AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「マルチホップ事実検証」とか「根拠抽出」って言葉が出てきて、正直何が会社の意思決定に関係するのか分かりません。要するに何ができるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、「複数の資料をまたいで事実を確かめるAI」が、どの部分を根拠に判断したかを分かりやすく示せるようにする研究です。実務での信頼性を高める技術なんですよ。
複数の資料をまたぐ、ですか。うちの現場だと見積もりと図面と過去のメールを合わせて判断する場面が多い。それって要するにAIが「どの書類のどの文や単語を見て判断したか」を教えてくれる、ということですか？
その通りです！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。ポイントは三つです。まず、文（sentence）レベルと単語（token）レベルの両方で根拠を抽出すること、次に両者の説明が矛盾しないこと、最後に抽出が本当に判定に影響しているかを検証することです。
なるほど、でも二つの粒度で同時に説明しても、片方は正しくて片方は違うということになりませんか。現場では「見ている場所がバラバラだ」と言われると信用できなくなるのですが。
素晴らしい着眼点ですね！研究では、その不一致を防ぐために「忠実性（fidelity）」「一貫性（consistency）」「顕著性（salience）」という三つの診断基準を設けて、抽出を正す仕組みを導入しています。身近な例で言えば、会社の監査で帳簿と請求書が合っているかを同時に照合するようなものです。
要するに帳簿と請求書を突き合わせて、両方とも根拠になる項目だけ残す仕組みというわけですね。それなら現場でも納得しやすそうです。
その理解で合っていますよ。加えて、実際の運用では既存の判定モデルを固定して、その上で説明部分だけを学習させるので、既存システムへの後付けが比較的容易にできるという利点もあります。
既存の判定部分を変えずに説明だけ追加できるのは現実的ですね。ただ、導入の費用対効果が気になります。どれくらい手間がかかるのですか。
良い質問です。要点を三つでまとめます。第一に、既存の判定モデルを流用できるため、データ収集とラベリングの追加コストが抑えられること。第二に、説明の出力を人が確認するワークフローを最初に設計すれば運用コストが落ち着くこと。第三に、説明があることで誤判定の早期発見と修正ができ、長期的なコスト削減につながることです。
分かりました。ありがとうございます。これって要するに、AIが「どの書類のどの部分を根拠にしたか」を二つの粒度で示して、その両方が矛盾しないよう点検する仕組みと言ってよいですか。
正確です。素晴らしい着眼点ですね！その理解があれば、現場での評価や導入判断がぐっと楽になりますよ。大丈夫、一緒に実証していきましょう。
では社内でのプレゼン用に、私の言葉で要点を整理しておきます。AIは既存の判定結果を維持しつつ、文と単語の両方で根拠を抽出し、それらが一致しているかを確認することで説明力と信頼性を高める、という理解でよろしいですね。
その通りです、田中専務。素晴らしいまとめですね！実戦に移す際は、まず小さな業務で検証してから全社展開を目指しましょう。大丈夫、一緒に進められますよ。
