拓海先生、最近部下から「説明を出せるAIではなく、人に説明してくれるAIが来ます」と言われたのですが、何を言われているのかさっぱりでして。要するにどう違うのですか？
素晴らしい着眼点ですね！田中専務、それはまさに最近提案されている「Explanatory AI（説明を与えるAI）」という考え方ですよ。簡単に言えば、従来の説明可能なAI（Explainable AI：XAI）がアルゴリズムの内部を示すのに対して、Explanatory AIは人が理解できる形で理由を語るパートナーになるんです。
人に説明してくれる、ですか。うちの現場で言うなら、検査機の判断理由を現場の作業員にわかる言葉で伝えてくれる、というイメージで合っていますか？
完璧に近い理解ですよ。要点は次の3点です。1) XAIは「どうやって決めたか」を示す技術的手段、2) Explanatory AIは「なぜそれが意味を持つか」をユーザー向けに語ること、3) 生成AI（Generative AI）を活用して対話的に説明を作れる点です。これなら現場で受け入れやすくなりますよ。
なるほど。ただ、現場では「結局それ正しいのか？」と疑われることが多いんです。これって要するに、説明の仕方を変えて信頼を引き出すということ？
その通りです。説明の目的が変わると手法も変わるんですよ。XAIは検証や監査のための「内部ログ」を出す役目、Explanatory AIは現場の文脈や背景を踏まえて「それが現場で意味を持つ理由」を伝える役目を果たすんです。だから受け入れられやすく、使い勝手が良くなるんですよ。
導入コストと効果が気になります。現場の忙しい操作員にとって、本当に効率化や誤判断の削減につながるんでしょうか？投資対効果を明確にしたいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！ここも要点は3つで示せます。まず、説明が現場の判断基準と合致すれば誤判断が減る。次に、対話的な説明で作業員が疑問を即解消できれば手戻りが減る。最後に、導入は段階的に行い、まずは最重要工程から効果検証するのが現実的です。これならリスクを抑えられますよ。
なるほど、段階導入ですね。あとその説明の品質はどう担保するのですか？現場に合わない説明だと逆効果になりそうでして。
いい質問です。説明品質の担保は、人の評価ループを組むことが鍵です。現場評価者が説明をチェックしフィードバックするループ、比較的簡単な対話設計、説明のコントラスト（なぜAでなくBかを示す）を標準にする。これらを組み合わせれば精度が上がりますよ。
なるほど。これって要するに、AIが独りよがりに答えを出すのではなく、人と対話しながら納得を作る仕組みを作る、ということですね？
その通りです。端的に言えば、説明は対話で磨かれるという考え方です。まずは小さく試し、現場の言葉で説明が通じるかを確かめる。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。では私の言葉で確認します。新しい考え方は「AIが理由を人向けに語り、現場と対話して納得を作る」。まず大事な工程で試し、現場の評価を入れて説明を改善していく。投資は段階的に回収する。この理解で進めます。
概要と位置づけ
結論を先に述べると、この研究は「説明可能なAI（Explainable AI: XAI）の延長ではなく、人が理解しやすい説明を生成することを目的とした新たなパラダイム、Explanatory AIを定義し、その設計原則と可能性を示した」点で学術的にも実務的にも意味が大きい。従来のXAIが技術者向けにアルゴリズムの挙動を可視化することで検証性を提供してきたのに対し、本研究は生成AI（Generative AI）を用いて文脈適応的で対話的な説明を作ることを提唱している。つまり、検証のための説明と理解のための説明は目的が異なるという視点の転換を示した点が最も革新的である。実務上は、現場や非専門家に説明を届ける設計が、受容性と信頼を高める鍵であることを示唆している。
本節は基礎と応用の関係を整理する。まずXAIは主に技術的ステークホルダーのニーズに応えるもので、アルゴリズムの妥当性確認やコンプライアンス対応に向いている。一方で利用現場の担当者や意思決定者にとっては、数値や可視化だけでは納得が得られないことが多い。本研究はその溝を埋めるべく、人間理解に基づいた説明の原則を組み込むことを提案している。これは単なるUI改善ではなく、説明の目的を再定義するアプローチである。
