投2025-0072

発表論文	Leveraging SHAP values for superior prediction and efficient Bayesian optimization in material chemistry
発表者名	永廣 卓哉
掲載誌/掲載箇所	Discover Artificial Intelligence 6, 365 (2026)
発表日	2026/3/17

概要

本研究では、SHAPによる特徴抽出を介して、高精度な回帰モデルの予測能力を解釈性の高い低精度モデルに転移する手法を提案し、その有効性を検証した。SHAP値を特徴量として追加することで線形回帰モデルなどの予測精度が改善されることが示され、特にベースモデルとしてランダムフォレストを用いた場合に顕著な精度向上が確認された。提案手法は主に線形モデルにおいて内挿・外挿領域で精度向上を示し、ベイズ最適化の探索効率向上も示唆された。計算コストの増加という制約はあるものの、材料化学における多様な回帰タスクへの広範な適用可能性が示された。