拓海先生、最近部下から『概念ベースのモデル（Concept-based models、CBMs）で説明できるAIがよい』と言われたのですが、概念が多すぎて現場が困るとも聞きまして。これって現場で使える話なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！概念ベースのモデル（Concept-based models、CBMs）は人がわかる“概念”で判断根拠を示せる利点がありますよ。ですが概念が多すぎると、現場の負担が増えるのが悩みなんです。大丈夫、一緒に整理していきましょう。
概念を減らすってことは、説明の精度が落ちるんじゃないですか。現場では『何でそう判断したのか』を短く説明したいだけなんです。
そこが本論です。最近の研究は、常に全ての概念を使わなくても良い場合があると示しています。重要なのは、場面ごとに最小限の概念を選んで説明と予測の両方を維持する方法です。要点は三つ、認識精度の維持、現場の負担軽減、そして利害関係者による選択性です。
これって要するに、場面ごとに重要な項目だけ選んで判断する仕組みを、現場があとから選べるということですか？たとえば『この属性は使わないで』と現場が指定できるのでしょうか。
その通りです。簡単に言えば『Selective Concept Models（SCOMs）— 選択的概念モデル』という設計です。SCOMsはテスト時に使う概念の部分集合を選べるため、例えば敏感な属性を除外した上で予測を行うことができます。現場の好みに合わせてカスタマイズできるのが利点なんです。
でも、モデルを作り直すのは大変です。現場が選んでも精度が落ちるなら投資の意味が薄いと思いますが、その辺はどうでしょうか。
良い懸念です。SCOMsは概念選択をテスト時に行うため、モデルの再訓練を必要としません。つまり現場が使う概念セットを変えても、再学習のコストが発生しないのです。結果として、少数の概念で十分な精度を出せるケースが多く、投資対効果は改善しますよ。
なるほど。具体的にはどうやって『重要な概念』を選ぶのですか。アルゴリズム任せだと現場は不安です。
重要な問いです。SCOMsでは自動的に候補概念の重要度を評価して、個々の入力に対し最適な概念の部分集合を選ぶ方式が提案されています。ですが最終的な選択は人が行えるよう設計されており、現場が好む数や敏感な属性の扱いを設定できます。ポイントは三つ、透明性、柔軟性、再訓練不要です。
分かりました。自分の言葉で整理すると、『場面ごとに必要な概念だけを選べて、変えたいときにモデルを作り直さなくても良い仕組み』ということですね。これなら現場の負担も少なく導入しやすいと思います。
