AIBR プレミアム
田中専務
拓海さん、最近『説明可能性（Explainability）』って言葉をよく聞きますが、正直ピンと来ないんです。うちの現場に入れる価値があるのか、投資対効果が見えません。要点を教えてもらえますか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！大丈夫、要点は3つだけで整理できますよ。1つ目は『説明がないAIは現場で受け入れられない』という現実、2つ目は『説明を設計する方法がある』こと、3つ目は『説明可能性は投資回収を速める』という点です。一緒に順を追って見ていきましょう。
田中専務
説明がないと受け入れられない、ですか。うちの現場は職人が多くて、結果だけ出せばいいという話になりがちです。それでも説明が必要になる場面とは、具体的にどんな時ですか。
AIメンター拓海
現場での採用がうまくいかない典型は、『なぜその判断をしたのか分からないから信用できない』という心理です。例えば不良品を見逃したとき、あるいは生産順序が突然変わったとき、現場は理由を求めます。理由を提示できれば現場が納得し、運用が安定するのです。
田中専務
なるほど。説明できるってことは、判断の根拠を示せるということですね。ただ、技術的にはどうやって説明させるんです？高額な開発費が掛かるなら尻込みしますよ。
AIメンター拓海