重要な前提として、人間が理解する説明は因果関係や対比（なぜAでなくBか）を含み、受け手の背景に合わせて語られる必要がある。研究は認知科学やコミュニケーション理論の知見を取り入れ、説明が受け手中心であるべきだと論じる。生成AIの能力はこうした適応的説明を実現する手段を与えるが、同時に説明の妥当性を担保する運用設計が不可欠であると述べている。ここでの位置づけは、XAIと補完的に働く人間中心の説明設計である。
この研究は実務への示唆を提供する。具体的な導入方針としては、重要業務での段階導入、現場評価者のフィードバックループ、説明の対比的要素の標準化といった設計が想定される。技術的には生成AIの応答制御や説明ポリシーの設定が必要であり、組織的には評価指標の整備が求められる。したがって、経営判断としては初期投資を限定し、効果検証を繰り返す運用が現実的である。
最後に要点をまとめる。Explanatory AIは単なる説明表示の改良ではなく、説明の目的を「理解と納得の獲得」に切り替えるパラダイムシフトである。これは現場主導の運用設計と生成AIの対話能力を組み合わせることで初めて実効性を持つ。経営視点では段階的投資と現場評価を前提に、効果の早期検証を行うことが実務的な第一歩である。
先行研究との差別化ポイント
本研究の差別化は明確である。従来の研究はSHAPやLIMEのようなモデル中心の可視化手法を中心に発展してきたが、これらは説明を抽象的指標として提示することが多く、非専門家にとっての意味理解までは担保しない。対して本研究は説明の目的を変え、受け手の文脈に合わせて自然言語やマルチモーダルで説明を生成することに重心を置いている。つまり、手法の焦点が「モデルの開示」から「受け手の理解」に移る点が差別化の本質である。
さらに差別化の一端は、説明の評価尺度の設計にある。過去のXAI研究はしばしば技術的精度や特徴重要度の再現性を評価軸にしてきたが、本研究は理解度や受容性といった人間中心の指標を評価対象とする。これにより、説明の有用性を定量的に把握するための新しい評価フレームが提案される。実務においては、これが現場導入の成否を左右する。
方法論的にも差がある。従来は静的な可視化や単一モデルの説明で完結することが多かったが、本研究は生成AIの対話的生成を組み込み、説明を逐次改善する運用を想定している。言い換えれば、説明は固定物でなく継続的に最適化されるべきものだと位置づける点で従来手法と一線を画す。これにより説明は現場のフィードバックによって進化する。
実務的な含意としては、単に技術を導入するだけでなく、説明のライフサイクルを設計することが必要になる。つまり、説明ポリシーの策定、説明の検証ループ、受け手ごとのカスタマイズ方針が必須であり、これらが欠けると単なる技術的デモに終わる危険がある。差別化ポイントはその運用設計への着眼にある。
中核となる技術的要素
技術面の要点は、生成AIを用いた自然言語生成とマルチモーダル説明の組み合わせである。生成AI（Generative AI）は文脈に応じた説明文を生成できるため、受け手の背景に合わせた表現や具体例を提供することが可能だ。ただし生成の自由度が高い分、誤情報や過剰な推論のリスクが生じる。したがって説明生成には制約ルールや検証フィルタを組み込むことが必要である。
次に説明の設計原則として、因果的説明、対比的説明、受け手適応性が挙げられる。因果的説明は結果に至る要因を示し、対比的説明は「なぜAでなくBか」を示すことで理解を深める。受け手適応性は業務知識や言葉遣いを反映することで納得感を高める。この三つをシステム設計に組み込むことが技術要素の核心である。
実装面では、説明生成のためのテンプレートと学習済み生成モデルのハイブリッド運用が現実的である。テンプレートは安全性と一貫性を担保し、生成モデルは柔軟な表現と対話性を担う役割を果たす。これにより現場の要望に即した説明を迅速に提供しつつ、誤説明のリスクを低減できる。運用面では人手によるレビュープロセスが不可欠だ。
最後に技術統制の観点で重要なのは、説明メタデータの管理である。どの説明が誰に対してどのように提供されたかを記録し、後で説明の有効性を評価できるようにする。これにより説明の改善とコンプライアンス対応が可能になる。技術的要素は単にモデルを選ぶだけでなく、説明の管理と評価まで含めて設計する必要がある。
