拓海先生、最近部下から要件定義を自動化するAIツールが便利だと聞きましてね。ただ、うちの業界は規制が多くて、導入で失敗したら大変だと不安なんです。これって本当に使えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！大丈夫、一緒に整理すれば導入の可否が判断できますよ。まず重要なのはそのAIが出した設計成果物について『なぜそうしたのか』を説明できるか否か、すなわちExplainability（説明可能性）です。
説明可能性、ですか。要するに『何でそうなったかが分かるかどうか』ということですか。規制対応としてはそれが重要というわけですか。
まさにその通りですよ。規制された業界ではTraceability（トレーサビリティ）や透明性が求められますから、AIが出した結論の根拠が示されないと、結果的に手戻りや追加の手作業が増え、投資対効果が下がる可能性が高いのです。
なるほど。で、具体的に現場ではどんな問題が起きるのですか。うちの現場は専門用語ばかりでして、AIが勝手に誤変換すると現場混乱になるのではと心配です。
素晴らしい着眼点ですね！まず、AIはNatural Language Processing (NLP)（自然言語処理）に基づいて要件文を図やモデルに変換しますが、専門用語やドメインのニュアンスを正しく扱えないと誤出力が出ます。結果として人手での検証が増えて効率が落ちるのです。
これって要するに、AIの出力に根拠や出所の記録がないと、結局人間が全部確認しないと安心できないということですか。
その通りですよ。要点は三つです。第一に、出力のSource Tracing（ソーストレース）つまりどの入力文や内部決定がどの成果物に結びついたかを示すこと。第二に、Decision Justification（決定の正当化）として簡潔な説明を添えること。第三に、ドメイン知識を取り込む仕組みである。それがあれば信頼と効率が両立できます。
投資対効果を考えると、追加の手作業が増えると導入コストばかり上がりそうです。では、そういう説明できるAIはすでにありますか。
優れた質問ですね！現状は説明可能性が不十分なツールが多く、業務に組み込むには追加でガバナンスや検証プロセスを設ける必要があります。だからこそ、導入前に期待する説明レベルを要件化し、試験運用で実地検証することが有効です。
試験運用で確認する、ですね。では、どの観点で評価すれば良いか教えてください。現場が納得しなければ意味がありませんので。
素晴らしい着眼点ですね！評価は三点セットで良いです。妥当性（Validity）つまり出力が現実に合っているか、透明性（Transparency）として出力の根拠が追跡できるか、実務受容性（Operational Acceptance）として現場が受け入れられるかです。これらが満たせば実務導入が現実味を帯びますよ。
ありがとうございます。では最後に、私の言葉でまとめさせてください。AIに設計支援させるのは効率化の可能性があるが、規制や現場を守るために『出力の根拠を示せること（説明可能性）』を必須要件にして、検証と段階的導入でリスクを抑える、ということでよろしいでしょうか。
素晴らしいまとめですよ、田中専務！その認識で進めれば、安全性と効率を両立できます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本論文は、Requirements Engineering (RE)（要件工学）に用いられる設計成果物自動生成ツールにおいて、Explainability（説明可能性）を単なる望ましい機能ではなく、規制業界ではコンプライアンス要件として扱うべきだと示した点で大きく貢献している。これにより、単なる効率化ツールから、監査や安全審査で使える実務的な支援ツールへと位置づけを変える視点が提示された。なぜ重要かと言えば、規制が厳しい業界では成果物の由来と根拠が問われるため、説明可能性が欠落するとツールの導入がかえって運用コストを押し上げるからである。背景となるのは、自然言語処理（Natural Language Processing: NLP）（自然言語処理）技術の成熟と、それを用いた要件から図やモデルへ変換する実運用ニーズの増加である。NLPに基づく自動生成は効率をもたらす一方で、なぜその出力が生じたのかを示す情報が欠けがちであり、本論文はそのギャップを現場インタビューから実証的に明らかにした。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は主にアルゴリズムの性能評価やモデルの解釈可能化手法に焦点を当ててきたが、本稿の差別化は『実務ワークフローでの説明可能性不足がもたらす運用コストとコンプライアンスリスク』を実際の現場から抽出した点にある。論文は、航空宇宙、自動車、医療機器など安全性重視の業界の要件担当者への半構造化インタビューを通じて、非説明可能な出力が現場でどのように扱われ、どのような代償を生んでいるかを定量ではなく質的に記述している点で先行研究と異なる。さらに、単なる技術的解釈可能性（interpretability）ではなく、監査や担当者の理解を目的とした説明可能性（explainability）を非機能要件として明確に位置づけた点が新しい。従来技術が解くのは主にモデル内部の可視化であったのに対し、本稿はツール出力が実務的に受け入れられるための要件を提示している。これにより、研究から運用への橋渡しがより実践的になった。
