拓海先生、うちの若手が「AIインシデントを分類して対策を作る論文がある」と言うのですが、正直ピンと来ません。まず、この分類って経営判断にどう役立つのですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を先に3つに絞ると、1) 何が起きているかを体系的に見る、2) 原因の候補を絞る、3) 対策の優先順位を経営視点で決められる、ということですよ。
なるほど。でも現場の報告はいつも断片的で、原因が分からないことが多い。外部のオープンソースの報告だけでちゃんと原因を推測できるのですか？
はい、外部データだけでも有益です。ここで使うのはAI Incident Database（AIID、AI Incident Database／AIインシデントデータベース）という公開レポート群で、報告の共通点やパターンを専門家の知見で紐づけていく手法です。
専門家の推測って曖昧になりませんか。結局は推測が当たっているかどうかの検証が必要だと思うのですが、そこはどうしているのですか？
良い質問です。論文では専門家による分類ワークフローとコミュニティフィードバックを組み合わせ、仮説を複数並べて検証可能性を上げる方法を示しています。投資対効果を考える経営者にとって、検証可能な仮説を持つことは極めて重要です。
これって要するに、事故報告から『目的（Goal）』『使っている技術（Method）』『技術的故障原因（Failure Cause）』を整理して、原因と対策を経営で判断できる形にするということですか？
まさにその通りですよ。これをGoals, Methods and Failure Causes taxonomic system（GMF、目的・手法・故障原因の分類体系）と呼び、原因候補を可視化して対策の優先順位を付けられるようにします。
実務目線で聞きますが、うちの製品に同じことが起きた場合、これを使えば現場の技術者に迷いを与えずどこに手を入れればいいか示せますか。
はい、そのための道具です。要は『どの目的で何がずれているのか』『どの技術が関与しているのか』『技術的にどう壊れている可能性があるか』を整理し、短期的に止めるべき箇所と中長期的に改修すべき箇所を分けられます。
なるほど、分かりやすい。では最後に整理します。今回の論文の要点は、オープンな事故報告から経営判断に使える原因候補を体系化することで、投資対効果の高い対策を選びやすくするということ、これで合っていますか。私の言葉で言うと、事故の『目的・手法・故障原因』を順に整理して優先順位をつける手順を示す、という理解で締めます。
