AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところすみません。最近、社内で「AIに説明が必要だ」と部下が言い出して困っております。要するに、AIがどうやって答えを出しているか説明できないと使えないという話ですが、本当に今のモデルは説明できないのですか？
素晴らしい着眼点ですね！今の大型言語モデル（Large Language Models、LLMs／大規模言語モデル）は高い応答力がある一方で、なぜその答えになったかを示す「推論過程」が短かったり欠けていたりします。Domaino1sという研究は、まさにその推論過程を明確にして説明可能性を高める取り組みなんですよ。
それは分かりました。けれども現場は「投資対効果（ROI）が見えない」「間違った説明で判断を誤ると損失が出る」と心配しています。Domaino1sは要するに現場で安心して使えるようにするための工夫をしたということですか？
そのとおりですよ。大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。第一に推論過程を教師付きで学習させ、第二に木構造の探索（ツリーサーチ）で複数の候補経路を検討し、第三に説明性を評価する新指標で品質を測る、という点です。これにより説明の根拠が明瞭になりますよ。
教師付きで学習させるというのは、要するに正しい例をたくさん見せて『こう考えるんだよ』と教えるという意味ですか。うちの現場でやるとなるとデータ作りが大変ではないですか？
素晴らしい着眼点ですね！Domaino1sは完全に現場でゼロから作る必要はありません。外部の高性能モデル（例えばGPT-4oなど）を利用して推論過程を生成し、それを小さなデータセットにまとめてファインチューニングするというやり方です。現実的には、少量の高品質な例を作ることが投資対効果では効率的ですよ。
ツリーサーチというのは聞き馴染みがありません。これって要するに複数の解き方を自動で試してベストを拾うということでしょうか。もし時間がかかるなら、会議の決定が遅れるのも困ります。
はい、それも重要な指摘です。Domaino1sの提案するSelective Tree Explorationは、全てを無差別に試すのではなく、有望な経路を選択的に深堀りする方式です。これにより計算時間を抑えつつ、説明として説得力のある道筋を見つけられる設計になっているのです。
なるほど。では結果の説明が出たときに、それが本当に正しいかをどう評価するのですか。うちの会社では「説明がもっともらしくても誤りなら意味がない」という声があります。
重要な問いですね。研究ではPROOF-Scoreという新しい指標を導入して、ただ正答率を見るだけでなく説明の一貫性や論拠の妥当性を数値化しています。したがって意思決定者は単に答えではなく『なぜその答えか』の信頼度まで参照できるのです。
最後に重要な質問です。これを導入したら私たちの業務はどう変わりますか。現場の負担や運用コスト、意思決定速度について教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！運用面では三段階で考えるとよいです。第一に少量の高品質データで最初の精度と説明性を確保し、第二にSelective Tree Explorationで応答時間を管理し、第三にPROOF-Score等で継続的に品質監視を行う。こうすれば現場の負担を抑えつつ意思決定の信頼性を上げられるんです。
分かりました。要するに、まずは外部の高性能モデルで推論の手本を作り、それを少量の社内データで学習させ、説明の質と速度を見ながら運用する。これなら投資も段階的に抑えられ、現場の納得感も得られそうです。ありがとうございました、拓海先生。
