AIBR プレミアム
拓海先生、最近現場から「納期が遅れて品質がばらついている」との報告が多く、部下からは「AIで原因分析しましょう」と言われています。ただサプライチェーンが絡むと誰が原因か突き止めるのが難しいと聞き、どうすればよいのか悩んでおります。
素晴らしい着眼点ですね！サプライチェーンでの品質や納期の変動要因を特定する研究がありまして、今回はその「分散型（decentralised）な説明可能AI」を使う方法をご紹介します。難しい話に聞こえますが、要点は三つです。大丈夫、一緒に整理していきますよ。
ええと、我々は自社のデータは見せたくないし、相手も同じです。結局「データを集めないと原因はわからない」のではないのですか？
いい疑問です。ここがこの研究の肝で、「分散型」では各社が自分のデータを外部に出さずに、局所的な計算だけで『自分がどれだけ全体の問題に寄与しているか』の推定を共有するのです。つまり、生データを渡さずに因果に近い寄与度を算出できる点が重要です。
それは便利そうですが、現場の人間が理解できるでしょうか。計算結果にどう信頼を置けばいいのか不安です。
大丈夫、説明可能性（Explainable Artificial Intelligence、XAI：エックスエーアイ）という概念を使い、各社が算出する「寄与度」に不確実性の見積もりを添えます。簡単に言えば「誰がどれくらい悪さをしているか」と「その見積もりの信頼度」をセットで示す形です。要点は三つ、プライバシー保護、寄与度の可視化、信頼度の提示です。
これって要するに、各社が自分の棚で診断して「うちはこれだけ悪影響を与えている可能性が高い」と数字で出してくれるから、誰かに生データを渡さなくても原因の絞り込みができるということ？
その通りです！まさに要点を掴んでいますよ。加えて、中央集権的に全データを集める手法と比較して、どこが差が出るかを検証しており、実データで有効性を示しています。進め方としては小さなパイロットでまず信頼度の出し方を確認するのが現実的です。
分かりました。経営としては投資対効果を示してもらわないと動けませんが、現場への導入ハードルは低そうに聞こえます。最後に私の理解を確認させてください。要は「データを出さずに原因を推定し、その推定の当てになり具合も見せてくれる」方法ということですね。
完璧です！その認識で大丈夫ですよ。まずは小さな工程で試し、得られた寄与度レポートを会議で議題にして意思決定につなげれば、投資対効果も検証できます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。自分の言葉で言うと、「生データを渡さずに各社が局所で算出した『どれだけ悪影響を与えているか』とその信頼度を合わせて見れば、誰に手を入れるべきか決めやすくなる」という理解で間違いないでしょうか。では、その方向で進めて参ります。
