拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から「AIの内部の使われ方を測る研究がある」と聞きまして、導入の判断材料になるか知りたいのですが、要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は、AIモデルの「どこがどれだけ使われているか」を数値で測り、それがクラス（例：交通標識）の識別にどう関わるかを明らかにするものです。大丈夫、一緒に要点を3つにして整理しますよ。
「どこが使われているか」を測る…それは要するに、AIの内部を覗いているという理解で合っていますか？ただのブラックボックスじゃないんですね。
その通りですよ。まずは結論を一言で言うと、AIの「利用（utilization）」を測ることで、どの計算単位がどのクラスを表現しているかが見えてくるんです。次に、それが設計や効率改善、故障診断に使える点、最後に現場導入での投資対効果の議論につながります。
実務的には、導入すると何が変わるのですか。例えば我が社の検査ラインで役立ちますか。投資対効果が一番気になります。
良い質問ですね。要点は3つです。1つ目、どの部分が重要か分かればモデルを小さくしてコストを下げられる。2つ目、故障やデータ汚染（poisoning）がどのように影響するか把握できる。3つ目、説明性が上がれば運用上の信頼が得られる。これらが投資対効果に直結しますよ。
データ汚染という言葉が出ましたが、具体的にどう検知できるのですか。現場でいちいち専門家を呼ばずに済む方法があるなら助かります。
具体例で説明しますね。たとえば交通標識のクラスに対して特定の計算単位の利用率が急に変わると、それは「汚染」や異常のサインになります。現場では定期的に利用測定をとり、基準から外れたらアラートを上げる運用設計が考えられます。大丈夫、一緒に手順を作れば現場だけで回せますよ。
それはありがたいですね。ところで先生、その利用測定って難しい技術が必要なんでしょうか。うちの現場のITレベルで追随できるでしょうか。
専門家の手が確かに最初は必要ですが、やるべきことは繰り返し測る仕組みを作ることです。測定方法は論文で理論的に定義されていますが、現場向けには自動でデータを集め閾値を監視するシンプルな運用を提案できます。できないことはない、まだ知らないだけです。
なるほど。最後にまとめていただけますか。これって要するに、どの部分がどう働いているかを見てモデルを軽くしたり、異常を早期検出したりするための手法、ということですか？
素晴らしい着眼点ですね、その通りです。要点3つを繰り返すと、1つ目は利用測定でクラスごとの符号化（encoding）を可視化できること、2つ目はその情報でモデル圧縮や効率化が可能であること、3つ目は汚染や異常の診断に役立つことです。大丈夫、一緒に設計すれば現場で回せるようになりますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、「AIの中の“どこが何を使っているか”を数で表して、無駄を削ったり異常を見つけたりする方法」ですね。よし、部下に説明してまずは小さな試験導入を進めてみます。
概要と位置づけ
結論を先に述べると、本研究はAIモデルの各計算単位における「利用（utilization）」を定義し、その集合をクラスごとの符号化（class encoding）として扱うことで、モデル内部の表現構造を可視化し、設計・効率化・異常検出に直結する実務的な示唆を与えるものである。重要な点は、ブラックボックスとされがちなニューラルネットワークの内部で、どの部分がどのクラスに寄与しているかを定量的に把握できる点である。これにより、例えば交通標識のような安全クリティカルな分類タスクにおいて、誤動作の原因特定や軽量化の方針決定が可能になる。
基礎的な意義は、モデルの表現を確率的な挙動や重みだけで議論するのではなく、実際の推論時に「どれだけ使われたか」を軸に評価する点にある。従来の性能評価は正答率や誤検出率で止まり、内部の利用構造を直接評価する指標は限られていた。本研究はその空白を埋め、設計と運用の間に立つ橋渡しを行う。
応用面では、利用パターンの把握がモデル圧縮（model compression）やハードウェア最適化につながる点が重要である。クラスごとに重要な計算単位が偏っているならば、不要な部分を削る手がかりが得られる。これにより推論コスト削減と応答性向上が期待できる。
また安全性の観点では、トレーニングデータの汚染（data poisoning）や入力異常が利用パターンに与える影響を検出できる点が実務的に大きい。異常が起きた際に「どの計算単位の使われ方が変わったか」を見ることで、修復や再訓練の優先順位が判断しやすくなる。
総じて、この研究はAIを事業運用に組み込む際の説明性（explainability）と運用可能性を高めるものであり、特に安全性やコストが重視される産業用途で価値が高い。
先行研究との差別化ポイント
従来研究は主に二つの系譜に分かれる。一つはモデルの性能指標を最適化する研究群であり、もう一つはモデルの内部表現を可視化するための可視化・解釈性研究である。前者は精度や速度といったアウトカムを重視し、後者は特徴マップや重み可視化といった手法に頼っていた。本研究の差分は「利用の定量化」を通じてクラスごとの符号化をベクトルとして扱い、複数のクラス符号化を行列としてモデルの指紋（fingerprint）化する点にある。
具体的には、従来の特徴可視化が局所的な活性化や勾配に注目するのに対し、本研究は推論時の利用度を各計算単位レベルで集積し、クラスごとの利用ベクトルを構成する。そしてその並びを標準化してモデルの特徴行列を得る点で新規性がある。これにより、クラス間の利用パターンの類似性や偏りを体系的に比較できる。
さらに本研究は、クリーンデータと汚染（poisoned）データを用いた比較評価の枠組みを提示し、単なる可視化に留まらず、実際の脅威モデルに対する診断可能性を示している点で差別化される。これにより安全性評価と設計改善が同一の測定体系で連結される。
先行研究がしばしば個別の層やユニットに限定されるのに対し、本研究は計算ユニット、計算サブグラフ、モデル指紋という三つの粒度で利用パターンを扱う。この多階層アプローチが、実務での適用性を高める要因となっている。
要するに差別化の本質は、単なる「見える化」から「定量的なモデル表現の記述」と「それに基づく応用提案」へと踏み込んでいる点である。
中核となる技術的要素
まず重要な用語を整理する。AI（Artificial Intelligence、AI）とはここでは主に畳み込みニューラルネットワーク等の判別モデルを指し、利用測定（utilization measurement、利用測定）は各計算単位での出力や状態がどれだけ
