Googleの天気予報AI、従来法より迅速かつ高精度に – 日本経済新聞
AI予測には弱点もある。予測結果に至った経緯が説明できない点だ
社会科学分野においても、リサーチの道具および手法としてAIの活用は今後ますます進展していくだろう。AIの進化により、データ分析や予測モデルの精度が向上し、研究者は社会現象の背後にある複雑な要因をより詳細に探ることが可能となる。しかし、社会科学の研究では単なる分析精度の向上だけではなく、社会事象の理由を説明できることが求められる。AIを活用することで分析の精緻化は進むものの、研究の本質である「説明力」を確保するという課題が生じる。
特に、社会科学の分野では定量データだけでなく質的データの重要性も高く、AIがそれらをどのように統合し、解釈するかが問われる。この点が研究の信頼性や実用性に影響を及ぼす可能性があるため、AIの活用に際しては学際的なアプローチが不可欠となるだろう。
ブラックボックスとは、内部の動作や仕組みがわからない状態を指す。特に、結果や出力は明らかでも、それを得るための過程や理由は不明な状況を言う。AIや機械学習の分野でよく用いられる概念で、例えばAIの予測結果は得られるが、その判断に至る過程が説明できないケースが多い。このため、ブラックボックス問題が学術的な研究や実用化において課題となる。
