パターンを読み込んでいます…
🔗
因果推論の透明性(CRT)
因果推論の連鎖を明示的で理解しやすいものにする
複雑さ: high解釈可能性
30秒でわかる概要
- 概要
- 因果関係を強度スコア付きで明示的に描き出し、交絡因子を特定し、介入の効果を予測することで、推論を監査可能にします。
- 使いどころ
- 利害関係者がエージェントの論理の連鎖を検証し、どの要因が各結論を導いたのかを把握する必要がある、重大な意思決定の場面。
- 注意点
- 因果の強度スコアや交絡因子のリストは厳密に見えても主観的なままです。前提を検証しないまま数値を過信してしまうおそれがあります。
このパターンについてAIエキスパートに質問
質問が入力済みの状態でアシスタントが開きます。送信前に内容を確認できます。
因果推論の透明性: 概要
因果推論の連鎖を明示的で理解しやすいものにする
- Causal chain visualization
- Cause-effect relationship mapping
- Confounding factor identification
- Intervention effect prediction
- Causal strength quantification
- Assumption transparency
The Agent Architect
1つのパターン、1つのトレードオフ、1つの本番障害事例。エージェントシステムを構築する人のための短い週刊ブリーフィング。
週1回のメール、ワンクリックで購読解除できます。アドレスはブリーフィングの送信のみに使用します。
参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
€750（通常€1,500）・1週間・文書レポートとウォークスルーコール・9月30日まで