拓海さん、最近部下から「計画（プランニング）にAIの説明可能性が必要だ」と言われましてね。正直、何をどう見せれば信頼につながるのか、見当もつきません。まず要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。結論を先に言うと、この研究は「AIがどう判断したかを視覚化して、人と機械の共通理解を作る」ことを示しているんです。
それはありがたい。で、その視覚化って、要するに「こういう風に決めた」と説明するための図を出せばいいということですか？
良い質問です。要するに図は必要だが、それだけでは不十分で、図が何を根拠に示しているかを同時に伝える必要があるんです。ポイントは三つ。入力情報、検討した代替案、最終決定に至る理由を同時に外在化することですよ。
入力や代替案という言葉は分かりますが、現場では時間も人も限られている。これを実務に使える形にするにはどうすればいいのですか。
簡潔に言うと、可視化は「説明のプロセス」そのものです。図で示す際に、まずは入力データ（センサーや状態）、次に候補となる行動やスケジュール、最後に選択理由を重ねて提示する。この順番で示せば意思決定者の理解は早まるんです。
なるほど。だが、我が社では現場の理解がばらつく。もし現場とAIの認識が違ったらどう説明すべきでしょうか。
ここが重要です。研究では「マルチモデル計画（Multi-Model Planning）」という考えを使い、ユーザとシステムが持つモデルの違いを埋める説明を生成しています。具体的には、AI側のモデルが前提としている条件を順に開示し、どの前提を変えれば現場の理解に一致するかを示すんです。
つまり、AIの「前提」を見せて、現場の前提とすり合わせると。それで納得が得られるわけですね。
そうです。その通りです。要点を三つでまとめると、第一に入力を明示すること、第二に代替案と比較してなぜ選んだかを示すこと、第三にユーザ側のモデルとの差異を可視化してすり合わせることが肝要ですよ。
分かりました。これって要するに「AIの判断材料と代替案を図で示して、現場とお互いの前提を合わせる仕組みを作る」ということですか？
その通りですよ。大丈夫、一緒に設計すれば現場の不安は減ります。まずは小さな意思決定領域で可視化を試し、現場の反応を見て段階的に拡張すれば導入コストも抑えられます。
分かりました。ではまず現場の誰がどの前提を持っているかを洗い出し、AI側の前提と突き合わせる作業から始めます。私の言葉で言うと、「AIの判断根拠を見える化して、現場と前提合わせをする」ですね。
