XAI研究における将来の課題について述べる．
