オープンRANは、異なるベンダーによる柔軟でクラウドベースの無線アクセスネットワーク（RAN）アーキテクチャを導入し、AIや機械学習による自動化を可能にしています。本稿では、深層強化学習（DRL）エージェントの動作を検証するための軽量検証アプローチを提案しており、特に決定木（DT）に基づく検証器を使用して、RANスライシングおよびスケジューリングを行います。これにより、従来の計算負荷の高い検証器では実現できなかったリアルタイムの整合性チェックを行うことが可能です。本研究は、XAIとAI検証の状況を分析し、スケーラブルなアーキテクチャ統合を提案するとともに、信頼性のあるAIの採用に向けた今後の課題も示しています。