拓海先生、最近部下から”XAI”って言葉ばかり聞くんです。うちみたいな製造業でも本当に必要なんでしょうか。そもそも何をどう説明するんですか？
素晴らしい着眼点ですね！XAI（eXplainable AI：説明可能なAI）は、AIの判断を人にわかる形で示す領域ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは要点を三つにまとめますね。目的・構造・実用性です。
目的はわかりますが、構造って何ですか。うちの現場だと”ブラックボックス”って言われると導入に抵抗が強いんです。
いい質問ですよ。ここで紹介する論文は”Compositional Interpretability（CI：構成的解釈可能性）”という見方を提案しています。簡単に言えば、AIを部品の集合として図で表し、その部品ごとの役割を説明する方法です。電気回路図を見ればどこがスイッチでどこが抵抗か分かるのと同じイメージですよ。
これって要するに、AIの内部を”部品ごとに見える化”して、なぜその判断をしたか説明できるようにするということですか？それなら現場にも理解してもらえそうです。
その通りです。さらにこの論文は、線形モデルから深層学習のTransformer（トランスフォーマー）まで、さまざまなモデルが同じ図のルールで記述できると示しています。つまり比較できる形にすることで、投資対効果の判断がしやすくなるんです。
その比較というのは実務的にはどう使えるんでしょう。例えば品質予測のモデルと不良原因の解析モデルで迷ったときとか。
実務では、まず目的（予測か説明か）を明確にして、その目的に合った”構成要素”が揃っているかを図で評価します。要点三つです。図で表せるか、各部品の役割が検証できるか、因果（cause）と相関（correlation）を区別できるか。これで導入の是非が判断しやすくなりますよ。
因果と相関の区別はうちも悩みどころです。これって難しい数学の話になりませんか。現場に説明できるレベルでいけますか。
安心してください。専門用語は使わず、説明用の図（ダイアグラム）を作って見せれば良いのです。図の中で”矢印の意味”を揃えておけば、因果か相関かを現場の担当者と合意できます。これが投資対効果を示すときに非常に説得力を持ちますよ。
分かりました。要するに、AIを部品図にして、部品ごとの働きと因果関係を現場と確認できるようにする。それで説明責任も果たせるし、投資の判断もしやすくなるということですね。
その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次は実際の図を一緒に作って、現場説明用のスライドを用意しましょう。
では私の言葉でまとめます。構成的解釈可能性というのは、AIを部品化して図に落とし込み、部品ごとの役割と因果関係を明確にし、現場と合意できるようにする手法である、これで合っていますか。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べる。本論文が最も変えた点は、AIモデルの説明可能性（XAI: eXplainable AI、説明可能なAI）を”構成性（compositionality）”という視点で統一的に扱える枠組みを示したことである。モデルを部品として図式化し、部品の結合の仕方とその実装を対応させることで、異なる種類のモデルを同一の比較軸で評価できるようにした点が新しい。これは単に理論的な整理に留まらず、実務での導入判断や説明資料の作成に直結する実用的な示唆を与える。短く言えば、ブラックボックスを”図で比較できるホワイトボックス”に変える手法だ。
まず基礎として、XAIはAIの出力を人が理解できる形で示す学問領域であり、その目的は安全性・説明責任・信頼性の確保にある。次に本論文はカテゴリー理論（category theory、数学的構造を扱う理論）を用いることで、線形モデル、ルールベース、ニューラルネットワーク（NN: neural network、ニューラルネットワーク）やTransformer（トランスフォーマー）などを統一的に表現可能だと示す。最後に応用の観点では、導入可否の判断、モデル間の比較、因果性の検討において実務的価値がある。
重要なのは、提案法は単に理論的に定義するだけでなく、実装と抽象構造を結びつける点である。抽象図（string diagrams）と実際の実装を対応付けることで、どの部品が何を担っているかが明確になり、説明を求められた際に部分的な説明、置換（rewrite）や図の切り取り（diagram surgery）などの操作を通じて説明可能性を生成できる。これにより監査や法的説明に備える態勢が整う。
最後に位置づけとして、本論文はXAI研究の中で”比較の土台”を与えるものである。従来は各モデル・手法が個別に議論されがちだったが、構成的視点を導入することで、透明性の根拠を共通言語で議論できるようになる。経営判断においては、モデルの目的と構成図を比べれば投資対効果を合理的に議論できるという実践的な利点がある。
2. 先行研究との差別化ポイント
従来のXAI研究は大別して局所説明（例:入力特徴の寄与を示す手法）とモデル単位の可視化（例:重みやフィルタの可視化）に分かれる。これらは有効だが、モデル種別が変わると説明の枠組みも変わり、モデル間比較や共通基準が得にくいという問題があった。本論文の差別化点は、出力の説明だけでなく、モデルを構成する要素とその接続関係を第一級の対象として扱う点にある。
具体的にはカテゴリー理論に基づく”構成モデル（compositional models）”の概念を導入し、抽象的なダイアグラムでモデルの構造と実装を同時に記述する。これにより、ルールベースや確率モデル、量子モデルまで含む幅広いクラスを同一の言語で扱える点が従来と決定的に異なる。つまり説明の普遍的な枠組みを目指しているのだ。
もう一つの差別化は”解釈概念の拡張”である。従来は”intrinsically interpretable（本質的に解釈可能）”と呼ばれる単純なモデル群が別枠で評価されてきたが、本論文はこれを包含するより一般的な”compositionally-interpretable（CI: 構成的に解釈可能）”という概念を提示する。CIの下では、本質的に解釈可能なモデルは特別なケースとして図示的に説明される。
