頑健な確率的グラフ生成器による反事実説明（Robust Stochastic Graph Generator for Counterfactual Explanations）

田中専務

拓海先生、最近社員が反事実説明という言葉を持ち出してきて、現場で何が変わるのかよくわからないのです。要するに我が社のような製造業で使える技術なんでしょうか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！反事実説明（Counterfactual Explanation、略称CE）とは、今の判断を変えるためにどの部分をどう変えれば結果が変わるかを示す説明です。製造業では不良の原因探索や改善案の提案に使えるんですよ。

田中専務

なるほど。ところでグラフという言葉も出てきて、どのデータがグラフなんだか混乱しているのです。社内の設備や工程のつながりがグラフという理解で合っていますか？

AIメンター拓海

はい、その通りです。グラフとはノード（点）とエッジ（線）で構成されるデータ構造で、設備同士の関係や工程間の依存関係を自然に表現できます。グラフ反事実説明（Graph Counterfactual Explanation、GCE）はそのグラフを少し変えて別の結果が出るかを示す方法です。

田中専務

ええと、従来の方法は専門家がルールを定義してそれに従って手を加えていたと聞きますが、この論文は違うという話でしたね。これって要するに専門家ルールに頼らずデータから変えるべき箇所を学習するということ？

AIメンター拓海

その通りです！本研究の要点は三つです。まず、ルールを人手で設計せず生成モデルに学習させる点、次に潜在空間（latent space）から確率的にグラフを生成して反事実を作る点、最後にエッジの生成順序を部分順序で制御する点です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

部分順序というのは何ですか。要するにどの線から先に決めるかということですか、現場でその順番が重要になることはありますか。

AIメンター拓海

良い質問です。部分順序（partial-order）とは全体を一度に決めるのではなく、重要度の高いエッジから順にサンプリングする方針です。例えば生産ラインでは主要な工程間の接続を先に評価し、細かい配線は後で検討すると効率的になりますよね。

田中専務

導入すると現場は混乱しませんか。コスト対効果を厳しく見たいのですが、どの辺に投資効果があるのか簡潔に教えてください。

AIメンター拓海

要点は三つです。まず現場の原因探索を短縮できること、次に改善策の候補を自動生成して検証コストを下げられること、最後にブラックボックスの判断に理由を付けられることで経営判断のリスクを下げられることです。投資回収はケースによりますが、故障や不良削減で早期回収が期待できますよ。

田中専務

分かりました。要するにデータから実際に影響の大きい繋がりを学んで、そこを変えれば結果がどうなるかを示せるということですね。ありがとうございます、それなら経営会議で検討できます。