拓海先生、最近部下から「XAIって大事です」と言われましてね。説明できないAIは信用できないと。正直、何がどう違うのかが分からなくて困っています。
素晴らしい着眼点ですね！まずXAI (eXplainable AI、説明可能なAI) の主旨を一言で言うと、AIの判断が人にとって理解できるようにすることですよ。大丈夫、一緒に整理していけば必ず分かりますよ。
なるほど。で、現場の意見を聞くべきだという話を聞いたのですが、具体的にはどのタイミングで誰に聞けばいいのでしょうか。投資対効果が心配で、無駄に時間を使えないんです。
大事な視点ですね。結論を先に言うと、ユーザー参加は開発の初期段階で行うと投資対効果が高くなりますよ。要点を3つにまとめますね。まず、ニーズを早期に把握すれば手戻りが減ること、次に対象ユーザーの知識差で説明の種類が変わること、最後に利用文脈で求められる説明の深さが変わることです。
これって要するに、ユーザーの声を早く正確に取り入れれば、余計な開発コストを減らせるということ？
その通りですよ。端的に言えば、早期のユーザー参加は要件定義の精度を上げ、後戻りを減らすための最も費用対効果の良い投資の一つです。さらに、誰に説明すべきかが明確になれば、開発チームの設計もシンプルになるんです。
でも現場の人間はAIの中身なんて分からないと言います。現場の声をどうやって『説明の要件』に落とせばいいのか、具体的な方法が掴めません。
いい質問ですよ。専門用語を使わずに説明すると、現場の人には『どんな判断なら納得するか』『どれくらいの詳細さが必要か』『失敗が許されるかどうか』という三つの観点でヒアリングすれば十分導出できますよ。具体的にはワークショップやシナリオベースのインタビューを使うと実務に落としやすいです。
ワークショップか。だが時間も人手も限られている。少人数で効率よくやるコツはありますか。現場は忙しくて長時間付き合ってくれません。
現場の時間を節約する方法もありますよ。例えば短時間で終わるシナリオ提示を用意し、選択肢に対する反応だけを取る。事前アンケートと15分のフォローインタビューで充分な洞察が得られることも多いです。要は深掘りするポイントを事前に絞ることです。
なるほど。最後に一つ相談ですが、外部の調査会社やクラウドソーシングで集めるのと、自社の現場でやるのとではどちらが実務的でしょうか。
良い問いですね。要点を3つにまとめますよ。一つ目は『代表性』で、自社ユーザーに近い人を使わないと要件がズレること。二つ目は『文脈』で、利用シーンによって必要な説明が変わること。三つ目は『コスト対効果』で、初期段階なら現場での小規模調査がおすすめです。大規模な調査は後の仮説検証段階で効果的ですよ。
ありがとうございました、拓海先生。自分の言葉で言うと、最初に現場の『どんな説明が必要か』を短時間で絞り込めば、無駄な開発を減らせるという理解でよろしいでしょうか。まずは小さな調査から始めてみます。
1.概要と位置づけ
本稿の結論を最初に述べる。XAI (eXplainable AI、説明可能なAI) において、ユーザー要件を開発の初期段階で人間中心に正確に導出することは、後続の設計コストを大幅に削減し実運用での受容性を高める最も重要な施策である。多くの研究は技術的な説明手法の開発に注力する一方で、実際に説明を必要とするユーザー群と利用文脈の特定を後回しにしているため、実務での有用性が限定的になっている。
説明の要件は一律ではない。AIを設計する側が考える「十分な説明」と現場の現実的な「納得」は大きく異なる。データの可視化や特徴寄与の提示が開発者には意味を持っても、現場担当者には理解不能で実務価値に結びつかないことがある。したがって、要件定義の段階で利用者の知識、利用シーン、求められる意思決定の厳しさを明らかにする必要がある。
本稿は、そのための手順と注意点を、ユーザー参加のタイミング、収集方法、関与すべきユーザー群という三つの視点で整理する。従来の研究が示す一般的なデザイナ志向の要件抽出法を補完し、実務寄りのプロセス設計を提案するものである。経営層にとって重要なのは、初期投資をどのように小さくしつつ効果的な情報を得るかという点にある。
本節の位置づけは、XAIが単なるアルゴリズムの可視化技術ではなく、組織の意思決定に組み込むための要件設計問題であることを明確にすることである。ユーザー中心設計（UCD、User-Centered Design）の原則をXAIの文脈に適用し、実務で実現可能な運用設計へと落とし込む視点を提示する。
短い要約として、結論は明瞭である。初期段階での現場参加により、後工程の手戻りが減り、説明の受容性と安全性が同時に向上する。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究の多くは説明手法の技術的改善に注力し、信頼性や因果性、情報量といった一般化された目標（desiderata）を提示している。だがこれらは方向性としては有用でも、特定の業務文脈やユーザー属性に即した要件導出には弱い。たとえば、開発者が求める技術的な「因果性」は現場担当者にとっては不必要な詳細であり、混乱を招くことがある。
差別化の核心は三点にある。第一に、ユーザー参加のタイミングを開発初期に据えること。第二に、要件収集の方法を定性的なユーザー研究に依拠すること。第三に、実際の利用者プロファイルと利用シナリオに基づいて要件を具体化することだ。これにより研究志向の一般化された目標を、実務で活きる要件に翻訳できる。
従来は評価段階でユーザーを巻き込む事例が多く、結果的に研究者の直観に基づく設計が先行する状況が散見された。これに対して本稿が提案するアプローチは、要件の出発点を現場の実情に置くことで説明の適用可能性を高めるという点で明確に差別化される。
