本記事は、金融業界が直面する高度な機械学習モデルやニューラルネットワークモデルの予測力と、規制機関が要求する説明可能性とのバランスをとる課題について論じています。著者は、「ブラックボックス」モデルと説明可能性フレームワーク（LIMEやSHAPなど）との適用のギャップを埋めることを目指しています。さらに、より複雑なモデルでも同じレベルの説明可能性を得ることが可能であることを示します。本論文では、固有の解釈可能性、全体的な説明、局所的な説明、一貫性、複雑さという五つの次元を用いた評価フレームワークを提案し、単純な精度指標を超えたモデルの説明可能性の評価法を提示します。この研究は、規制された金融環境における高性能な機械学習モデルの採用の可能性を示し、モデルの性能と解釈性の間の重要なトレードオフを評価するための構造的アプローチを提供しています。