論文の概要: Increasing AI Explainability by LLM Driven Standard Processes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07083v1
• Date: Mon, 10 Nov 2025 13:16:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.265408
• Title: Increasing AI Explainability by LLM Driven Standard Processes
• Title（参考訳）: LLM駆動の標準プロセスによるAI説明可能性の向上
• Authors: Marc Jansen, Marcel Pehlke,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLM) を標準化された分析プロセスに組み込むことにより,人工知能(AI)システムの説明可能性を高めるアプローチを提案する。 LLMの推論空間と、その上の説明可能なプロセス空間とを分離する階層アーキテクチャが提示される。 実証的な評価は、システムが分散ガバナンス、システム分析、戦略的推論コンテキストにおいて、人間レベルの決定ロジックを再現可能であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces an approach to increasing the explainability of artificial intelligence (AI) systems by embedding Large Language Models (LLMs) within standardized analytical processes. While traditional explainable AI (XAI) methods focus on feature attribution or post-hoc interpretation, the proposed framework integrates LLMs into defined decision models such as Question-Option-Criteria (QOC), Sensitivity Analysis, Game Theory, and Risk Management. By situating LLM reasoning within these formal structures, the approach transforms opaque inference into transparent and auditable decision traces. A layered architecture is presented that separates the reasoning space of the LLM from the explainable process space above it. Empirical evaluations show that the system can reproduce human-level decision logic in decentralized governance, systems analysis, and strategic reasoning contexts. The results suggest that LLM-driven standard processes provide a foundation for reliable, interpretable, and verifiable AI-supported decision making.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Models (LLM) を標準化された分析プロセスに組み込むことにより,人工知能(AI)システムの説明可能性を高めるアプローチを提案する。 従来の説明可能なAI(XAI)手法は、特徴帰属やポストホックな解釈に重点を置いているが、提案フレームワークは、LCMをQOC(Qopion-Criteria)、感性分析(Sensitivity Analysis)、ゲーム理論(Game Theory)、リスク管理(Has Risk Management)といった決定モデルに統合する。 LLM推論をこれらの形式構造内に配置することにより、この手法は不透明な推論を透明で監査可能な決定トレースに変換する。 LLMの推論空間と、その上の説明可能なプロセス空間とを分離する階層アーキテクチャが提示される。 実証的な評価は、システムが分散ガバナンス、システム分析、戦略的推論コンテキストにおいて、人間レベルの決定ロジックを再現可能であることを示している。 結果は、LLM駆動の標準プロセスが、信頼性、解釈可能、検証可能なAIによる意思決定の基礎となることを示唆している。

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