AIBR プレミアム
拓海先生、先日部下から「リンク予測でデータ統合を自動化できる」と聞きまして、正直よく分かりません。要するに現場の名寄せや重複排除がAIで勝手に進むという理解でよいのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！その概念は正しいですが、今回紹介する研究は単に予測するだけでなく、なぜその結論に至ったかを人が検証できる説明性も提供する点が大きく異なりますよ。
説明性という言葉は聞きますが、我々の現場では「結論だけ言われても信用できない」という声が強いのです。具体的にはどんな形で説明が出てくるのでしょうか。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。第一に予測結果に対する根拠の提示、第二に外部情報による検証、第三に従来手法との比較で現場が理解しやすい形で示すこと、です。
なるほど。外部情報での検証というのは、例えば取引先データベースや公的データを参照するということでしょうか。現場での実行コストが気になります。
正しい懸念です。ここでの鍵はData Steward（データスチュワード）という役割です。Data Stewardはデータの管理責任者で、AIの提案を人が最終確認できる運用を想定しているのですよ。
これって要するに、AIはサジェストを出して現場の判断を早めるアシスタントであって、最終決定権は人にあるということですか？
そのとおりです！素晴らしい着眼点ですね！AIは意思決定の代替ではなく、Data Stewardが迅速かつ正確に判断できるよう補助する道具です。信頼性を高める説明があるから運用に耐えるのです。
現場への導入はわかりました。では、効果はどの程度期待できますか。投資対効果（ROI）を示せないと稟議が通りません。
良い質問です。研究は定量的に説明の有無で人がモデルを予測できる能力が高まることを示しています。つまり説明があると検証工数が減り、運用コストが下がる可能性が高いのです。
それなら導入の道筋が見えます。最後にもう一つ、私が会議で説明する際に使える短い要点を教えてください。
もちろんです。要点は三つだけです。説明付きのリンク予測は、現場検証の負担を減らしつつ意思決定のスピードを上げる、外部情報で検証できるため誤検知の検出が容易である、そして人が最終確認する運用設計ならリスク管理が可能である、です。
分かりました。自分の言葉で整理すると、「AIが候補を出し、説明を伴って検証可能にすることで現場の確認が速くなり、結果としてコストが下がる」という理解で間違いありませんでしょうか。ありがとうございました。
