拓海先生、最近部下が「説明可能なAI（Explainable AI）は数学的要素も重要だ」と騒ぐのですが、いまいちピンと来ません。現場で困らない説明って、結局どういうことなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！説明可能なAIとは、ただ答えを出すだけでなく、なぜその答えになったかを示すことです。今回の論文は、因果関係だけでなく数学的・最適化の構造が説明に含まれるべきだと主張しているんですよ。
因果っていうと「AがあったからBになった」みたいな話ですよね。それ以外の数学的な説明って、現場の人にどう伝えるんですか。
良い質問です。簡単に言うと三つの要点で説明できますよ。第一にモデルがどんな「ルール」で最適化されているか。第二にデータの統計的性質、第三に表現している構造です。これを現場に寄せて翻訳するのがポイントですよ。
なるほど。「ルール」っていうのはどういうルールですか。損失関数とか、そんな専門用語が頭に浮かびますが、それを社内会議でどう説明すればいいのか心配でして。
専門用語を使わずに言うなら、AIは「評価基準」を最優先で満たそうとしていると説明できます。具体的には企業で言えば利益目標に似たもので、どの間違いを避けたいかを数学的に決めているんですよ。
これって要するに、AIの「目標設定」を見せないと納得できないってことですか？目標の作り方で結果が変わるってことでしょうか。
その通りですよ。要点は三つあります。第一、目標（objective）は何を重視するかを決める。第二、データの偏りや分布が判断を左右する。第三、使っている数学的手法そのものが解に影響する。これらをセットで説明することで現場の納得感が高まるんです。
それなら投資対効果の議論もしやすそうです。目標やデータが合っているか確認できれば無駄な投資を避けられる。実務での検証方法はどう説明すればいいですか。
検証は現場での小さな実験に似ています。まず期待する行動や結果を定義し、次にデータの代表性を確認し、最後に数学的な仮定が現場に合致しているかを確かめます。これで投資の優先順位が明確になりますよ。
つまり現場で使える形に翻訳する力が肝心ということですね。説明を受ける側が納得できるサマリーというか、簡潔な三点セットがいると。
その通りです。忙しい経営者向けに要点を三つでまとめると、1）何を最適化しているのか、2）データは現場を代表しているか、3）用いている数学がどのように判断に寄与しているか、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。では最後に、私の言葉で確認します。今回の論文は「因果だけでなく、AIの目標設定や統計的性質、最適化の仕組みといった数学的要素も説明に含めるべきだ」と主張している、という理解で合っていますか。
完璧です！その理解で正しいですよ。現場での実務に落とすときには、その三点を簡潔に説明できる言葉があれば十分機能しますよ。大丈夫、一緒に整理していきましょうね。
わかりました。私の言葉で言うと「AIの判断は設計した『評価基準』とデータの性格、それから数学の仕組みが全部効いている。だから説明はその三点を示すことだ」ということですね。ぜひ社内でこの言い方で説明してみます。
