拓海先生、最近社内で「Trustworthy AI（信頼できるAI）」って言葉がよく出るんですが、正直何が変わるのかつかめていません。要するに、うちが投資する価値があるかどうかを判断する材料になるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理できますよ。まず結論を３点で述べますと、1) 信頼できるAIは単なる技術仕様ではなく意思決定の前提条件である、2) 評価は説明性や公平性など複数軸で行うべきである、3) 投資判断は導入効果とリスク管理の両面で評価する、ということです。
なるほど。でも現場からは「AIはブラックボックスだから」とか「説明できないモデルは使えない」といった声があります。それは要するに、AIをどれだけ信用するかを決める話ということ？
そうなんですよ、田中専務。その直感は正しいです。研究ではこの判断行為を“meta-decision（メタ意思決定）”と呼び、AIを使うかどうかだけでなく、どの程度までAIの判断を信頼し、どこで人が介入するかを設計する行為を指します。
実務に落とすと、どんな指標を見ればいいんですか。説明性だけで投資判断をしてよいものか、効果が出るかが気になります。
良い質問です。論文では「articulate（説明性）」「authentic（真正性）」「basic（基礎）」という三つのドメインを提案し、それぞれに説明性（explainability）、公平性（fairness）、汎化性（generalizability）、プライバシー（privacy）、安全性（safety）など十の次元があると整理しています。経営判断ではこの複数次元をバランス評価することが求められますよ。
十の次元ですか。全部満たすのは現実的に難しそうですが、どれを優先すべきか判断するコツはありますか？ 投資対効果を重視する私としては、その優先順位が知りたいです。
その点も論文は戦略的視点で整理しています。要点は三つで、1) 目的（objective）を明確にする、2) リスクと便益を定量化する、3) 導入段階で説明可能性や監査性を確保する、です。経営の観点ではまず目的と効果、次にリスク管理で必要な次元を選ぶのが合理的です。
なるほど。現場のエンジニアにも伝えられるようにシンプルにしたいです。これは要するに、目的に応じて信頼のレベルを決め、必要な説明と安全策をセットで整備することですね？
その理解でピッタリです！会議で使うための要点を三つにまとめますと、1) 何を達成したいのか（目的）を最優先にする、2) 目的に応じた信頼指標（説明性・安全性など）を選定する、3) 小さく始めて検証と改善を回す、です。一緒にロードマップを作れば必ずできますよ。
わかりました、拓海先生。自分の言葉で言うと、まずは『会社としての目的を定め、その目的達成に必要な信頼性の要素だけを担保した上で、小さく試して投資判断を更新する』という理解でよろしいですか。これなら部下にも説明できます。
