ある金融機関は、融資の意思決定をサポートするために基盤モデルを使用しており、監査およびセキュリティ上の理由から、モデルの意思決定が説明可能である必要があります。モデルの意思決定の「説明可能性」に最も直接的に影響する要因はどれですか？

モデルの複雑さは、モデルの決定がどの程度説明可能であるかに最も直接的に影響します。複雑なモデル（例：ディープニューラルネットワーク）は、その内部動作が不透明であるため、「ブラックボックス」として知られ、特定の予測がどのように導き出されたかを理解し、説明することが困難です。一方、単純なモデル（例：線形回帰、決定木）は、その決定プロセスがより透過的であるため、説明可能性が高くなります。トレーニング時間、ハイパーパラメータの数、デプロイ時間は、モデルのパフォーマンスや運用に関連する側面であり、モデルの決定がなぜそのようになったのかを説明する能力には直接影響しません。