畳み込みニューラルネットワークを用いた流入量予測モデルにおけるXAIの考察
2023 年 4 巻 3 号 p. 539-546
詳細
2023 年 4 巻 3 号 p. 539-546
AI技術の発展により様々な流入量予測手法が提案されているが，より信頼性を高め社会実装を実現するためには予測に至るまでの根拠を示し，予測結果の妥当性を確保する必要がある．本研究では対象流域を江の川水系土師ダム流域とし，気象庁の解析雨量を入力条件とする畳み込みニューラルネットワークによる流入量予測モデルを構築した．このモデルに対し，XAI（説明可能なAI）の技術を適用し，どのような根拠に基づいて予測を行ったかを可視化し考察を行った．考察の結果，流入量予測モデルの妥当性を確認した．