結果として、実務的な差別化はモデル選定と説明責任の取りやすさに現れる。従来手法ではモデルAとBのどちらが説明責任に適しているか判断しにくかったが、構成図を比べるだけでどの部品が説明可能であるかが明確になり、導入の是非や運用コストの把握が容易になる。
3. 中核となる技術的要素
本論文の中核は三つある。第一に、モデルを”形式的な文字列ダイアグラム（string diagrams）”で表現することだ。このダイアグラムは部品と結合のルールを明示し、図を読めばモデルの構成が分かる。第二に、ダイアグラムと実装の対応付けを定義することで、抽象構造が具体実装にどう反映されるかを示す点だ。
第三に、説明生成の手段としての図的操作がある。具体的には”シグナリング（signalling）”や”図の切り取り（diagram surgery）”、そして”書き換え説明（rewrite explanations）”といった操作を用いて、どのような説明が可能かを構成的に示す。これにより部分的説明や局所的な因果関係の抽出が可能になる。
技術的背景としてカテゴリー理論的な言語を用いるが、経営的にはこれを”設計図”として扱えば十分である。言い換えれば、モデルを構成図で表し、その図の中の各要素が現場用の業務単位（センサー、前処理、判定ロジックなど）と対応するかを検証すればよい。初出の専門用語は、XAI（eXplainable AI：説明可能なAI）、CI（compositionally-interpretable：構成的解釈可能性）、string diagrams（文字列ダイアグラム：図式表現）である。
以上から技術的要素は理論的整合性と実践的可視化を両立させる点にある。経営判断としては、これらの図に基づいて説明責任と運用コストを見積もれることが最大の利点である。
4. 有効性の検証方法と成果
論文は理論的提示が主だが、多様なモデル群を構成モデルとして記述する具体例を示している。線形モデル、ルールベース、再帰型ニューラルネットワーク（RNN: recurrent neural network、再帰型ニューラルネットワーク）、Transformer、変分オートエンコーダ（VAE: variational autoencoder、変分オートエンコーダ）などをダイアグラムで表現し、その構成要素がどのように解釈に寄与するかを議論している。これによって概念の一般性が実証されている。
検証の要点は、同じ目的を持つモデル同士を構成図で比較したとき、どのモデルが説明可能性を持つかが明確に分かる点である。具体的には、図の中で置き換え可能な部分、因果と見なせる部分、または説明を与えにくいブラックボックス部分が可視化される。その結果、説明を重視する業務ではCIに適うモデルを優先するという意思決定が合理的であることが示される。
さらに量子モデルへの言及もなされており、古典的な確率モデルだけでなく量子計算に基づくモデルも同一の枠組みで扱えることを示している。これは将来の技術的拡張を考慮したときの長期的な有効性を保障する意味がある。実務ではこの点はまだ先の話だが、将来の投資判断に価値ある視座を与える。
総じて、成果は理論的普遍性と実務適用性の両立である。経営層はこの成果をもとに、説明責任を重視したモデル選定と導入計画を作成できる。
5. 研究を巡る議論と課題
本論文の提示は強力だが、いくつかの課題が残る。まず、構成図の自動学習の問題である。図を人手で設計するのではスケールせず、実運用にはデータから構成構造を学ぶ仕組みが必要だ。論文もこの点を将来課題として挙げており、学習アルゴリズムとの統合が今後の研究テーマとなる。
次に、図的説明が現場で受容されるための表現設計の問題がある。数学的に正しい図でも、現場のエンジニアやオペレータにとって分かりにくければ意味を成さない。したがって図と自然言語の橋渡し、説明スライドやチェックリストの標準化が必要になる。これは技術開発に加え、組織内の教育投資を要する。
さらに、因果関係の同定は依然として難題である。モデルが示す因果構造が現実の因果を正確に反映しているかを検証するためには追加の介入実験やドメイン知識が求められる。ここは特に医療や金融など高リスク領域で重要であり、単に図を示すだけでは不十分だ。
最後に計算コストと運用負担の問題がある。細かい構成要素ごとに説明を生成するには計算コストやログの整備が必要であり、中小企業では負担となる可能性がある。だが投資対効果を明確に示せれば、初期投資を正当化できるはずだ。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後の研究は大きく三方向に分かれる。第一に、構成図をデータから学習するアルゴリズムの開発である。これは自動で図を生成し、モデルの説明性を定量的に評価することを目的とする。第二に、図的説明を実務向けに翻訳するための表現設計と教育プログラムの整備である。第三に、因果推論と図の統合であり、因果性の同定手法を図的フレームワークに組み込む作業である。
経営的には、まず小さなパイロットで構成図を使った説明資料を作成し、現場の合意形成プロセスを検証することを勧める。これによりどの程度の投資で説明責任を果たせるかが見えてくる。投資対効果の見積もりは図の可視化が進めば明確になるはずだ。
学習者としての次の一歩は、XAIとcompositionalityに関する英語文献に触れることだ。検索に使える英語キーワードとして、compositional interpretability、explainable AI、category theory、compositional models、string diagramsなどがある。これらを元に文献探索を行えば実務に直結する知見が得られる。
最後に、実務導入のロードマップを描くこと。初期段階では説明重視のサービス領域を選び、段階的に図の自動化と因果検証を進める。これが成功すれば、AI導入の透明性と信頼性を高める持続的な投資となるだろう。
会議で使えるフレーズ集
・「このモデルは構成図で示すと、どの部品が説明可能か明確になります」
・「我々はまず説明責任を満たすために、図による部分説明を優先します」
・「投資判断はモデルの構成図と説明可能性で比較して決めましょう」
・「因果と相関を区別するために、図で矢印の意味を共通化して合意を取りましょう」
