拓海先生、最近部下から「説明可能なAIを導入すべきだ」と言われて困っています。正直、論文だの手法だの聞いてもピンと来ないのです。
素晴らしい着眼点ですね！説明可能なAI、Explainable AI（XAI、説明可能な人工知能）は導入だけでなく使われ続けることが重要なんです。
それは分かりますが、我々の現場は人によって説明の欲しいポイントが違います。単一の説明で済むのでしょうか。
大丈夫、単一の説明では足りないことが多いんです。今回の論文は、Case-based Reasoning（CBR、事例ベース推論）を活用して、複数の説明を組み合わせるマルチショット戦略を提案していますよ。
これって要するに、過去の似た事例を引っ張ってきて説明の材料にする、ということですか？つまり現場の経験を活かす感じですか。
その理解で完璧です！さらに端的に言うと、要点は三つありますよ。第一に過去の成功例をデータベース化して再利用できること、第二に複数の説明様式を組み合わせられること、第三にユーザーごとに説明体験を最適化できることです。
なるほど、それは現場の職人や管理者ごとに説明の仕方を変えられるということですね。でも導入コストや効果測定はどうするんでしょうか。
良い質問です、投資対効果（ROI）を考えるならまずは小さな事例ベースを作ってKPIを定めるべきですよ。効果はユーザー満足度や判断速度、誤判断の是正率などで測れますし、段階的に拡張できますよ。
現場に合わせて段階的に導入するということですね、安心しました。現場の人間が説明を見て納得するかが肝ですね。
その通りです、現場の納得感が全ての出発点なんです。私は一緒に現場ヒアリングして優先度つけをお手伝いできますよ、大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
では、まずは小さく試して効果を測り、現場に合わせて説明を充実させるという計画で進めます。ありがとうございました、拓海先生。
素晴らしいまとめですね、田中専務。その一歩が組織全体の信頼につながるんです、安心して進めていけるよう私も伴走しますよ。
