拓海先生、因果モデルの話を聞きまして、うちの現場にも使えそうだと部下に言われたのですが、正直言ってさっぱりわかりません。因果って要は何ですか。
素晴らしい着眼点ですね！因果とは、ある変数が別の変数を”引き起こす”関係です。例えば機械の振動が製品不良を増やす、と因果は言いますよ。大丈夫、一緒に整理できますよ。
でも統計で相関を見せられても、本当に因果かどうか見分けがつかないと聞きます。現場のデータだけで判断して大丈夫なんでしょうか。
その通りです。相関は”一緒に動く”だけで、因果は原因と結果の方向を持ちます。本論文はそこを自動的に推定するアルゴリズムと、人の知識を補うための大規模言語モデル（LLM）を組み合わせています。要点は三つです：自動推定、LLMによる監査、可視化で説明性を保つことですよ。
LLMってチャットGPTみたいなやつですよね。うちで導入するとして、人手を置き換えるというよりは補助役という理解でよろしいですか。
大丈夫、まさに補助役です。LLMは背景知識や文脈を引き出して、アルゴリズムが見落とす可能性のある誤った矢印や隠れ変数の候補を挙げられます。しかし最終判断は人が行う設計で、信頼性を高める仕組みになっていますよ。
それなら現場の人材レベルでも扱えそうに思えますが、誤った提案をしたら大きな損害になります。安全策はどう取るべきでしょうか。
よい懸念です。ここでも三点に集約できます。まずはLLMの回答をそのまま受け取らず、検証用の質問と追加データ収集を求めること。次に重要な結論に対してはドメイン専門家が最終承認すること。最後に提案履歴と理由を可視化して監査可能にすることです。
なるほど。要するに、LLMは”監査補助のツール”であって、うちの決断を置き換えるものではないということですか。
その通りですよ。大きな決定は人が行い、LLMは不確かな点を洗い出して議論を促進する役割です。進め方の要点は三つ：小さく試す、検証と可視化を組み込む、最終は人が承認することです。
導入に際して最初にどこから手を付ければいいですか。投資対効果の観点で効率的な入口を教えてください。
良い質問ですね。まずは高頻度で判断ミスがコストにつながる領域を選ぶこと。次に、その領域で簡単に測れる変数を使って因果モデルを作成し、LLMによる監査を一サイクル回すこと。最後に改善効果を測ってから次へ拡大する、この三段階が現実的です。
わかりました。自分の言葉でまとめますと、まず小さな課題で因果モデルを作り、LLMに監査させて候補を出させる。候補は必ず人が検証して、効果が出れば徐々に広げる、ということですね。
