拓海先生、最近部下から「説明可能なAI（Explainable AI、XAI）を導入すべきだ」と言われて困っております。実際に説明って役に立つのですか？
素晴らしい着眼点ですね！XAIは「なぜAIがそう判断したのか」を可視化する技術群ですが、万能ではありませんよ。まずは何ができて何ができないかを整理しましょうね。
部下は「これで現場の判断を説明できます」と言うのですが、説明が間違っていたらむしろ危険ではないかと心配です。実際に誤った説明が出る例はあるのでしょうか？
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。最近の研究では、特に非線形な問題設定ではXAIの説明が実際の重要な要素と一致せず、重要でない箇所を重要だと示してしまうことがあると示されていますよ。
これって要するに、AIが間違った理由をこじつけで説明してしまうことがあるということでしょうか？それなら現場で使う際にはどのように確認すれば良いですか？
良い点検の視点ですね。要点は三つです。第一に、XAIの説明はモデルとデータに依存するため別のモデルで再現性を確かめること、第二に、説明が現場のドメイン知見と整合するかを専門家と照合すること、第三に、単純なベースライン（例えばエッジ検出）と比較して説明の有用性を定量化することです。
なるほど、単に説明を出すだけでなく、それが本当に意味のある情報か検証するということですね。でも、検証方法が難しいのではありませんか。
その通りですが、研究者はその検証のために「グラウンドトゥルース」（ground truth）つまり本来重要な場所が分かっているベンチマークを作り、さまざまなXAI手法を比較しているんですよ。検証は設計次第で実用的になります。
検証用データまで用意されているのですね。会社としてはコスト対効果を重視したいのですが、まず何を試せば良いですか？
大丈夫、手順はシンプルです。まず小さな代表データセットで複数モデルを学習させ、説明を出してベースラインと比較すること、次に説明が現場の指摘と一致するか専門家にチェックしてもらうこと、それだけでリスクを大きく下げられますよ。
分かりました。要するに、XAIの説明は便利だが検証が必須で、検証は小さい投資で始められるということですね。では、私の言葉でまとめます。今回の論文の要点は、非線形問題では説明が誤って重要でない部分を示すことがあり、だからこそベンチマークと比較検証が必要だということ、そしてモデル依存性を考慮して別モデルや単純な基準と比べることが重要だ、ということですね。
