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機械学習を中心としたデータ駆動型アプローチが注目を集める一方で、AI技術のブラックボックス問題に代表されるように、データが持つ意味を十分に理解できない場合も散見される。X-AIと呼ばれる、AIシステムやモデルの予測や判断の背後にある理由やプロセスを理解できる形で説明できるAI技術もあるが、複雑な構造をもつ時系列データを対象とした予測モデルに対しては、説明が十分に簡潔で理解しやすい形にできない場合もある。本研究では、AI技術から得られた“ブラックボックス”と揶揄される発見的知識に、X-AI技術と数理モデルを用いて数理的説明を付与することで“ホワイトボックス”と化した新規知見を創出する。
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