拓海先生、最近AIの説明って話題になってますけど、うちで導入する際に「説明できる」ってどういう意味なんでしょうか。部下に言われて焦ってまして、投資対効果の判断に直結するんです。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を簡潔に言うと、大規模言語モデル（Large Language Models、LLM）は自分がなぜその答えを出したかを正確に説明できない場合が多いんですよ。ですから「説明できる」＝人間が納得する理由を機械が正確に再現する、ではない点を押さえましょう。
つまり、AIが「説明します」と言っても本当の理由と違うことを言うことがある、と。現場に導入して不具合が起きたときに責任問題になりますが、それをどう避ければいいですか。
素晴らしい質問ですね！まず押さえるべき要点を3つにまとめます。1つ目、モデルが生成する説明は「外面化された説得力」であって必ずしも内部の計算過程を反映しないこと。2つ目、説明の信頼性は用途によって評価基準が変わること。3つ目、実務では説明の使い方を設計してリスクを管理すれば十分に価値が出せること。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
具体的には現場でどのように使い分ければいいか、例えば品質判定や契約書レビューなどでの違いを教えてください。投資対効果を示せるようにしたいのです。
素晴らしい視点ですね！現場での実務的な分け方も3点に整理します。1つ目、法律や安全性など誤りのコストが高い領域ではAIの「説明」を一次判断に使わず、人間による検証をルール化する。2つ目、作業効率が重視される領域ではAIの説明を補助的に使い、その品質を定期的にサンプリングで検証する。3つ目、説明そのものを監査可能な形でログに残し、問題発生時に原因分析できるようにする。この順で投資対効果が見える化できますよ。
なるほど。で、これって要するにAIが言う『理由』は人に分かりやすく話す能力であって、本当の中身を見せているわけではないということですか？
その理解は的確です、素晴らしいまとめですね！要点を3つで再確認します。1つ目、生成される説明は表面的に筋の通った物語を作る能力であること。2つ目、内的な推論過程（メカニズム）を正確に反映しない場合があること。3つ目、だからこそ実務では説明を鵜呑みにせず、用途に合わせた管理ルールと検証が必要であること。大丈夫、必ず導入できる道はありますよ。
分かりました。最後に僕の言葉で確認しますと、AIの説明は『人が納得する語り』であって、内部の正確な根拠ではないから、用途に応じて検証やログ保全を前提に導入する、ということでよろしいですね。
そのとおりです、素晴らしい整理ですね！今言った確認で現場説明は十分にできますよ。大丈夫、一緒に進めていきましょう。
1.概要と位置づけ
結論から述べる。本研究は、大規模言語モデル（Large Language Models、LLM）が自らの出力を説明する際に提示する「説明文」が、そのモデルの内部動作を忠実に反映していない場合が多いことを示し、実務での取り扱いを根本から問い直す必要があることを提示するものである。これは単に学術上の細かい議論ではなく、現場でAI説明を信用して意思決定を行った際のリスクに直結する点である。
まず基礎の位置づけを明確にすると、従来の「機械的説明（mechanismal explanation）」とは手法が異なる。機械的説明とは、LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）やSHAP（SHapley Additive exPlanations）など、予測の局所的寄与や特徴重要度を数値的に示す方法であり、モデルの挙動をある程度直接に観察することを目的とする。対して本稿が問題にするのは、LLMが自ら生成する「説明文」である。
LLMが生成する説明文は、一見すると筋が通り説得力があるため、非専門家には説明として受け入れられやすい。だが本稿は、この説明文がしばしば「explanation」ではなく「explanation-like output（外観上の説明）」であると論じる。その結果、説明文をそのまま根拠として使うと、誤った因果や不正確な判断が正当化されてしまう可能性がある。
経営上の含意は明確である。説明を基にした業務プロセスを設計する前に、説明の信頼性と、その信頼度が及ぼす損失の大きさを評価することが不可欠である。特に安全や法務、金融といった誤りのコストが大きい領域では、説明を一次判断に用いるのは危険である。
以上を踏まえ、本稿は説明文の性質を明確に区別し、その上で実務に即した利用設計と検証方法を提案する必要性を示す点で重要な位置づけにある。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は主に二つの方向に分かれる。一つは機械学習モデルの挙動を数理的に可視化し、特徴寄与やサロゲートモデルで説明可能性を高めようとする研究群である。これらはモデルの内部或いは周辺情報を計測して説明を与えるため、説明の「機械的妥当性」を評価する手段が存在する。
もう一つは、人間に分かりやすい言語で説明を生成する試みである。特にLLMの発展に伴い、モデル自身に説明を生成させるプロンプト設計やchain-of-thought（思考の連鎖）誘導といった手法が注目されている。これらは人間の理解を促進するが、内部状態の忠実な反映とは別問題である。
本研究が差別化する点は、LLMによる説明生成が「外形的には説明だが内部機構を反映しない」ことを体系的に示し、その結果として生じる制度的・社会的リスクに焦点を当てた点である。単なる性能比較や可視化手法の提示に留まらず、説明を採用する際の運用ルールや検証設計に踏み込む。
