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原因診断

どの項目で異常かが分かる

MT法では、マハラノビス距離が大きくなった場合の原因診断が可能です。すなわちどの変数が、あるいはどの変数の組み合わせが異常原因なのかを知ることができます。深層学習の場合、現状では構造上の理由から診断ができません。異常理由を説明できるAIを「説明可能なAI (Explainable AI : XAI)」と呼びますので、MT法はXAIの一つと言えます。
下のグラフは、健康データの原因診断結果です。17項目で健康かどうかを判定した結果、マハラノビス距離=49 と大きく、健康ではないと判定されました。そして6番目と7番目の項目が異常に大きく寄与しており、受診者は肝臓疾患が疑われます。
原因診断結果グラフ

直交表による診断

診断は、品質工学における2水準系直交表(多くはPaley型)とSN比を利用します。以下の表はPaley型直交表の例です。なお、アングルトライのソフトウェアでは、直交表方式より1,000倍以上高速な“貢献度法”を利用することもできます。
Paley型直交表
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