拓海先生、最近うちの若手が「ニューラルとシンボリックを融合する技術が重要です」と言うのですが、正直何がどうなるのか見えておりません。投資に値する技術か、現場に入ると何が変わるのか、まずは端的に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。要点を3つにまとめると、(1) 機械学習の判断を人が理解しやすくする、(2) 現場の専門知識を学習に組み込んで精度を高める、(3) 導入時の説明責任を果たしやすくする、です。まずは何が不安か教えてくださいませんか。
まずは現場です。うちの現場では『AIがそう言っている』だけでは受け入れられません。なぜその判定なのか、作業員に説明できるレベルでないと使えないのです。そこが一番のハードルだと思っています。
その懸念は非常に現実的です。今回の考え方は、単に高精度を追うだけでなく、判断の根拠を人間の知識（専門家のルールや関係性）に合わせて示せるようにするものです。ですから説明可能性（Explainability）を設計段階から組み込む点が肝心ですよ。
それって要するに、機械の中身を人が読める形にする、ということでしょうか。現場のベテランが言う『こういう時はこう判断する』という知恵をAIに組み込めるのですか。
まさにその通りですよ。言い換えると、ニューラル（深層学習）で学んだ“何を見ているか”という特徴を、専門家の知識を表すグラフ（Knowledge Graph）と対応づけることで、判断の根拠を説明できるようにするのです。要点を3つにすると、(1) 学習した特徴を可視化する、(2) 専門家知識を構造化して結び付ける、(3) それらの整合性を訓練段階で高める、です。
その『専門家知識を構造化する』という表現が難しい。KGという言葉も聞きますが、具体的にどう作るのですか。うちには図面や熟練者の口伝えの知識しかないのですが。
安心してください、最初から完璧な形式知にする必要はありません。Knowledge Graph（KG: Knowledge Graph、知識グラフ）とは、概念や部品とそれらの関係をノードとエッジで表した図のことです。紙の図面や熟練者のルールを文として拾い、まずは簡単なルールと関係性から作るのが現実的です。大丈夫、一緒に段階を踏めば作れますよ。
現場運用面での不安もあります。もしAIの説明と現場の経験がぶつかったらどうするのか。現場は実績を重んじますから、AIに従うための信頼構築が必要だと思います。
その点にも配慮しているのが今回の考え方の良いところです。学習段階で専門家知識と機械の説明を合わせるので、AIの出す理由が現場の言い分と近くなります。要点を3つにすると、(1) 訓練時に専門家知識でAIを補正する、(2) 出力時に人が理解できる説明を付ける、(3) 運用でのフィードバックを回して改善する、です。
なるほど。費用対効果の観点では、どの段階で投資効果が出るのか見通しが欲しいです。いきなり全社導入は無理ですから、段階的に評価したいのです。
投資判断に直結する視点も欠かしません。実務的には、小さなパイロットで(1) データと知識の簡易的な統合、(2) 精度と説明可能性の定量評価、(3) 現場の受け入れ性の確認、の三段階で評価するのが現実的です。成功事例を基に横展開すれば、リスクを抑えて導入できるはずです。
分かりました。これって要するに、AIの判断を現場の知恵と結びつけて、説明付きで出す仕組みを段階的に作る、ということですね。私の言葉で言うと、まず小さく試して現場が納得する形に育てる、ということで間違いないですか。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね。大丈夫、一緒に計画を作れば必ず実現できますよ。まずは小さな現場でパイロットを回し、得られた説明と実務の齟齬を基に知識グラフを補正する。それを繰り返して信頼を築いていきましょう。
よし、分かりました。要は（1）AIの出す説明を現場の言葉に合わせる、（2）知識を図で整理してAIに与える、（3）小さく試して改善を重ねる、この三点ですね。自分の言葉で言うと、現場の経験をAIに“写し取って”説明できるようにして、段階的に広げる、ということで間違いないです。
1.概要と位置づけ
