拓海先生、最近うちの部下が「AIで不正アプリをほぼ100%検出できます」と言ってきて困ってます。正直、そんなうまい話があるのか疑っているのですが、論文を読んだら「説明可能なAI（Explainable AI, XAI）を使って調べたら問題点が見えた」とありました。これって要するに何が問題なんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！大丈夫、順を追って説明しますよ。端的に言うと、モデルが高精度に見える理由は本当にマルウェアの本質を学んでいるからではなく、データの作り方や時期の違いに頼っている可能性があるんです。まずは基礎から、二つ三つの観点で整理しましょうか？
お願いします。まず、説明可能なAIって要するに何ですか？うちのIT担当は専門用語を並べるだけで分からなくて困るんです。
素晴らしい着眼点ですね！説明可能なAI（Explainable AI, XAI）（説明可能なAI）とは、AIがどうしてその判断をしたのか人間が分かるようにする道具です。たとえば領収書を見て経理が判断するように、AIの判断理由を可視化することだと考えてください。経営判断に必要な信頼性を担保する役割がありますよ。
なるほど。それで、論文ではXAIを使ったら「モデルは本質を学んでいない」って示されたと。これって要するに学習データの作り方がまずいということ？
いい質問ですよ。要点は三つです。第一に、データの時間的一貫性がなく、古い良性アプリと新しいマルウェアで時期が偏っていると、モデルは時間の違いを手がかりにしてしまう。第二に、訓練データと評価データが適切に分離されていないと、いわゆる情報漏洩が起きる。第三に、評価指標だけ見て実運用の信頼性を過信してしまう点です。これらを説明可能性で検証すると、本当にコードの振る舞いを見ているかどうかが分かるんです。
時間の偏りですか。うちの製品で言うと、古い受注データと最近の受注で仕様が違うと予測が外れるようなものですか。これって要するに学習データの時間的不整合の問題ということ？
その通りです、田中専務！端的に言えば「見せかけの精度」が生まれている可能性が高いんですよ。例えるなら試験で前日に正解を見るようなもので、評価時に既に答えに近い情報が含まれていると本当の実力は分からない。XAIを使うと、モデルがどの特徴を重視しているか図で見えるので、その偏りを発見できるんです。
実務に落とし込むとどうすればいいですか。導入にコストがかかるなら慎重に判断したいのです。
素晴らしい着眼点ですね！導入判断の観点は三つで整理できます。まずはデータの時系列を整え、訓練と評価を時系列で分割する。次にXAIで重要特徴を確認し、現場で意味のある特徴か業務担当者と照合する。最後に精度以外の運用指標、例えば誤検出時の対応コストや更新頻度を評価する。これらを小さく試して確かめればリスクは抑えられますよ。
分かりました。これって要するにデータと評価の設定をちゃんとしないと見せかけの高精度に騙されるということですね。最後に私の言葉で要点をまとめると、モデルの高い数字は信用できない場合があり、XAIで見て重要視されている特徴が業務的に意味があるか確かめるべきということでよろしいでしょうか？
素晴らしいまとめです、田中専務！まさにその通りです。大丈夫、一緒に小さく試して現場知識と結びつける作業を進めましょう。これで経営視点からも十分に判断できるはずですよ。
