拓海さん、この論文って要点を端的に言うと何が新しいんでしょうか。AIの説明って現場に本当に役立つのか不安でして。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言えば、この研究はAIが自分の判断を人に話すように『自然言語で対話する仕組み』を示しているんですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
具体的にはどんなデータに説明を付けるんでしょう。映像とか音声とか色々ありますよね。
この研究では主に動画や行動認識のケースに注目しているんです。重要なのは、AIの内部表現であるAOG（And-Or Graph、アンドオアグラフ）から得られる解析結果を、XAI（Explainable AI、説明可能なAI）が人に説明する点ですよ。
それって現場の人が『なんでそう判断したのか』をその場で質問できるということですか。じゃあ現場が不信感を持ちにくくなると。
その通りです。素晴らしい着眼点ですね！さらに言うと説明は直接証拠（detection score のような値）や、部分の推論（部位の検出結果が根拠になる）や時空間的文脈（前後の場面や物の配置）という異なる視点から行えるんですよ。
なるほど。導入コストに見合う効果が出るかという点が気になります。要するに投資対効果（ROI）が見込めるということですか？これって要するに現場の判断を早めてミスを減らすということ？
いい質問です、素晴らしい着眼点ですね！要点を3つにまとめますと、1) 説明可能性は現場の信頼を上げる、2) 対話で不明点を即時に解消できる、3) 説明があれば人が最終判断を早くできる、という効果が期待できますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
現場の担当者が普通に質問したら、AIはどう答えるんですか。専門用語だらけでわからない返しが来たりしませんか。
そこは設計次第です。XAIは自然言語で対話するモデルなので、現場向けに噛み砕いた表現で答えるように調整できるんです。言い換えれば、AIに『誰にどの言葉で説明するか』のポリシーを持たせられるんですよ。
実装するときにウチの現場で迷惑にならないか心配です。現場の負担を増やさずに入れられますか。
素晴らしい着眼点ですね！導入は段階的に進めれば負担は最小限です。まずは現場の代表的な質問を集め、それに答えられる最小限の説明から始めて、徐々に対象シーンや質問の幅を広げる方法がおすすめです。
最後にまとめて下さい。投資するか判断したいので、要点を簡潔にお願いします。
はい、要点を3つにまとめます。1) この研究はAOG（And-Or Graph、構造化表現）から得た解析結果をXAI（Explainable AI、説明可能なAI）が自然言語で説明する仕組みを示している。2) 説明は直接証拠・部品からの推論・時空間文脈という複数視点で行われ、現場の疑問に即応できる。3) 導入は段階的に行えば負担が小さく、信頼性向上や判断速度改善というROIが期待できる。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。つまり、AIが『どうしてそう判断したか』を現場で対話的に説明してくれて、それで現場の判断が早くなるということですね。私の言葉で言うと、説明のついたAIを段階導入して現場の信頼を作る、という方針で進めます。
