説明可能なAIが人間のパフォーマンスに与える影響：サリエンシーマップの行動的帰結に関する系統的レビュー (How Explainable AI Affects Human Performance: A Systematic Review of the Behavioural Consequences of Saliency Maps)

田中専務

拓海先生、部下から『AIに説明機能を付けたほうが現場が使いやすくなる』と言われているのですが、本当に効果があるのでしょうか。投資対効果をまず知りたいのです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、説明（Explainable AI）は場合によっては有益ですが、必ずしも万能ではないんですよ。一緒にどの条件で役立つか整理しましょう。

田中専務

なるほど。現場では『サリエンシーマップ（注：AIが注目した部分を色で示す可視化）』というものを聞きましたが、それで操作がわかるものですか？

AIメンター拓海

いい質問です。サリエンシーマップは『どこに注目しているか』は示せますが、『その情報で何を判断したか』までは示せない点が重要です。簡単に言うと、照らすライトはあるが、そのライトが見ている理由までは分からない、という状態ですよ。

田中専務

それだと現場で『検証』する際に役立つのか疑問です。つまり、現場がそのライトを見て間違った判断をするリスクはありますか。

AIメンター拓海

その通りです。サリエンシーマップは使い方次第で有益にも有害にもなります。ポイントを3つでまとめると、1) 目的に合っているか、2) 人間のタスク負荷を下げるか、3) AIの誤りを検出可能にするか、です。これらを満たす場面で効果が出やすいんですよ。

田中専務

要するに、サリエンシーマップは『どこを見ているかのヒント』であって、『答えの根拠の完全な説明』ではないということでしょうか？

AIメンター拓海

そのとおりですよ。良いまとめです！さらに踏み込むと、タスクの性質（識別か検出か）、AIの精度、ユーザーの認知負荷が結果を左右します。導入前に小規模で試験を回すのが現実的だと考えられます。

田中専務

実務目線で教えてください。現場の管理職は説明を見て『信頼して運用するか』を判断します。その判断は早い方が良いが、誤判断リスクも避けたいのです。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。短期的には『表示の簡潔さ』『誤りの検出率の可視化』『教育用の説明ガイド』の3点を準備すると良いです。これで現場の判断の質と速度を両立できますよ。

田中専務

ありがとうございます。最後に整理させてください。私の理解では、『サリエンシーマップは注目点のヒントを与えるだけで、導入効果はタスクと運用設計次第。まずは小さく試して、効果が確認できれば展開する』ということですね。

AIメンター拓海

素晴らしいまとめですよ。まさにそのとおりです。次回は実際の評価指標と小さな実験プランを一緒に作りましょうね。