[4Rin1] インタラクティブ2

[4Rin1-94] 説明可能な地震動指標のランダムフォレスト予測器の構築に向けた取り組み

〇久保 久彦¹、㓛刀 卓¹、鈴木 亘¹、木村 武志¹、青井 真¹ (1.防災科学技術研究所)

キーワード：地震動指標予測器、ランダムフォレスト、説明可能AI

機械学習のブラックボックス性に関しては多くの議論があり、防災や医療、金融などの分野において人工知能技術を活用していく際には人工知能に説明や解釈が求められるケースが出てくると想定される。そのため、説明可能AIに向けた取り組みが今後ますます重要になっていくと考えられる。本研究では、地震動指標のランダムフォレスト予測器を対象として、その予測結果および機械学習モデル自体の説明・解釈を試みる。説明変数の重要度の評価や機械学習モデルにおける説明変数と目的変数の関係に関する議論を通じて、予測対象となる地表最大加速とへの震央距離やMwの寄与に関してはこれまでの地震学の知見と整合する一方で、震源深さやD1400，Vs30の寄与に関してはこれまで考えられてきたものよりも複雑なモデルを機械学習モデルは示唆していることが分かった。また弱学習器の予測を出力してアンサンブル学習による予測の中身を調べることで、学習データの不均衡が機械学習モデルに強い影響を与えていることもわかった。