拓海先生、最近部下が「SP理論」って論文を持ってきてまして、説明してくれと。正直何が新しいのか掴めていません。経営判断に使えるのか教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、この論文はAIの判断過程を「見える化」し、経営で必要な説明責任と投資対効果の検証をしやすくするんです。
見える化、ですか。それなら現場に説明しやすいですね。ただ、何をどう見せるのか感覚が掴めません。現場は抵抗しますよ。
安心してください。要点は三つで説明できますよ。第一に、内部の処理過程を順を追って示す「監査証跡（audit trail）」があること。第二に、知識が塊（チャンク）や階層で表現され、人が理解しやすい粒度で提示されること。第三に、そうした構造が学習と推論の両方で使えることです。
監査証跡というのはログみたいなものでしょうか。つまり「いつ、どの判断で、何を根拠にしたか」が分かるということですか？
その通りです。もう少し具体的に言うと、SPモデルは入力に対して「どの知識片がどう組み合わさって」結果になったかを段階的に示せるんですよ。図で示すと、どのピースが一致して最終的な推論になったのかが追えます。
なるほど。それは投資対効果を説明するときに助かりそうです。ただ導入コストが高いのではと部下は言います。現場で使えるまでの目安はありますか？
大丈夫ですよ。段階的に価値を出せます。まずは小さな領域で可視化と検証を行い、監査証跡を見せて合意を得る。それが済んだら粒度を広げて学習データを蓄積する、という手順で投資を分散できます。
これって要するに、AIのブラックボックス化を避けて、段階的に導入することでリスクを減らすということ？
まさにその通りです！要点を三つにまとめると、透明性を担保する監査証跡、理解しやすい粒度での知識表現、そして段階的導入による投資分散です。これで経営判断もしやすくなりますよ。
分かりました。まずは小さな業務で監査証跡を見せて、現場と役員に説明しやすい形にする。これなら説得しやすいですね。私の言葉でまとめますと、SPモデルは「何がどう結びついて判断したか」が見えるAI、そして段階的に使える、ということです。
