AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『特徴量エンジニアリング（Feature Engineering、FE）を自動化しましょう』と言われまして、正直何を信じればいいのか分からないんです。これって要するに現場の人がやってきた工夫をAIが置き換えるということですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。まず結論を端的に言うと、最新研究は『AIだけで置き換えるのではなく、人の知見とAIを組み合わせることで実務上の価値が高まる』と示していますよ。
それはいい話ですが、現場で使うためのコストや導入効果が気になります。投資対効果（ROI）の観点で何を見ればいいですか。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。第一に現場知識があるほど少ないデータで精度向上が期待できること、第二にAI提案の採用率と説明容易性が運用コストに直結すること、第三にツールの導入負荷が短期のROIを左右することです。
具体的には、AIが出した特徴量を現場の人がどれだけ信用するかが鍵だということですか。つまり運用しやすさが勝負ですね。
その通りです。研究ではJupyter Notebook上で人とAIの提案を見比べるプロトタイプを使い、どのように受け入れられるか観察しています。重要なのは透明性と編集のしやすさで、ただ提案するだけでは現場は使わないのです。
なるほど。透明性というと説明可能性、つまりなぜその特徴量が良いのか理由が示されることが大事だと。
素晴らしい着眼点ですね！説明可能性（Explainability、XAI）という言葉を使いますが、ここでは難しい定義は置いておきます。現場の人が素早く納得して編集できるUIが最も効果的なんです。
これって要するに、AIは提案書を出してくれる部下みたいなもので、最終決定は人が説明を聞いて納得した上で行う、ということですね？
その理解で正しいです。ポイントは協働の設計で、AIが作る‘原案’と人が持つ現場知見を結びつける仕組みが性能と現場採用率を同時に高めるのです。
ありがとうございます。わかりました。要は『AIが提案するけど判断は人が下す仕組み』を作ることが肝要ということですね。自分の言葉で言うと、AIは補助役、最終責任は人間に残す、ということで締めます。