結論から述べると、本稿で扱う考え方は「深層学習（Deep Learning）で得られる自動特徴量と、専門家が持つ構造化された知識を融合し、判断の根拠を人が理解できる形で提示する」点にある。つまり精度だけを求める従来のブラックボックスAIから脱却し、説明可能性を持つ実用的なAIへと向かわせる技術である。
背景にあるのは、現場や規制、顧客への説明責任の増大である。深層学習は高い性能を示す一方で「なぜその判断に至ったか」を示すのが不得手であり、これが現場導入の障害になっている。本稿の位置づけは、その障害を解消するためにニューラル表現と人間知識を学習段階から整合させる点にある。
本アプローチは、専門家知識をKnowledge Graph（KG: Knowledge Graph、知識グラフ）という形式で表現し、CNN（Convolutional Neural Network、畳み込みニューラルネットワーク）などの深層モデルの内部表現と結びつける。これにより、モデルの出力に対して“どの部分がどう結び付いているか”を示すことが可能だ。
実務的な意義は明確である。説明可能性は単なる学術的関心ではなく、現場の受容性、品質管理、法令対応、顧客説明に直結するため、早期に取り組む価値が高い。特に製造業や文化財保全など、専門家の知見が重要な領域で有用である。
最後に位置づけを整理すると、この研究は「精度向上」と「説明可能性」を両立させる実務志向の取り組みであり、段階的導入により投資対効果を実証しやすい点で他のAI手法と差別化される。
2.先行研究との差別化ポイント
まず従来の流れを整理する。過去の研究は大きく二つに分かれ、ひとつは高性能な深層モデルを作る研究、もうひとつは人間に説明を提示するXAI（Explainable AI、説明可能なAI）研究である。両者は目的が近いものの、技術的には別々に発展してきた経緯がある。
本アプローチの差別化は、それらを単に並列に置くのではなく、学習プロセスの中で両者を結びつける点にある。すなわち専門家知識をKnowledge Graphの形で与え、それを訓練時に使ってモデルの内部表現を修正・整合させる。訓練時に説明を考慮することで、推論時に出る説明の信頼性が高くなる。
また従来は説明の評価が主観的であったが、本研究では説明の整合性を定量化する指標を提示する点も特徴である。これにより、説明可能性の改善を定量的に追跡し、実装判断に使える形にしている。現場での受容性を重視する点が差別化の核心だ。
その結果、単にブラックボックスを白くするのではなく、現場の知見とAIの判断を相互に補正する実務的な枠組みを作る。学術的にはニューラルとシンボリックの統合研究の一部だが、実装面まで踏み込んでいる点で先行研究と一線を画す。
以上を踏まえ、読み手として重要なのは「説明の定量化」と「学習段階での知識統合」が差別化ポイントであり、これらが導入判断のキーファクターになるということである。
3.中核となる技術的要素
中核技術を端的に述べると、(A) 専門家知識のKnowledge Graph化、(B) 部分構成に基づくCNNアーキテクチャの設計、(C) 説明指標に基づく訓練手法の三点である。これらが連携して動くことで、単独の深層学習よりも「説明が付く」判定を実現する。
まずKnowledge Graph（KG）は、部品・特徴・相互関係をノードとエッジで示すものである。紙や口伝の知識を構造化する工程は労力を必要とするが、現場専門家のルールを逐次取り込みやすい作りにしておくと運用上の摩擦が小さい。
次にEXPLANetと名付けられた部分構成型のCNN（Convolutional Neural Network、畳み込みニューラルネットワーク）である。これは画像などの入力を部位ごとに分解して学習することで、どの部分が判断に寄与したかを明示しやすくする工夫である。部位とKGを結び付けることで説明の骨子が得られる。
最後にSHAP-Backpropという訓練手法が導入される。これはSHAPのような説明手法で得た寄与情報を逆伝播で使い、モデルの学習を専門家知識に沿わせる仕組みである。学習時に説明の整合性を高めることで、推論時の説明が現場の期待に近づく。
以上の技術要素は相互に補完的であり、単独投入よりも一体化して導入することで効果が出やすい点に注意が必要である。
4.有効性の検証方法と成果