有効性の検証方法と成果
本研究は有効性の検証において、従来の技術指標に加え、人間中心の評価を導入している。具体的には受け手の理解度、受容性、意思決定改善の度合いを測定する実験を行い、生成的説明が非専門家の理解を高める傾向を示した。これにより、説明の有効性は単なる数値再現性に留まらず、実際の業務判断への影響を通じて評価されるべきことを示している。
検証手法はユーザースタディと比較実験で構成される。対象群に従来のXAI出力を見せ、実験群に生成的説明を提示して、その後の判断や質問応答の内容を比較した。結果として生成的説明は質問数の減少や意思決定の一貫性向上に寄与したという報告がなされている。ただし効果は文脈依存であり、すべての場面で一様に高いわけではない。
研究はまた、説明の品質が現場の専門知識レベルと強く相関することを示している。専門知識が低い受け手ほど、対話的で文脈適応した説明の恩恵を受けやすい。したがって導入戦略としては、まず非専門家の判断が重要な場面から適用するのが効果的である。これが経営上の実務的含意である。
検証の限界も明示されている。サンプル規模や適用ドメインの限定性、生成モデルの一貫した評価基準の欠如などが指摘される。これらは今後の研究課題であり、現場導入に際しては自社データでの再検証と段階的評価が不可欠である。成果は有望だが慎重な運用が前提となる。
研究を巡る議論と課題
議論の中心は説明の信頼性と責任所在にある。生成的説明は受け手に理解を与える一方で、根拠の曖昧な表現を生むリスクがある。したがって説明が誤りを含む場合の責任は誰が負うのか、というガバナンスの問題が浮上する。研究は技術的対策と組織的プロセスの両立が必要であると結論づけている。
説明の透明性と実用性のバランスも重要な議題だ。完全な技術開示は専門家には有用だが、現場の理解には過剰情報になり得る。逆に言えば、適応的な説明は理解を促すが、技術的検証性を損なう恐れがある。従って両者を補完的に運用するフレームワークが必要である。
また公平性とバイアスの問題も無視できない。生成的説明が既存のバイアスを再生産した場合、判断の歪みを招く。説明設計にはバイアス検出と修正の工程を組み込む必要がある。研究はこの点に関する具体的手法の展開を今後の課題として挙げている。
運用上の課題としては、説明生成のコストと人手によるレビュー負荷がある。説明の質を担保するために人間のチェックを設けると運用コストが増加するため、費用対効果の観点からどの領域で人手介入を最小化するかの設計が求められる。経営判断としては段階的投資と効果検証が必要である。
今後の調査・学習の方向性
今後の研究方向は二つある。第一に実証スケールの拡大であり、多様なドメインでの長期的なユーザースタディを通じて説明の効果を検証する必要がある。第二に技術面では、説明生成の信頼性を担保する技術、すなわち根拠付き生成（evidence-backed generation）や説明メタデータの標準化が求められる。これらは現場導入の信頼性を高めるための必須事項である。
教育・運用面では、現場の評価者を育成し説明のレビュー文化を作ることが重要だ。単にツールを導入するだけでなく、説明を評価する能力を組織内に蓄積することで説明の品質は長期的に向上する。また、説明の効果測定のためのKPI設計も同時に進める必要がある。
技術と組織の接続点としては、説明のライフサイクル管理が鍵になる。どの説明をいつ更新し、誰が承認するのかを明確にすることで運用の安定性が得られる。これにより説明は継続的に改善され、現場にとって使える資産となる。研究はこの運用設計の具体化を次の課題として提示している。
最後に検索に使えるキーワードを列挙する。Explanatory AI, Explainable AI, Generative AI, human-centered explanations, narrative explanations。
会議で使えるフレーズ集
「この提案は、説明の目的を検証から理解へ転換するものだと表現できます。」
「まずは最重要工程でパイロットを回し、現場の評価ループで改善していきましょう。」
「生成的説明は納得を生む可能性があるが、説明の根拠管理とレビューが前提です。」
「投資は段階的にし、効果を定量的に測る指標を最初に決めます。」
