拓海さん、最近部下から「AIに説明を持たせるべきだ」と言われて困っています。要するに説明があれば機械の振る舞いを我々が予測できるようになるという理解で良いのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！田中専務、その疑問はこの分野で最も本質的な問いの一つですよ。まず結論を先に言うと、説明（explanations）があるだけでは必ずしも予測性が高まるとは限らないんです。
本当ですか。うちでは「説明があれば現場が安心する」と聞いたのですが、投資対効果の観点から本当に説明を付ける価値があるのか判断したいのです。
安心してください。まず大事なのは目的の明確化です。ここでは「人がモデルの出力や失敗を事前に当てられるか（予測性）」が評価指標です。ポイントは三つだけ押さえましょう：1) 説明の種類、2) 人に対する訓練（familiarization）、3) ブラックボックスとして扱う方法です。
説明の種類というのは、画像のどの部分が重要かを示すやつとか、言葉で理由を述べるやつのことですか。それぞれ効果が違うのでしょうか。
その通りです。画像の注目領域（attention maps）や内部のスコア、出力に合わせた言語的な正当化（justifications）などが代表例です。ただ本研究では驚くべきことに、これらの既存の説明は人の予測性能を必ずしも向上させなかったのです。
これって要するに、説明を付けるだけでは人間が機械の成功や失敗を当てられるようにはならないということ？それとも説明の出し方がまずいのですか。
簡潔に言えば、説明が万能ではないということです。ここでの核心は、人を“訓練”してモデルの挙動に慣れさせることが有効であり、説明そのものだけでは期待した効果が得られない場面がある、という点です。
なるほど。では現場に導入するなら説明を付けるよりも、まず人を訓練するという方が投資効率が高いということですか。現場での教育コストと説明技術の開発コストを比べたいのですが。
投資対効果を考えるのは経営者の基本であり素晴らしい視点です。研究の示唆は三つに集約できます：一、人を慣らす（training）が効く。二、説明の形式をそのまま鵜呑みにしてはいけない。三、ブラックボックスとして挙動を観察させる方法が有効なケースもある。これらを踏まえて導入方針を決めると良いです。
分かりました。要するに、まずは現場の担当者にモデルの出力を見せて慣れさせ、説明の追加は効果が見込める場面で段階的に投資するということですね。
その通りです、大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次は現場での具体的な訓練プロトコルと、説明が有効かを測る簡単な評価指標を一緒に作りましょう。
分かりました。自分の言葉で言い直すと、説明だけ与えるよりも、まず人にモデルの出力例を繰り返し見せて特徴を学ばせるほうが、機械の失敗や答えを予測しやすくなるということですね。
