拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、部下から「解釈可能性の高いAIを使おう」と言われまして、具体的に何をどう説明できるのかがわからず困っています。特に論文で言う“why”の説明って実務でどう役立つのか教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を先にお伝えしますと、この論文は「AIの解答が『なぜそれであるか』を体系的に説明するための手法群を整理」しています。実務では意思決定の透明化、トラブルシュート、規制対応で直接役立つんですよ。
なるほど。しかし学術的にはどんな種類の説明があるのですか。現場で言われる「説明可能」って幅が広すぎて、どこから着手すべきか判断できません。
いい質問です。端的に言えば、説明は「どの事実が結果を導いたか」を示すものと「なぜ結果が出ないのか（なぜ不成立か）」を示すものの二つに分かれます。前者は正当化、後者はデバッグに相当します。現場では両方が必要になるんですよ。
これって要するに、成果物の説明とトラブル時の原因追求の二刀流ということですか？どちらを優先すべきか迷いますね。
その理解で合っていますよ。では現場優先度を三点で整理します。第一に法令や顧客説明が必要なら正当化（why）を優先します。第二にシステムが期待通り動かないならデバッグ（why-not）を優先します。第三に両方必要なら説明手法を組み合わせます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
技術的な話に入りますが、対象となるのはどんな種類のAIなんでしょうか。うちの業務はルールベース寄りで、機械学習とは少し違う印象です。
本論文は特にAnswer Set Programming（ASP）（Answer Set Programming、解答集合プログラミング）というルールベースの論理プログラミングを対象にしています。これは業務ルールや規則をそのまま記述して解を得る手法で、御社の業務ルールに近い用途に適しています。
そうですか。ではASPの説明手法は具体的にどんなものがありますか。導入コストや現場の受け入れを考えると、現実的な案だけ知りたいのですが。
実務目線では三種類の説明が現実的です。一つはオフライン正当化（off-line justifications）で、解の理由をグラフや証明として人が確認できる形にする方法です。二つ目は因果的説明（causal explanations）で、原因と結果の関係を示します。三つ目はwhy-not解析（why-not provenance）で、期待した解が得られない理由を特定します。導入は段階的に進めれば投資対効果が見えやすくなりますよ。
投資対効果の観点で言うと、まず何を整備すれば成果が出やすいですか。人手で説明を付けていくのは現実的ではないと思うのですが。
優先は三点です。第一に業務ルールを明文化し、どの出力に説明が必要か優先度を付けることです。第二に解釈可能な表現でルールを記述することで、ツールが自動的に説明を生成しやすくなります。第三に最初は重要業務のサンプルで手動検証と自動説明を組み合わせ、効果が確認できたら範囲を広げます。これなら無駄な投資を避けられますよ。
なるほど、つまり段階的にやれば現場負荷も抑えられそうですね。最後に私の理解が正しいか、私の言葉で要点をまとめていいですか。
ぜひお願いします。自分の言葉で整理することが何より重要です。焦らず進めれば必ず理解できますよ。
わかりました。要するに、本論文はルールベースのシステム向けに「なぜその出力になったか」を示す方法と「なぜ出力が出ないのか」を示す方法を整理しており、まずは重要業務で段階的に導入すれば投資対効果が見込めるということですね。