経営的観点で言えば、これは開発リスクの早期顕在化を意味する。早期にズレを発見できれば、多くの追加コストと失敗リスクを回避できるため、ROI（Return on Investment、投資収益率）改善に直結する。
したがって先行研究との差別化は、技術的な改善だけでなく『いつ』『誰から』要件を取るかというプロセス設計の再配置にある。
3.中核となる技術的要素
本節で扱う技術的要素は、ブラックボックスモデルに対する説明要件の導出法と、それを支えるユーザー研究手法の二本柱である。ブラックボックスモデルとは、複雑な内部挙動が外部から直接理解しにくいモデルのことであり、ここでの課題はその挙動を利用者に理解可能な形で提示するための要件を導く点にある。
具体的には、定性的な手法としてのワークショップ、シナリオベースのインタビュー、タスクモデリング、ペルソナ設計が有効である。これらは技術そのものを変えるのではなく、どのような説明が誰にとって有用かを見極めるための設計前調査手法である。要は説明の仕様書を作るための調査手法群だ。
また、技術的な説明手法自体も用途に応じて選択する必要がある。特徴寄与の可視化、事例ベースの説明、反事例（counterfactual）提示などが一般的だが、それぞれ適合するユーザー層と利用文脈が異なる。したがって要件定義の段階でどの手法が有効かを決めることが肝要である。
最後に、要件をブラックボックスにどう結びつけるかは、設計仕様に落とし込むスキルである。説明の粒度、提示方法、インタラクションの可否などの仕様を、ユーザー調査で得た知見に基づいて定量化していく工程が不可欠である。
総じて中核は、ユーザー調査と説明手法のマッチングを設計段階で行うことにある。
4.有効性の検証方法と成果
有効性の検証は二段階で行うべきである。第一段階は小規模な現場検証により、得られた要件が実務で意味を持つかを確かめることだ。ここでは被験者は実際の利用者に近い人を選び、シナリオに基づく判断タスクで説明の受容性を測る。
第二段階は仮説検証フェーズで、選定した説明手法が意思決定の質や作業効率、エラー発見率にどのように寄与するかをA/Bテストや実運用で評価する。重要なのは評価指標を事前に定義し、説明の効果が組織目標にどの程度結びつくかを定量的に示すことである。
既往の事例では、利用文脈に整合した説明を提示することで現場の意思決定速度が向上し、誤判断の検出率が上がるといった成果が報告されている。ただし、これらの効果はユーザー群や文脈に強く依存するため、一般化には慎重を要する。
実務的な教訓としては、小さく始めて段階的にスケールする、ユーザー代表性を担保する、評価指標を経営目標に紐づけるという三つの原則が有効である。これにより投資対効果を明確に示せる。
短くまとめると、有効性検証は現場重視の小規模検証と経営指標に基づく段階的評価の二本立てで実施すべきである。
5.研究を巡る議論と課題
本分野を巡る主要な議論点は、ユーザー代表性の確保、評価方法の妥当性、そしてスケーラビリティの三点に集約される。多くの研究がクラウドソーシングでデータを集める一方、特定ドメインの専門家や現場担当者の知見を反映しきれていない点が問題視されている。
評価方法については、説明の「理解度」を測るための指標設計が難しい。理解度は単なる知識の習得ではなく、実際の意思決定にどれほど寄与するかで評価すべきであり、そのためには現場に根ざしたタスクベースの評価が必要である。
スケーラビリティの問題は、初期段階で得た深い知見をどのように組織全体の運用に拡げるかに関する課題である。標準化しすぎると個別文脈の違いを無視することになり、逆に個別対応だとコストが膨らむというジレンマが存在する。
これらの課題への対応策としては、代表ユーザーの慎重な選定、段階的評価フレームワークの導入、そしてガイドラインとテンプレートによる部分的な標準化とカスタマイズ可能な設計の両立が挙げられる。経営判断としては、初期投資を小さくしつつ検証の精度を高める方針が推奨される。
結論として、技術開発と並行してユーザー中心のプロセス設計を進めることが、本分野における実務的な課題解決の鍵である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向性で研究と実務の橋渡しを進める必要がある。一つ目は、業務ごとの利用文脈を体系的に分類することで、どの説明手法がどの文脈で機能するかを明確にすることである。二つ目は、実務で使える簡便な評価指標の確立で、これにより経営層が効果を判断できるようにする。
三つ目は、要件導出のプロセスを簡便化するためのテンプレートとワークフローの普及である。小さなリソースで有効な知見を得るための実践ガイドがあれば、中小企業でも取り組みやすくなる。現場の時間を奪わずに深い洞察を得る手法の開発が求められる。
学習のための具体的なアクションとしては、短期集中のワークショップ実施、シナリオベースのプロトタイピング、そして段階的なA/Bテストの導入が有効である。これらは経営判断に直結するデータを早期に提供する。
最後に、キーワードを示しておく。検索に用いる英語キーワードは以下である。XAI, HCXAI, user requirements, user-centered design, explainability, human-in-the-loop
会議で使える短いフレーズ集としては次のような表現がある。”We should validate user needs early.” “Start small with domain-specific pilots.” “Align explanation design with user context.” これらを会議で繰り返すことで、実務への議論を前進させられる。
