正しい選択肢は： ③ Xception
解説:
説明可能AI（XAI: Explainable AI）は、AIモデルの決定や予測の理由を解釈可能にする技術です。これにより、AIシステムの透明性や 信頼性が向上します。代表的なXAIの手法は以下の通りです。
各選択肢の説明：
①SHAP (SHapley Additive exPlanations)
・特徴量の重要度を定量的に評価し、モデルの予測に対する各特徴量の貢献度を説明する手法です。
・XAIにおける代表的なアプローチで適切な選択肢です。
②LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
・モデルに依存しない手法で、個々の予測結果を局所的に解釈可能にする方法です。
・これもXAIの代表的な技術で適切な選択肢です。
③Xception
･深層学習モデルのアーキテクチャの一つで、主に画像認識タスクで使用されます。
・XceptionはXAIの手法ではなく、深層学習モデルそのものを指しているため、不適切です。
④Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping)
・画像認識モデルにおいて、どの領域がモデルの判断に寄与したかを可視化する手法です。
・XAIの手法として適切です。
