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「コンピュータは通常、判断の説明をしない。それが機械学習を採用する障壁になっている」
これだけで、きちんとした内容だとわかります。

今や、機械学習はライブラリが充実し過ぎて、データさえあれば数行のコードで結果を返せるレベルになってますが、与えるデータの性質も、そのライブラリの中身も正確に理解してないと結果の解釈を間違え、意思決定も間違います。

そして、それを基本的な数学の知見さえもないほとんどの経営者に理解させることを書籍ひとつでどれだけ表現しているのか。ぜひ読んでみたいと思います。
ざっと目を通しました。これだけ体系的にXAIを解説したドキュメントは初めて見ました。素晴らしいですね。

LIMEやSHAPは高度な機械学習モデルの説明で良く出てきますが、IF-THENルールを生成する方法(Anchors)もあるのですね!

それから例示に基づいた説明手法は興味深いです。否認を解釈するには非常に良い方法で、例示をシステマティックに見つけることができると、人間の解釈性は極めて高いようにみえます。
「最初の数章に目を通すだけでも価値がある」のだそう。
リンクを開けばすぐ読めます。が、なかなか分量はあります。。
可否を予め理解し、課題の何を今後AIに担ってもらうのか。実は初期の課題選定と方向づけが最も大切な気がします。