拓海先生、最近の論文で「活性の近さとカテゴリの近さが一致しない」という話を耳にしました。現場で使うAIの信頼性に関わる問題ではないですか。要するに、似ていると判断した理由が人間には分からないということですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、分かりやすく整理しますよ。要点は三つです。第一に、モデル内部のニューロンの“活性”が近い＝同じ意味とは限らない。第二に、人が見る類似度（コサイン類似度）が示す意味合いと、モデルの内部的な“カテゴリ”は独立し得る。第三に、これは説明可能性（explainability）と現場導入の信頼性に直結するのです。
つまり、システムが「これは似ている」と出しても、理由がバラバラで説明できないと。現場で「なぜこの判断か」を聞かれたときに困ると。これって要するに判断の根拠がブラックボックスということですか。
その通りです！ただ一歩踏み込んで説明しますね。論文では、あるトークンに対するニューロンの活性値の近さ（activation proximity）と、トークン同士のコサイン類似度（cosine similarity）が必ずしも一致しない現象を示しています。言い換えれば、内部的に同じカテゴリに属しているように見えるトークン同士でも、人間が見る意味的近さは低い場合があるのです。
それは現場での運用コストに直結しますね。説明ができないと監査や品質チェックに時間がかかる。では、具体的に何を測って検証したんですか。
いい質問です。論文は「コアトークン（core-tokens）」という連続する重要トークン群に着目し、同じニューロンの活性レベル（activation level）とトークン間のコサイン類似度の関係を統計的に評価しました。結果は二つの仮説を支持しました。ひとつは活性の連続性が切れる“カテゴリの不連続性”、もうひとつは同一活性レベルでもカテゴリ的に均一でない“単一活性のカテゴリ不均一性”です。
それを聞くと、うちで導入したAIが「なぜこの結果になったか」を説明するのは難しそうです。投資対効果の説明も厳しくなる。現場でのリスクはどの程度あるのですか。
現実的な視点、大変良いです。リスクの大きさは用途次第です。デバッグや監査が必要な業務、例えば法務や安全性に直結する判断では追加の説明手段が不可欠です。一方で推奨やレコメンド系など、人的確認を前提にする用途なら影響は限定的です。要点は三つ、用途を見極める、説明可能性を補強する、人的レビュー設計を入れる、です。
つまり、万能のAIはなくて、用途に合わせて「ここは人が判断」や「ここは説明を付ける」設計が必要だと。これって導入コストが増える原因になりますよね。
その通りです。ただ回収可能な投資（ROI）を作る工夫はあります。まず小さく始めて、説明性が必要な箇所に限って追加投資する。次にログと可視化を整備して監査コストを下げる。最後にユーザー教育を行う。要点は三つ、段階的導入、モニタリング、教育です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。最後に確認です。これって要するに「内部で似ていると活性が合っても、人間が見て似ているとは限らないから、説明と運用設計が要る」ということですね。
まさにその通りです、田中専務。要点を改めて三つでまとめますよ。第一、活性近接性とカテゴリ近接性は一致しない場合がある。第二、用途に応じて説明可能性の設計を入れる必要がある。第三、段階的導入と監査設計で運用コストを抑えられる。素晴らしい着眼点ですね、よく考えられていますよ！
分かりました。自分の言葉で言うと、内部で似ているからといって安心せず、外から見て納得が得られる仕組みを作ることが重要だということですね。ありがとうございます、拓海先生。
