拓海先生、最近部下から「説明できるAIにしろ」と言われて困っているんです。説明って本当に必要なんですか？投資に見合う効果があるか不安でして。
素晴らしい着眼点ですね！説明（Explainability）は信頼のために有効ですが、同時に別の問題を生むことがあるんですよ。今日はそれを分かりやすく整理しますね。
説明があると現場の判断が速くなると思っていたんですが、それが逆に悪影響になるとはどういうことですか？
端的に言うと、説明は人の既存の思い込みを強める場合があるんです。要点は三つ。説明は理解を助けるが、理解が確認バイアス（confirmation bias）を強化し、結果的に最適解を見逃すことがあるのです。
なるほど、でも具体的にどう確認バイアスが出るんでしょう？現場の判断が偏るというのは、投資対効果に直結しますから心配でして。
例えば特徴量（feature）ベースの説明を提示すると、担当者がその特徴を自分の因果モデルに無意識で組み込んでしまうんです。結果、特定の候補に過剰な自信を持ち、他の有望な選択肢を見落とすことがあるんですよ。
これって要するに、説明が現場の“信じたいこと”を後押ししてしまうということですか？それだと導入する意味が反転しますね。
その通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。解決策の考え方も三点だけ押さえればよい。説明を使う目的を明確にし、評価指標を人の自信ではなく結果に置き、説明の出し方を工夫することです。
なるほど、評価指標を結果に置くというのは要するにROIで見るということですね。具体的にどんな工夫が必要ですか？
現場で使う説明は、単なる特徴の重要度一覧ではなく「反証可能な比較」を提示することが重要です。つまり、なぜこの候補が良いかだけでなく、どうすれば間違いかを示す情報を出すのです。これにより確認バイアスを和らげられますよ。
分かりました。要点を三つで整理すると、説明は有用だが過信を生む、評価は結果指標で行う、説明は反証を含めて出す、ということですね？
素晴らしいまとめです！その理解で現場に導入すれば、説明の利得を活かしつつ最適化の損失を抑えられますよ。大丈夫、一緒に設計すれば必ずできますよ。
分かりました。私の言葉で言うと、説明は信用を作るが、現場の先入観を強めて最善手を逃す危険もある。だから評価は成果で見て、説明は反論も示すように設計する、ということですね。
