篠潤之介准教授らの論文が機械学習分野の国際会議NeurIPS 2026に採択されました

国際教養学部の篠潤之介准教授が、平木一浩氏（国際通貨基金）、石原慎一氏（独立研究者）、近郷匠氏（福岡大学）と共同で執筆した論文「ESENSC: A Polynomial-Time Axiomatic Alternative to SHAP」が、機械学習・人工知能分野の主要な国際会議であるNeurIPS 2026（The Fortieth Annual Conference on Neural Information Processing Systems）の本会議（Main Conference）に採択されました。

NeurIPSは、計算機科学分野の国際会議ランキングであるICORE 2026において、最上位のA*に格付けされています。また、Google Scholar Metrics 2025のh5-indexでは、人工知能分野で第1位、全分野で第7位にランクされています。

AIの予測が「どの入力情報にどれだけ基づいているか」を説明する手法として、協力ゲーム理論のシャープレイ値を応用したSHAPが広く使われていますが、入力の数が増えると計算量が急速に増加するという課題があります。本論文では、協力ゲーム理論の公理的アプローチを用いて、多項式時間で計算可能な新たな説明手法「ESENSC」を提案し、それが一定の望ましい性質（公理）によって一意に特徴づけられることを示しました。また、実験により、提案手法がSHAPの値を高い精度で近似しつつ、入力数が多い場合の計算効率を改善することを確認しました。
NeurIPS 2026は、2026年12月6日から12日にかけてオーストラリア・シドニーを主会場として開催されます。

論文（arXiv版）：https://arxiv.org/abs/2603.00496
NeurIPS 2026：https://neurips.cc/Conferences/2026