AIBR プレミアム
拓海先生、ウチの現場でAIの結果を説明しろと言われて困っているんです。部下は『説明できるAIにしろ』とだけ言う。経営として何を基準にすればいいのか分かりません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。まず大事なのは『誰に、何のために、どの程度の説明が必要か』を決めることですよ。今日話す論文は、この問いに答えるための枠組みを示しているんです。
説明の「誰に」が大事なんですね。なるほど。で、現場のオペレーター向けと役員向けでは違うと。そうだとすると投資対効果はどう考えればいいんですか。
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果は必須の観点です。結論を先に言うと、この論文は『説明は受け手の認知制約と公平性の要件に合わせて設計すべきだ』と主張していますよ。要点は三つ、受け手の期待を示すこと、反実仮想（counterfactual）で状況を示すこと、公平性の検証を組み込むことです。
反実仮想という言葉を聞きましたが、それは具体的には何を示すんでしょう。現場で使える例で教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！反実仮想（counterfactual explanations、反実仮想説明）とは、実際には起きなかった『もしも〜ならば』を示す説明です。たとえば検査で不合格になった原因を説明する際に、『もし部品Aを少し改良していれば合格していた』という形で示すんですよ。これなら現場の担当者が何を直せばよいか直感的に分かるんです。
これって要するに反実仮想で『何を変えれば結果が変わるか』を見せるということ？
その通りですよ！要するに『何が違えば結果が変わるか』を受け手に分かる形で示すのが狙いです。さらに重要なのは、それが受け手の誤解や不公平に繋がらないかを検証することです。説明は単に事実を並べるだけでは不十分で、受け手の認知に合った形で提供する必要があるんです。
公平性の検証というのも気になります。具体的にはどんなリスクがあるのですか。例えば特定の部署や属性に不利になるような説明は避けたいです。
素晴らしい着眼点ですね！説明が偏っていると、受け手は不当な結論を導いてしまいますよ。論文では、反実仮想が示す情報が部分的であるとき、そこに潜む偏り（bias）が見えにくくなる点を指摘しています。つまり説明そのものが公平性の問題を隠さないように設計する必要があるんです。
それは怖いですね。では現場に導入する際の実務的な手順はどうなりますか。コストや時間も重要なんですが。
素晴らしい着眼点ですね！導入は小さく始めることが肝要です。まずは説明を求める対象（受け手）を特定し、その期待（conundrum）に合わせた反実仮想を用意します。次にその説明が偏りを生んでいないかを検証し、最後に自動化するか手動運用に留めるかを意思決定します。要点は三点、限定的導入、偏りの検証、効果測定です。
効果測定までやるんですね。数値で示せれば役員会でも説明しやすい。で、技術的には難しいと聞きますが、どれくらい手間がかかるものですか。
素晴らしい着眼点ですね！論文でも指摘している通り、完全で理論的に正しい説明は計算量的に高コストになることがあるんです。そこで実務的には『認知的に受け入れられる十分に良い説明（fair and adequate）』を目標にします。つまり完璧を目指すのではなく、受け手が理解でき、かつ偏りを増幅しない説明を効率よく生成することが現実的なんです。
分かってきました。これって要するに、評価可能で理解しやすい説明をまず実用に載せて、そこから改善していくということですね。
その解釈で正しいですよ！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。重要なポイントは三つ、受け手の期待（conundrum）を明確にすること、反実仮想で具体的に示すこと、偏りを検証することです。これが実務に落とすときの基本的な流れです。
よし、それなら現場で試せそうです。要するにまずは小さく、受け手に分かる形で反実仮想を出し、偏りがないか確かめる。私の言葉で整理すると、そういうことですね。
