意味 · Meaning
解釈しやすさ、分かりやすさ
使い方 · Usage
統計モデル、人工知能の予測、研究結果、指標などについて、人が意味や判断根拠をどの程度理解し、説明できるかを表す抽象名詞です。高性能なモデルでも、入力が結論へどう結び付いたか追えなければ、この性質は低いと評価されます。研究手法の選択、監査、医療判断、利用者への説明など、結果の正しさだけでなく、根拠を人間が検討できることが重要な場面で使われます。
ニュアンス · Nuance
「分かりやすさ」より技術的で、文章が読みやすいかではなく、構造、変数、判断過程から結果の意味を読み解けるかに焦点があります。“accuracy”とは別の評価軸で、予測が正確でも内部の仕組みを説明しにくければ“interpretability”は低くなります。“explainability”と重なるものの、前者は人がモデル自体を理解できる性質、後者は個々の出力に説明を与える能力を指す傾向があります。
⚠️ 日本語話者がよく間違える点
日本語の「解釈」をそのまま当てて“interpretation”と混同しがちです。“interpretation”は実際の解釈やその内容、“interpretability”は解釈できる性質です。そのため“make an interpretability”とは言いません。また、“high interpretability”を「精度が高い」と訳すのも誤りです。“improve interpretability”は、根拠を追いやすくすることであり、必ずしも予測精度を上げることではありません。
類義語との違い
例文 · Examples
“Simple charts improve interpretability for non-specialists.”
シンプルなグラフは、専門家でない人にとっての分かりやすさを高めます。
“We revised the labels to improve interpretability.”
分かりやすさを高めるためにラベルを修正しました。
“The reviewer questioned the interpretability of the scores.”
審査員はそのスコアの解釈しやすさに疑問を呈しました。
よく使う組み合わせ · Collocations
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