拓海先生、最近部下から「説明可能なAIを使おう」と言われて困っているんです。導入すべきかどうか、投資対効果の判断材料が欲しいのですが、良い論文はありますか。
素晴らしい着眼点ですね！説明可能性、特に画像などで結果の根拠を視覚化するサリエンシーマッピング（saliency mapping）に関する良い論文がありますよ。要点を3つでお伝えしますね。1. モデル非依存で使える。2. 既存より格段に高速。3. 性能も遜色ない、ですよ。
モデル非依存というのは要するに、うちの古い検査装置や外注解析サービスのAIでも同じ手法で説明が得られるということですか？それなら魅力的です。
そのとおりです！ここで言うモデル非依存とは、内部の仕組み（重みや勾配など）にアクセスしなくても動く、という意味です。簡単に言えば箱（black box）の入力と出力だけで説明を作れるんです。ポイントは3つ。アクセス不要、汎用性、実用的な速さ、ですよ。
速度の話が気になります。現場で大量の画像を検査しているので、遅いと運用できません。具体的にはどのくらい速いのですか。
とても良い質問です。論文の手法、Hierarchical Perturbation（HiPe）は既存のモデル非依存手法と比べて20倍以上高速です。要点は3つ。処理を階層化して不要な領域の計算を減らす、効率的に注目領域を絞る、そして並列化に強い、ですよ。
階層化というのはイメージしやすいですが、現場では誤検知やノイズが多いです。そういう時に局所的な perturbation（摂動）で誤った説明をしないか心配です。
鋭い鋭い着眼点ですね！論文では堅牢性（robustness）にも配慮しており、粗い領域から細かい領域へと段階的に絞り込むことで、ノイズに左右されにくい地図を作ります。要点は3つ。粗→細でノイズを除去、重要でない領域を早期にスキップ、結果の安定性を確保、ですよ。
これって要するに、無駄な計算を減らして、本当に効いている部分だけを段階的に探すということですか？それなら現場でも扱えそうです。
まさにそのとおりです！素晴らしい要約ですね。ビジネス的な利点は3つ。運用コストの削減、導入の簡便さ、説明責任（説明可能性）を果たせること、ですよ。一緒に進めれば必ずできますよ。
なるほど。導入に際して、現場のIT担当に何を依頼すればよいか、投資対効果の検討でチェックすべき点を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！ITには3点を依頼してください。1. 入出力の自動連携（モデルの入力画像と予測の取得）、2. 並列実行環境の確保（速度が重要）、3. 評価データの準備（対実データでの検証）。投資対効果は、導入コストに対して説明で削減できる検査時間や外注コスト削減を比較しましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
よく分かりました。要は、我々の既存システムでも手を加えずに、説明可能性を短時間で得られて、現場の判断が早くなるということですね。では社内に提案してみます。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で正解です。最後に要点を3つでまとめます。1. HiPeはモデル非依存で使える。2. 既存手法より大幅に高速で運用可能。3. ノイズや不要領域を省くことで堅牢な説明を得られる。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で言いますと、HiPeは『箱の中身を知らなくても、重要な部分だけを段階的に探して短時間で説得力のある説明図を作る技術』という理解で良いですか。それなら現場提案しやすいです。
