マルチモーダルモデルの説明可能性：課題と展望

マルチモーダルモデルの注意ベース手法における説明可能性に関する研究総覧

元記事タイトル: マルチモーダルモデルの解明: 注意力に基づくモデルにおける説明可能性の研究総覧

arXiv cs.AI 2026年06月12日

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RESEARCH 研究論文 / Preprint

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3行まとめ

視覚と言語、または単なる言語モデルが最も研究されている
評価方法の一貫性や堅牢性に課題がある
将来のXAI発展への重要な指針となる

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この研究は、2020年1月から2024年初頭までの期間に発表されたマルチモーダルモデルの説明可能性に関する文献を分析しています。特に、視覚と言語、または単なる言語モデルにおける注意ベースの手法が一般的であることが指摘されています。しかし、これらの方法はモダリティ間の相互作用を完全に捉えることができず、評価方法も一貫性や堅牢性に欠けています。

編集部コメント

この記事はマルチモーダルモデルにおける注意ベース手法の普及とその説明可能性に関する研究を総括しています。特に視覚と言語、または単なる言語モデルに焦点を当てており、評価方法の一貫性や堅牢性への課題も指摘されています。

評価ポイント Assessment

良い点

視覚と言語、または単なる言語モデルが最も研究されている
注意ベースの手法が一般的であることが確認された
評価方法の一貫性と堅牢性への課題

懸念点

モダリティ間の相互作用を完全に捉えるのが難しい
評価方法の非一貫性と脆弱性

業界・社会への影響 Impact

この研究は、マルチモーダルモデルにおける説明可能性の理解を深め、将来の研究や実装において重要な指針となる。特に、XAI（Explainable Artificial Intelligence）の発展に寄与し、より透明性と信頼性のある人工知能システムの開発につながる。

参照元 Sources

元記事と、深堀りで参照した情報源です。コミュニティ投稿やプレプリントでは、ここから根拠を確認できます。

マルチモーダルモデルの解明: 注意力に基づくモデルにおける説明可能性の研究総覧

arXiv cs.AI

https://arxiv.org/abs/2508.04427

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マルチモーダル注意ベース説明可能性 XAI

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記事データ

Source	プレプリント
Category	研究論文
Status	速報
出典	arXiv cs.AI
公開日	2026-06-12

元記事の説明文

arXiv:2508.04427v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Multimodal learning has witnessed remarkable advancements in recent years, particularly with the integration of attention-based models, leading to significant performance gains across a variety of tasks. Parallel to this progress, the demand for explainable artificial intelligence (XAI) has spurred a growing body of research aimed at interpreting the complex decision-making processes of these models. This systematic literature review analyzes research published between January 2020 and early 2024 that focuses on the explainability of multimodal models. Framed within the broader goals of XAI, we examine the literature across multiple dimensions, including model architecture, modalities involved, explanation algorithms and evaluation methodologies. Our analysis reveals that most studies are concentrated on vision-language and language-only models, with attention-based techniques being the most commonly employed for explanation. However, these methods often fall short in capturing the full spectrum of interactions between modalities, a challenge further compounded by the architectural heterogeneity across domains. Importantly, we find that evaluation methods for XAI in multimodal settings are largely non-systematic, lacking consistency, robustness, and consideration for modality-specific cognitive and contextual factors. To address these gaps, we not only synthesize findings from the surveyed works but also incorporate a complementary analysis that integrates recent and emerging advances driving multimodal explainability. Based on these insights, we provide a comprehensive set of recommendations aimed at promoting rigorous, transparent, and standardized evaluation and reporting practices in multimodal XAI research. Our goal is to support future research in more interpretable, accountable, and responsible multimodal AI systems, with explainability at their core.