拓海さん、最近の論文で「Explainable AI、いわゆる説明可能なAIの研究に文化的な偏りがある」と聞きました。現場で何を気にすればいいのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、この論文は「多くのXAI（Explainable AI、説明可能なAI）研究が主にWEIRD（Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic）という偏った人々を対象にしており、文化差を無視すると実運用で説明が通じないリスクがある」ことを示しています。大丈夫、一緒に整理していけるんですよ。
要するに、私たちの現場の人や取引先に説明したときに「それは誰のための説明ですか？」とズレる可能性があるということですか。
そうなんです。まず押さえるべき要点を三つにまとめますよ。第一に、XAIのユーザースタディの多くがWEIRD参加者に偏っていて、他文化へ一般化できるか不明であること。第二に、説明の形式（可視化、数値、テキスト）が文化で受け取り方が変わること。第三に、実務導入時はユーザーの説明ニーズを先に確認することが最低限必要であることです。大丈夫、一歩ずつ進めば導入できるんですよ。
なるほど。現場では「説明は可視化すればいいだろう」と言う人がいますが、それが通用しない場面もあるということですね。これって要するに文化の違いを考慮しろということ？
その通りです。文化的背景によって「納得の条件」が違います。例えば個人主義的な文化では個々の理由（因果）を好み、集団主義的な文化では全体への影響や合意が重視される。したがって説明デザインを決める際は、誰がその説明を受け取るかを設計の最初に置くことが重要なんです。
それをやると手間が掛かると思うのですが、投資対効果としてはどう考えたらいいですか。全部をカスタムする余裕はありません。
良い質問です。要点は三つです。第一に、初期投資はユーザーリサーチの比率を高めることでリスクを減らす点に集中すべきです。第二に、説明のテンプレート化（複数種の表現を用意）は部分的にコストを抑えられます。第三に、まずは重要なステークホルダー一つに合わせて検証し、徐々に対応幅を広げる段階的アプローチが現実的です。大丈夫、一緒に設計すれば必ずできますよ。
段階的に、ですね。具体的にはどんな検証を最初にやれば良いですか。
まずは業務で最も説明が必要な場面を一つ選び、その場面で期待される説明（原因・対処・影響のうちどれが求められるか）を把握することです。次に、既存のXAI出力（例: 重要度スコア、サリiencyマップ、テキスト説明）を用意して、対象者に見せて反応を取る。これだけで十分に有益な知見が得られますよ。
わかりました。まず一か所で試して、効果があれば広げる。これなら現実的です。では最後に、今回の論文の要点を私の言葉で確認させてください。多文化の違いを無視すると説明が届かないから、まず誰に説明するかを決めて試験し、テンプレートで段階導入する、ということで合っていますか。
その通りです。素晴らしい要約ですね！実務的には、文化差を踏まえたユーザーテスト、説明形式の複数準備、段階的な展開の三点をセットにすれば導入リスクは大きく下がります。これで会議で説得力を持って説明できますよ。
