本研究は、大規模AIモデルの導入が進む中で、AIシステムの説明可能性とユーザーの信頼性との関連性を探索するために実施されました。インタラクティブなウェブベースの融資承認シミュレーションを使用し、基本的な特徴の重要性から対話的反実仮想に至るまでのさまざまな説明のタイプが信頼の認識に与える影響を定量的に比較しました。結果として、インタラクティブ性がユーザーのエンゲージメントと自信を高めること、説明の明瞭さと関連性が信頼の重要な決定要因であることが示されました。この調査は、ユーザーの認識に対する説明可能性デザインの測定可能な効果を強調し、人間中心の説明可能なAIの分野に対する実証的な証拠を提供します。