3.中核となる技術的要素
本研究が論じる技術的要素は三つに整理できる。第一は入力文から設計成果物へと変換する際のプロセス可視化であり、これはSource Tracing（ソーストレース）と呼ばれる手法に相当する。第二は各自動化決定に対するDecision Justification（決定の正当化）で、簡潔な自然言語説明や参照元の提示を含む。第三はドメイン固有知識の取り込み機構で、専門用語や業界慣習をモデルが扱えるようにする手続きである。技術的には、これらを支えるのはNLPパイプラインの設計とメタデータ管理の組合せであり、ログや根拠のメタ情報を成果物に紐付ける設計が必要である。加えて、説明は単にモデルの内部を示すのではなく、要件エンジニアや監査人が理解できるレベルの情報へ翻訳されることが求められる。したがって、ユーザーインタフェースとワークフローの適合も重要な技術要素である。
4.有効性の検証方法と成果
本稿は有効性検証を、十名の実務者への半構造化インタビューによって行った。検証の焦点は、非説明可能出力が現場でどのような追加工数や信頼損失を生んでいるかであり、結果として多くの事例で期待される効率化効果が相殺されていることが示された。具体的には、ツール出力の広い範囲で人的検証が必要になり、ステークホルダー間の合意形成が遅延し、規制文書の作成や監査対応においては追加のトレーサビリティ作業が発生していた。これらはすべてプロジェクトのコスト増と納期リスクに直結する。加えて、ドメイン用語への対応不足は誤解を招き、設計の安全余裕を損ねる可能性があると報告された。したがって、説明可能性を高める機能を実装した場合の効果は、手戻り削減や監査対応時間の短縮という形で評価できる。
5.研究を巡る議論と課題
議論の中心は、説明可能性をどのレベルで義務づけるかという点にある。技術的には完全な説明を与えることは難しく、また説明の冗長さが現場の負担になるリスクもある。さらに、説明可能性の実装はモデル性能や応答速度とのトレードオフを伴う場合があるため、どの程度の説明で実務的に受容されるかを決めるガバナンス設計が必要である。加えて、業界ごとの規制要件が異なるため汎用的な設計は難しい。倫理やプライバシーの観点からは、出力の根拠に含まれる情報が機密や個人情報を含むことへの配慮も必要である。これらを踏まえ、本研究は説明可能性を非機能要件として明確に位置づけることの重要性を示す一方で、その実装と評価基準の標準化が今後の課題であると結論付けている。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究は三つの方向で進めるべきである。第一は実装指針の標準化であり、どの情報をどの形式で提示すれば監査や現場が受け入れるかを定量的に評価する必要がある。第二はドメイン適応技術の強化であり、専門用語や業務プロセスをモデルに取り込むための効率的な学習法の確立が求められる。第三は人的ワークフローとの協調設計であり、説明情報が現場の意思決定プロセスを阻害しないようにインタラクションを工夫することが重要である。これらは技術的課題のみならず、組織や規制の観点からも横断的な取り組みが必要である。研究は技術提案だけでなく実運用での検証を通じて、説明可能性を実務的要件として定着させる方向へ進むべきである。
会議で使えるフレーズ集
「このAIが出した設計はどの入力文や内部判断に基づいているか、根拠をトレースできますか？」と問い、出力のSource Tracing（ソーストレース）を確認することが重要である。現場の納得感を得るために「その決定の簡潔な説明（Decision Justification）を付けてもらえますか？」と要求することが実務的である。導入判断では「試験運用で妥当性、透明性、受容性の三点を検証したい」と伝えると、評価基準が明確になる。最後に「説明可能性を必須要件として要件定義に入れる」ことで、将来の監査と安全対応コストを抑制できる旨を示すと良い。
検索用キーワード（英語）: Explainability, Requirements Engineering, Design Artifact Generation, Traceability, Natural Language Processing, Regulatory Compliance