有効性の検証は、説明の整合性を定量化する独自指標を用いて行われる。単に精度を比較するだけでなく、機械の説明と専門家の期待がどれだけ一致するかを数値化することで、説明可能性の向上を示すことができる。
検証ケースとして文化財画像を扱うMonuMAIのユースケースが用いられている。ここでは部位や装飾要素といった専門的概念が明確であり、Knowledge Graphと部分構成型ネットワークの効果を確認しやすい領域である。実験では精度と説明整合性の双方で改善が報告されている。
評価には、従来手法との比較だけでなく、専門家による主観的評価も併用されている。専門家が納得する説明を増やすことで実務利用の可能性が高まる点を示したのが大きな成果だ。定量・定性の両面で改善が確認された点が重要である。
実務への示唆としては、まずは説明の定量指標を導入指標に使い、段階的に改善を評価することが推奨される。成功事例を横展開することで、短期間に導入効果を示しやすくなる。
この検証結果は、現場受け入れ性を高めつつ技術的信頼性を担保する現実的な手順を示しており、導入を検討する企業にとって有益である。
5.研究を巡る議論と課題
議論の中心はスケールとメンテナンス性にある。Knowledge Graphの作成と維持は工数を要するため、どの程度の詳細さで構築するかはコストと効果のバランスで決める必要がある。過度に細かくすると維持管理の負担が増える。
また説明の“正しさ”を誰が保証するかという問題も残る。説明が専門家の直感と一致しても、データ偏りによる誤誘導が起こり得るため、継続的なモニタリングが不可欠である。モデルのアップデート時に説明の整合性を再評価する運用プロセスが必要だ。
技術的には、Knowledge Graphとニューラル表現の完全な整合は困難であり、二者の齟齬をどう扱うかが課題である。齟齬は改善の手がかりにもなるが、運用中に頻発すると現場の信頼を損なう可能性があるため、問題検出と修正ルールの整備が重要だ。
最後に、法規制や説明責任の観点も議論に上がる。特に自動車や医療など規制領域では、説明可能性は単なる利便性ではなく法的要件となる場合があり、技術的実装だけでなくコンプライアンス対応も考慮する必要がある。
総じて、技術の実用化には技術的工夫と運用設計の両方が不可欠であり、導入前に評価計画とガバナンスを整備することが求められる。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の方向性としては、まずKnowledge Graphの半自動化や、専門家負担を下げる知識獲得法の研究が重要である。現場のルールを自然言語や既存ドキュメントから効率的に抽出する技術が実用化すれば採算性は大きく改善するだろう。
次に、説明の定量評価指標のさらなる一般化と標準化が挙げられる。業界横断で使える評価尺度が整えば、導入効果を比較・説明しやすくなり、投資判断が行いやすくなる。これが普及の鍵になる。
さらに、運用面ではフィードバックループの構築が必要である。現場からの修正情報をKGに反映し、モデルを再訓練する継続的改善プロセスを設計することが、長期的な信頼構築に繋がる。
最後に、実用事例の蓄積とオープンなベンチマークの整備が求められる。領域特化型のベンチマークが増えれば、我々のような製造業側も導入時の期待値を見積もりやすくなる。
総括すると、技術の成熟には技術開発だけでなく、知識獲得・評価基盤・運用設計の三位一体の進展が必要であり、段階的な投資と実証を通じて実用化を進めるべきである。
検索に使える英語キーワード
EXplainable Neural-Symbolic Learning, X-NeSyL, Knowledge Graph, Explainable AI, SHAP-Backprop, EXPLANet, Neural-Symbolic integration, Part-based classifier
会議で使えるフレーズ集
「今回の方針は、AIの判断を現場の言葉で説明できるようにすることが狙いです。」
「まずは小さなパイロットで説明の一致度を定量的に評価しましょう。」
「専門家の知見はKnowledge Graph化して段階的にAIに組み込む想定です。」
「投資対効果は、初期は検証フェーズで示し、横展開で回収する計画にします。」
「説明結果と現場のフィードバックをセットで回す運用を前提にしましょう。」
引用元
