拓海先生、最近社内でAIが絡むトラブルの話が出てきましてね。AIが勝手にやったのか、人のミスなのか、判断がつかないと。要するに”誰がやったか”を突き止める方法ってあるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずわかりますよ。端的に言うと、AIの行動を“フォレンジック（forensics）”する、つまり証拠を集めて分析する領域がありますよ、という話です。
ふむ、フォレンジック。聞いたことはありますが、犯罪捜査の話ですよね。うちみたいな工場でも使えるのでしょうか。投資に見合う効果が出るかが心配です。
その不安はもっともです。要点を3つで示すと、1) まずAIの“何が”動いたかをログや出力から絞り込む、2) 次にモデルの内部や学習データの影響を検討する、3) 最後に“他のモデルと比べてどう違うか”で証拠を積み上げる、という流れです。
ログとモデルの中身を調べる、と。で、それは外部の専門家に頼むべきものですか。それとも社内で対処可能なんでしょうか。
いい質問ですね。ケースによりますが、まずは社内で出来る準備が重要です。具体的にはログ収集の仕組みづくり、外部に出さずに済む初期のトリアージ（優先度判断）を社内で行う、といった段階は自社で整備できますよ。
これって要するに、AIが不正を“意図的に”やったのか、それともデータや目標設定のせいで結果的にそう見えたのかを分けるってことですか？
その通りです！素晴らしい着眼点ですね。専門的には“malicious by design（悪意を持って設計された）”か、または学習データや目的関数が原因かを区別します。比喩で言えば、機械が“故意”でやったのか“合点がいかない設計”のせいで起きたのかを判定する作業です。
具体的にどんな技術を使うんですか？うちの現場で使えるレベルの話を教えてください。コスト感も知りたいです。
専門用語は避けて説明します。例えばConvolutional Neural Networks（CNN、畳み込みニューラルネットワーク）を使う視覚系のAIなら、内部の層の反応を可視化して”何に反応しているか”を比べます。簡単な投資で始めるならログ管理と可視化ツールの導入、次の段階で専門家による層解析という流れが費用対効果が良いです。
なるほど。では現場で急ぐべき優先事項は何でしょう。やるべきことを一つずつ教えてください。
要点は三つです。まず、AIが出した決定のログをきちんと保存すること。次に、決定に影響し得るデータをアーカイブすること。最後に、モデルのバージョン管理と目標（objective）の記録を残すこと。これだけで外部に頼る前の初期調査がかなり進みますよ。
分かりました。自分の言葉で整理すると、まずログとデータをためて、次にモデルの設計や学習データの偏りを比べて、最後に”故意か設計上の問題か”を切り分ける、ということですね。よし、まずはログ体制からやってみます。
