拓海先生、最近部下から「ユーザーがAIの判断を理解できるようにする研究が重要だ」と言われまして、具体例を示されてもピンと来ないのです。今回の論文は何を目指しているのですか？
素晴らしい着眼点ですね！この論文は、利用者がAIの“どこを見て答えを出しているか”をより正しく理解できるように、意図的に入力を変えた反事実的（counterfactual）例を見せると有効だと示した研究ですよ。結論を三つにまとめると、1) 反事実的な例はランダムな例より理解促進に有効、2) 人が注目した部分を使った生成（inpainting）で現実的な代替例を作れる、3) ただし完全自動の注目箇所抽出はまだ課題あり、です。
なるほど、要するに“AIが何を見ているかを変えて、そのときの答えの変化を見せる”ことで、人がAIの癖を把握しやすくなるということですね。現場で言えば、不良検査でどの箇所を重視しているかを示すようなことですか？
その通りです！比喩で言えば、検査員が顕微鏡で見る場所を意図的に隠して、「ここを見なければどう判定が変わるか」を見せることで、検査員がAIの判断基準を推測できるようにするイメージですよ。メリットは三つ、理解が早くなる、誤解が減る、現場での説明がしやすくなる点です。
具体的にはどうやってその“隠す”や“差し替え”を行うのですか。うちの現場で使えるかどうかを判断したいのです。
いい質問ですね！本論文では二つの方法を試しています。一つは既存データから類似の“現実的な反事実”を拾うリトリーバル方式、もう一つは画像の一部を削って別の内容で埋める生成的なinpaintingです。生成はGAN（Generative Adversarial Network、生成対向ネットワーク）を使っており、人が注目した部分（human-annotated attention）を手がかりにすると実用的に見えると報告しています。
人が注目する場所を使うと効果がある、というのは現場で使いやすそうですね。ただ、人手で注目箇所を用意するのは手間がかかります。完全自動化は無理なのでしょうか。
大丈夫、一緒に考えれば道はありますよ。論文の結果を見ると、モデル自身の注意（model attention）をそのまま使って自動で反事実を作ると効果が薄い場合があり、現状では人の注目データがあると有利です。ただし投資対効果の観点では、初期は代表的な事例に対して人が注目箇所を付与し、徐々に自動化を進めるハイブリッド運用が現実的です。
これって要するに、人手で重要箇所を示した例をまず用意して、そこから生成ツールで“もしここを隠したら”という例を作り、利用者に見せることで、利用者がAIの弱点や判断基準をつかめるようにするということですね？
その通りです！本質をしっかり捉えていますよ。加えて、実務での導入ポイントを三つだけ挙げると、1) 最初は代表的ケースで人手注目を作ること、2) 利用者に答えの変化を予測させる形式にすると学習効果が高いこと、3) 全自動化の精度が十分ではないため段階的投資が望ましいこと、です。
ありがとうございます。教えていただいた手順なら社内でも試せそうです。では最後に、私の言葉で今日の要点を整理してもよろしいでしょうか？
ぜひどうぞ！お言葉になって説明できれば完全理解に近いです。一緒にやれば必ずできますよ。
要するに今回の研究は、AIが何を見て答えを出しているかを意図的に変えた例を見せることで、現場の人がAIの判断を予測しやすくするということだ。初めは人が注目箇所を用意し、生成で代替例を作って学ばせ、徐々に自動化して運用コストを下げるのが現実的な導入方針だと理解しました。
