自己解釈可能性：LLMsは意思決定を導く複雑な内部プロセスを記述でき、訓練で改善する

（Self-Interpretability: LLMs Can Describe Complex Internal Processes that Drive Their Decisions, and Improve with Training）

田中専務

拓海先生、最近部署から”AIに説明させる”って話が出てきて困ってます。うちの現場にとって本当に意味があるのか、投資に見合うのかが判りません。そもそもAIが自分の判断を説明できるというのは本当ですか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、最新の研究では現行の大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs＝大規模言語モデル）が自分の内部で起きていることを説明する能力を持ち、それを訓練でさらに高められることが示されていますよ。

田中専務

それは頼もしい話ですが、具体的にはどのように説明するんです？現場で役に立つ形式で出てくるんですか。例えば”なぜこの部品を不良と判定したか”という説明が得られるのでしょうか。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まず押さえるべき要点は3つです。1）LLMsは内部の”要因”を数値や段階で答えられることがある、2）その正確さは訓練で改善できる、3）完全な信頼には外部検証が必要です。現場の判定理由を定量的に返すケースは現実的に期待できますよ。

田中専務

それを実務で運用する際のコストやリスクはどう見れば良いですか。説明が出ても間違っていればかえって危険なのではないかと心配です。

AIメンター拓海

素晴らしい懸念です。導入で重要なのは評価基準と検証フローの整備です。まず小さな範囲で説明と結果を並べて検証し、モデルの自己報告の信頼度を定量化します。次にその信頼度に応じて表示形式を変える運用設計が有効です。

田中専務

これって要するに、AI自身に”なぜそう考えたか”を書かせて、それが正しいかを我々が検査する流れを作るということですか？

AIメンター拓海

そのとおりです。重要な点を3つでまとめると、1）自己報告は有力な仮説を提供する、2）外部検証がなければ誤解を生む、3）訓練で自己報告の精度は改善する。まず検証計画を作れば投資判断がしやすくなりますよ。

田中専務

現場の担当者はAIの説明をどう扱えばいいですか。結局は現場の判断が最終にならないとトラブルになりかねません。

AIメンター拓海

その点もバランスの話です。説明が高信頼なら自動化を進め、信頼が低ければ人の確認を必須にする。段階的に業務ルールを組み立てることで、安全と効率を両立できます。現場での検証ログも必ず記録しましょう。

田中専務

分かりました。では結論として、まず小さく始めて説明の正しさを数値で評価する段階を作り、段階的に自動化する流れを作る、ということでよろしいですね。自分の言葉で言うと、AIに”説明させて検証する仕組み”を作って投資判断する、ということです。