拓海先生、お忙しいところすみません。最近部下から “XAI” を導入すべきだと言われまして、具体的に何を評価すればいいのか見当がつかないのです。要は投資対効果が見えるかどうかが心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば投資対効果は見えてきますよ。まず、今日扱う論文は “理解可能なAI” の考え方に切り替える提案をしています。専門用語は後で噛み砕きますから安心してください。
まずは端的に。この論文の肝は何ですか。現場に入れて効果が出るなら投資を考えたいのです。
結論はシンプルです。論文は「説明（Explainability）」という語に曖昧さがあるため、伝統的な科学的説明になじまないとして、代わりに実務的な「理解（Understandable）」を目標にすべきだと主張しています。要点を三つだけ挙げると、目的を明確にすること、実用的な満足条件で評価すること、関係者ごとに理解の形を変えることです。
なるほど。では “説明” と “理解” の違いは現場ではどんな形で出てくるのでしょうか。例えば品質管理で判定理由が知りたい場合、どういうアプローチが違うのですか。
良い質問です。ここで注意する専門用語を一つ。XAI（Explainable AI、説明可能なAI）という言葉がありますが、本論文ではこれをそのまま追うのではなく、Understandable AI（理解可能なAI）という考え方に切り替えることを提案しています。品質管理なら、単に “なぜ合格/不合格と判断したか” を示すだけでなく、その出力を現場担当者がどう使い、正しい判断につなげるかで評価するということです。
それだと説明が重要なのではなく、結局は使えるかどうかが重要になるということですか。つまり投資は”現場で使えるか”で判断すればいいのですか。
その通りです。要するに「説明」よりも「理解」で測るということです。具体的には、現場の担当者がシステム出力から正しい推論を導けるか、誤用を避けられるか、業務効率や品質が実際に向上するかで評価します。だからROIの測り方が実務寄りになりますよ。
具体的にどんな評価指標を用いればいいですか。精度以外に見るべき指標があれば教えてください。
良いですね。ここで押さえるポイントを三つに絞ります。一つ、システムの出力を受けた担当者が正しい行動を取れるかの「運用上の成功」。二つ、出力からの推論が説明可能でなくても業務上正しい決定が導けるかの「決定的有用性」。三つ、誤った使われ方を防ぐための「ガバナンスと教育」の仕組みです。これらを組み合わせてROIを見ますよ。
これって要するに、難しい理屈で”説明する”ことよりも、現場が”使えること”に重きを置くべき、ということですね？
まさにその通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！ただし学術的には「説明」と「理解」は異なる問題を含んでおり、説明の形式（ルール、決定木、プロトタイプなど）が多様なため、共通尺度がないのです。だから実務では “理解可能性” を満たすための具体的な満足条件を設けるべきなのです。
満足条件というのは具体的にはどう作ればいいですか。現場に負担をかけずに測れるものであれば取り入れたいです。
良い問いですね。現場目線の満足条件は、まず小さな実験から始めることです。パイロットで数週間、出力を現場に渡して「その出力で正しい判断が何％増えたか」を測る。次に、誤用があればどの程度発生したかをチェックし、教育やUIで改善します。これを短期で回せば過剰投資を避けられますよ。
わかりました。要は小さく試して、現場が使えるかを見て、使えれば投資を拡大するという段取りですね。最後にもう一つ、会議で説明するときに使える短い言い方を教えてください。
もちろんです。要点を三つでまとめます。1) 説明より理解を重視する、2) 現場での運用成功で評価する、3) 小さな実験でROIを検証する。この三つを短く伝えれば意思決定は早まりますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできます。
ありがとうございます。では自分の言葉で確認しますと、この論文は「難解な説明を追うより、現場が使って正しい判断ができるかどうかで評価すべきだ」ということですね。これなら役員会で説明できます。
