拓海先生、最近部下から「説明可能なAI（Explainable AI）が重要だ」と言われて困っているんです。導入すると本当に現場で使えるんでしょうか。投資対効果が見えないと決断できません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。まず要点を3つだけに絞ります。1) 説明可能なAIは用途によって評価基準が違う、2) 研究成果がそのまま現場で効果を出すとは限らない、3) 評価を文脈に合わせると実装判断がしやすくなるんです。
要点は分かりましたが、具体的にはどんな「用途」で基準が変わるのですか。うちの現場は品質検査と受注判断が主で、現場の人間が納得する必要があります。
いい質問です。例として、モデルの不具合を見つける「デバッグ」用途と、現場判断を支援する「意思決定サポート」用途では要求が違います。デバッグでは技術的な正確さや再現性が重視され、意思決定サポートでは説明の分かりやすさや信頼性が重要になります。ですから評価方法も用途に合わせる必要があるんです。
なるほど。しかし研究では「どの説明が良いか」を人に聞くだけで終わることが多いと聞きます。それで現場に持ってきて使えるんですか。
その点がまさに問題で、研究でよく使われる評価は文脈を欠いていることが多いです。被験者に「どちらの説明が良いか」と聞くだけでは、実際の作業で何が必要かを反映できないんですよ。だからこの論文は、評価基準を用途ごとに整理して、実務で選びやすくする視点を提示しているんです。
これって要するに、研究者が出す“説明ツール”をそのまま導入しても、うちの現場で使えるとは限らないということですか？
その通りです！素晴らしい着眼点ですね。具体的には、研究成果を実用化する際に「どの評価軸が重要か」を明確にし、現場の要件に合わせて評価を行うと成功確率が上がります。評価軸とは、正確さ、分かりやすさ、再現性、信頼性などのことです。
具体的な評価の仕方はどう進めればいいですか。専門家に聞く調査と、現場の一般作業者への調査、どちらを重視すべきでしょう。
良い問いですね。論文では専門家レビューとクラウドワーカー（一般ユーザ）両方の調査を行い、用途によって重みが違うことを示しました。実務では、まず用途を定義してから、関係者（技術者、現場担当、意思決定者）を混ぜて評価基準の重要度を測るとよいです。こうすれば投資対効果の見積もりが現実的になりますよ。
導入の優先順位を付けるための実務的なステップはありますか。現場の反発やトレーニングコストも気になります。
大丈夫ですよ。まずは小さなパイロットを回し、評価基準を事前に決めることです。現場参加型で説明フォーマットを設計すれば受け入れやすくなります。最後に3点の実務チェックを。1) 用途定義、2) 関係者混成の評価、3) 小規模実証の反復。これで導入リスクが劇的に下がります。
分かりました。では私の言葉で確認します。説明可能なAIの評価は用途によって変わるから、うちではまず用途を明確にして、現場と技術者を交えた小さな実証を回し、評価軸に基づいて導入判断をすべき、ということですね。
