本研究では、線形モデルの人間解釈可能性を定量化する「解釈エントロピー」の概念を導入し、これを用いて黒箱型AIモデルの予測を解釈可能な形で説明する手法「TERP」を提案する。TERPは、予測の正確性と人間解釈可能性のトレードオフを熱力学の自由エネルギーの概念に基づいて最適化する。