拓海先生、最近部下から「説明可能なAIだけでは不十分で、実行可能で解釈可能なAIが必要だ」と言われまして、正直ピンときません。要するに何が変わるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずわかりますよ。要点は三つです。まず、説明可能（Explainable）は「なぜそう判断したか」を示すことで、実務的には「次に何をするか」に直結しないことがあるんです。次に、実行可能（Actionable）はその判断が具体的な行動に落とし込めることを意味します。最後に、解釈可能（Interpretable）は人が理解できる形で関係性や前提を示すことですよ。
それはありがたいです。しかし現場の人間は「AIの説明」を聞いても結局どう動いていいか迷うことが多いと聞きます。それはこの論文が指摘している課題に当たりますか。
まさにその通りです。論文は、単に説明するだけでは現場の信頼や行動につながらない点を強調しており、信頼構築のためにはAIが人間の意思決定の文脈に合わせて意味を移しかえる必要があると述べていますよ。具体例で言えば、サイバー防御の場面で検知理由だけ示されても、どの対策を優先すべきかは示されないことがあると説明しています。
これって要するに、AIに説明させるだけでなく、我々が使える形で示してくれる仕組みが大事、ということですか？
その通りですよ。要するに、AIは説明を与えるだけでなく、意思決定者が取るべき行動の候補や、将来の条件変化に対する成否の予測を併せて提示できるべきだということです。結論ファーストで言えば、信頼は「再現性」と「行動への結びつき」、そして「文脈の明示」で生まれるんです。
現場導入を考えると、投資対効果が見えないと判断できません。具体的にどのように評価すればよいですか。
よい質問ですね。ここでも三点で考えます。第一に、AIが示す行動で得られる価値の見積り、第二に、AIが環境変化に対してどれだけ安定して機能するかの耐性、第三に、人がAIの出力を実際に使えるかどうかの運用側評価です。これを小さな実証から順に検証していくと投資の判断がしやすくなりますよ。
なるほど。最後に確認ですが、我々のような製造業が取り組む際に優先すべきことは何でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まずは、現場の意思決定フローを一つ選んでそこにAIの判断が入ったときの期待される行動を明確にすることです。次に、AIの提案がどの程度「実行可能」かを小さく試すパイロットを行うこと。そして最後に、その過程で得られるログや反応を用いてAIの説明と行動候補を改善していくことですよ。これで信頼を積み上げることができます。
わかりました。要は、AIに説明させるだけで満足せず、我々が使える具体策に変換する仕組みを作ればよいのですね。では早速部下に伝えてみます。ありがとうございました。
