6)アフリカのXAI
将来予測には、２つの流れがあります。
第1は、「歴史の終わり」のような社会構造予測です。
千葉聡著＜「科学的に正しい」の罠＞（2024）も、この流れになります。
第2は、技術開発予測です。
今回は、後者の視点から、アフリカのXAIを紹介します。
ひとことでいえば、日本の先をいっています。
これは、Copilotに教えてもらいました。
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アフリカでは、教育・医療・農業・行政サービスの現場で、説明可能なAI（XAI）が意思決定支援ツールとして実装されており、特にモバイルベースのアプリや軽量モデルが活用されています。これにより、現場の職員や住民がAIの判断根拠を理解しながら使える仕組みが整いつつあります。
🌍 アフリカにおけるXAI活用の具体例（分野別）
🏫 教育分野
- 学習支援アプリ（例：M-Shule, Eneza Education）
ケニアやナイジェリアでは、モバイル学習アプリがXAIを組み込み、学習者の理解度に応じたフィードバックを提供。教師や保護者が「なぜこの問題が難しいのか」「どの分野に弱点があるか」を可視化できる。
- 教育政策支援
生徒の成績・出席・家庭環境データをもとに、教育省が支援対象地域を特定。XAIにより、判断根拠が明示され、地域住民との合意形成が促進。
🏥 医療分野
- 診断支援アプリ（例：mPharma, Zipline）
症状・既往歴・地域感染状況をもとに、診断候補を提示。XAIにより「なぜこの診断が選ばれたか」「どの要因が影響したか」を医療従事者が確認可能。
- 遠隔医療と薬剤管理
薬剤供給の最適化にAIが活用され、XAIにより「どの地域にどの薬が必要か」の根拠を提示。WHOやNGOとの連携で実装。
🌾 農業分野
- 作物診断アプリ（例：PlantVillage Nuru）
農民がスマホで作物の写真を撮影すると、病害虫をAIが診断。XAIにより「どの特徴が病気と判断されたか」が表示され、農民が納得して対処できる。
- 気候・土壌データに基づく施肥・灌漑提案
AIが施肥量や灌漑タイミングを提案し、XAIが「なぜこの判断か」を説明。農業普及員の意思決定支援に活用。
🏛 行政サービス分野
- 社会福祉支援の対象選定
住民の収入・家族構成・健康状態などをもとに、支援対象をAIが選定。XAIにより「選定理由」が明示され、住民との対話が可能に。
- 都市計画・交通政策
渋滞・事故・人口流動データをもとに、交通改善策をAIが提案。XAIにより「どの要因が影響したか」が政策担当者に説明される。
🔍 特徴と強み
- 現場主導・モバイルベース：スマホ1台で使える軽量XAIが主流。
- 国際連携が強力：WHO、UNDP、GIZなどが技術・資金・評価支援。
- 説明可能性が信頼構築に直結：住民・現場職員がAIの判断根拠を理解できることで、導入がスムーズ。
📚 出典・参考資料
- Empowering Africa: AI Adoption Across the Continent (arXiv)
- Science for Africa Foundation – AI in Global Health
- The State of AI in Africa Report 2023 (Strathmore University)
- Convergence AI – The Potential of XAI in Africa
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