実務的には、これまでの先行研究が提供した評価指標だけでは不十分だと指摘する点も重要である。説明の「信頼性」は用途依存であり、評価軸を業務リスクに接続する枠組みが求められるため、従来の研究とは議論の出発点が異なる。
3.中核となる技術的要素
本稿の技術的主張は、LLMが生成する説明文が内部の推論過程を必ずしも反映しないという観察に基づく。この観察は、LLMの生成メカニズムが確率的なトークン生成に基づく言語モデルである点と直接結びつく。簡単に言えば、モデルは次に来る言葉の確率を計算する設計であり、その確率的振る舞いが説明文の作成にも表れる。
機械的説明手法としてのLIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）やSHAP（SHapley Additive exPlanations）は、特徴の寄与を局所的に近似することで説明を行う。これらは予測因果や寄与の「測定」を意図しており、生成される説明とは方法論が異なる。従って、生成的説明と機械的説明を混同することは誤りだと論じられている。
また論文は、言語モデルの「自己説明（self-explanation）」機能に対するテストを通じて、説明文の一貫性と説明と予測との間の忠実性（faithfulness）を評価する手法を提示する。忠実性とは、説明が本当にモデルの決定に影響を与えた要因を示しているかどうかであるが、実験はその忠実性が低いことを示している。
技術的示唆として、説明生成はユーザー体験を改善する一方で、内部メカニズムの代替にはならないことが挙げられる。実務的には、説明のログ化、サンプリング検証、ヒューマン・イン・ザ・ループの設計が技術要素の運用に直結する。
4.有効性の検証方法と成果
検証は複数の実験的設定で行われている。具体的には、モデルに説明を生成させた際の説明文と、外部の機械的説明手法が示す要因との整合性を比較する手法である。この比較により、説明文が真の決定因子を正しく反映しているかを定量的に評価する。
実験結果は一貫して、LLM由来の説明文がしばしば誤導的であり、場合によっては明確に不正確な因果関係を主張することを示している。つまり外形的に説得力のある説明が、実際の推論経路を誤って表象している例が見られる。
さらに論文は、説明の不忠実さが実務的にどのような問題を生むかを事例で示している。例えば法的文書や専門的診断領域で説明をそのまま運用した場合、誤情報がそのまま意思決定を誤らせるリスクがあることを指摘している。
これらの成果は、説明を単体で信頼しない運用ルールの必要性を裏付ける。すなわち説明は有用な補助ツールである一方で、必ず検証と監査可能性を組み合わせる必要があるという現実的な教訓を提供する。
5.研究を巡る議論と課題
本研究は重要な問題提起を行う一方で、いくつかの議論と限界点が残る。第一に、説明の「忠実性」をどう定義し測定するかは依然として議論の余地がある。用途やリスク許容度によって求められる忠実性は異なるため、汎用的な評価指標の設計は難しい。
第二に、LLMの説明生成を完全に否定するわけではない点は明確にされている。説明は人間の理解を促進する点で有用であり、ユーザーインターフェースや業務効率の改善に寄与する。しかし、その際には説明の不確かさを明示し、誤用を防ぐガバナンスが必要である。
第三に、技術的な改善余地も存在する。モデルの内部状態をより直接的に検査するための可視化手法や、説明の忠実性を高めるための訓練手法は研究中である。だが現状では、それらが実務で採用可能な形で普及しているとは言えない。
最後に社会的・法的な側面も無視できない。説明が誤っていることにより生じる損害賠償や規制対応は、導入判断に直結するコストである。したがって説明の運用には技術的対策だけでなく、組織的なルール作りが不可欠である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究は大きく三つの方向で進むべきである。第一に、説明の忠実性を業務リスクに結びつけて評価する実践的な指標の開発である。これにより経営判断のためのコストベネフィット分析が容易になる。
第二に、説明生成と機械的説明を組み合わせたハイブリッド運用の設計である。言語的説明はユーザー理解を高め、数値的説明は因果の検証に用いるという使い分けをルール化する研究が求められる。第三に、説明の監査可能性を高める実務的プロトコルの整備である。ログ保存やサンプリング検証、ヒューマン・イン・ザ・ループ設計がここに含まれる。
経営層向けの学習ポイントとしては、まず「説明は万能でない」ことを理解すること、次に用途ごとに説明の扱いを明確に定めること、最後に説明を導入する際の検証・監査体制を投資計画に組み込むことである。これらを実行すれば、説明の価値を安全に享受できる。
検索に使える英語キーワードとしては、”large language models explanation”, “faithfulness of explanations”, “explanations vs mechanistic explanations” を挙げる。これらで文献を追えば技術的背景と実務上の議論が把握できる。
会議で使えるフレーズ集
「この説明は我々が要求する忠実性を満たしているか、サンプリング検証の計画を提示してください。」
「説明を一次判断に用いる領域と補助的に使う領域を切り分け、責任者と検証ルールを明確にしましょう。」
「説明ログを保存し、問題発生時に再現・監査できる体制を投資計画に入れてください。」
引用元
