ProfileXAIは、モデルおよびドメインに依存しないフレームワークであり、ポストホック説明手法（SHAP、LIME、Anchor）をリトリーバル拡張型LLMと組み合わせて、異なるユーザータイプに合わせた説明を生成します。このシステムは、多モーダル知識ベースをインデックスし、定量的基準に基づいてインスタンスごとに説明者を選択し、チャット機能を使ったプロンプトによって根拠のある物語を生成します。心疾患および甲状腺癌のデータセットを用いた評価では、忠実性、堅牢性、簡潔さ、トークン使用量、知覚品質が評価されました。LIMEは最も良い忠実性–堅牢性のトレードオフを提供し、Anchorは最も簡潔なルールを示し、SHAPは最高の満足度を達成しました。ProfileXAIは、トークンを安定化させ、さまざまなプロファイルに渡ってポジティブな評価を維持することで、効率的かつ信頼できる説明を実現します。