本研究グループは、進化型多目的最適化※1に基づく機械学習手法を用いて、精度と公平性のトレードオフを考慮したファジィシステム※2を設計し、解析を行った結果、ファジィシステムが本質的に解釈可能かつ公平なAIとして有用である可能性を示唆しました。また、内部機構の解析により、最適化過程において精度と公平性のトレードオフが形成されるメカニズムの理解に寄与する知見を明らかにしました。本研究成果は、2025年12月22日に国際学術誌「IEEE Transactions on Fuzzy Systems」にオンライン掲載されました。...