AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「説明可能なAIを導入すべきだ」と急に言われまして、正直何をどう判断すればいいのか分かりません。要するに現場で使える道具なのか、それともただの研究テーマなのか、まずはそのあたりを教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を端的に言うと、説明可能なAI（Explainable AI、XAI）は現場での“説明”を助ける記述ツールとしては有用ですが、因果的な説明や直接の治療方針提示の代わりにはならないんですよ。
なるほど、でもそれは要するに「説明する」と「説明が有用か」は別物ということでしょうか。たとえば我が社の検査データで異常を検知した理由を示してくれれば、それで十分とは言えない、という意味ですか。
その通りですよ。説明可能なAIは主に三つの役割を果たすと考えてください。第一にモデルの出力をどの入力がどれだけ支配しているかを示す“記述（Describe）”、第二に予測（Predict）に基づく判断を助ける情報、第三に因果や機構を明らかにする“説明（Explain）”の試みですが、多くは記述に留まっているんです。
そこで実務的な疑問ですが、じゃあ現場で「この変数が効いているから対処を変えろ」と言えるかどうかは、どうやって判断すればいいんですか。投資対効果を考える身としては、道具なら使いこなしたいのです。
大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。要点は三つです。第一、説明はモデルの内部挙動や相関関係を示す場合が多く、因果を示すとは限らない。第二、治療や介入の判断は因果推論（causal inference）を別途検討する必要がある。第三、説明をどのステークホルダーに見せるかで求められる情報が変わる、という点です。
専門用語が出ましたが、因果推論というのは要するに「介入したらどう変わるかを予測する考え方」というイメージで合っていますか。これって我々が現場で意思決定するときに必要な情報のことでしょうか。
そのイメージで大丈夫ですよ。因果推論（causal inference、因果推論）は「もし介入したら」という仮定の下で結果の変化を推定する手法であり、これは説明可能なAIの出力とは性質が異なります。説明可能なAIは「どの特徴がモデルの予測に寄与したか」を示すが、それが介入で変わるかは別問題なのです。
では、我々が工場で使うなら、どのような手順で導入判断をすればよいですか。まずは小さく試して効果を測る、という話になると思いますが、リスクは何でしょうか。
良い質問ですね。実務での導入判断は次の手順が現実的です。第一に目的を明確にし、説明が欲しいのか予測自体が目的なのかを定義する。第二に説明を受け取る相手（現場技術者、管理者、顧客）に合わせて説明方法を選ぶ。第三に説明の限界を明文化して運用する、これがないと誤解を招きやすいのです。
これって要するに、説明可能なAIは「何が効いているか」を示すのは得意だが、「これを変えれば結果が変わる」とは示してくれない、ということですね。もしそうなら、我々は治療的な介入や工程変更の判断に直接使うのは危険だと。
大丈夫、その理解で正しいですよ。まとめると、説明可能なAIは説明の出し方を工夫すれば現場の信頼を高めるために役立つが、介入効果を示すわけではないので、投資対効果の評価や意思決定には因果の検証や実験設計が必要になります。
よく分かりました、ありがとうございます。自分の言葉で整理しますと、説明可能なAIはまずは説明と予測のツールであり、因果的な示唆が必要な意思決定には別の検証や設計が必要だ、ということですね。
