拓海さん、AIの予測結果って現場の人間に説明できないことが多くて困っています。今回の論文はその辺をどう改善するものなんですか？
素晴らしい着眼点ですね！この論文は『黒箱（ブラックボックス）モデル』の振る舞いを、人が読めるルールやプログラムに変換して説明する手法を提案しているんですよ。
なるほど。で、具体的にはどうやって黒箱を“見える化”するんですか？現場で説明できるようになるんでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つです。まず感度解析で重要な入力と出力の例を集める、次に誘導合成で人間が読めるプログラムを生成する、最後にそのプログラムを説明に使う、という流れです。
感度解析っていうのは要するにどの入力が出力に効いているかを調べる手法という認識でいいですか。投資対効果を考えると、そこがはっきりしないと導入に踏み切れません。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。感度解析は入力の変化が出力にどれだけ影響するかを測るもので、重要な入力例を抽出することで説明の核が作れるんですよ。
誘導合成というのは聞き慣れない言葉です。これって要するにブラックボックスの入出力を見て、人間が読めるルールやプログラムを後から作る作業ということでいいですか。
その理解で正しいですよ。誘導合成（Inductive Synthesis）は観測された入出力の例から、小さなプログラムやルールを自動生成する技術です。難しく聞こえますが、現場の手順書を自動で書くようなものと考えれば掴みやすいです。
現場で使うにはどれくらい信頼できるかが問題です。要点を三つでまとめるとどう説明すれば良いですか。
要点は三つです。第一に重要な入力例を抽出することで説明対象を絞れること、第二に誘導合成で人が読めるプログラムを作れること、第三に生成したプログラムでモデルの振る舞いを検査・検証できることです。
なるほど。最後に私の言葉で整理して良いですか。感度解析で鍵となる事例を取り、誘導合成で人が理解できるルールに変換し、そのルールで元のモデルの振る舞いを検証する、という流れですね。
