AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手が『説明可能なAIを入れた方がいい』と騒いでいて困っています。正直、どこから手をつけていいか分かりません。要するに、どういうことを期待すれば経営判断として意味があるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！説明可能なAI（Explainable AI）とは、AIがどうやって結論を出したのかを人が理解できるようにする考え方ですよ。忙しい経営者のためにポイントを三つにまとめると、透明性、信頼性、法令対応の三点で価値が出せるんです。
具体的には現場でどう効くのか教えてください。例えば品質判定でAIに任せたら現場が納得するでしょうか。現場の不信をどう解消するのかが一番の関心事です。
いい質問です。現場で効く方法は二つのアプローチがあります。一つは入力のどの部分が判定に効いているかを可視化する感度分析、もう一つは判断を入力変数に分解して“誰でも説明できる形”に戻す手法です。それぞれ現場の説明資料や監査対応に使えるんですよ。
これって要するに、AIの中身を覗いて『なぜこう判定したのか』を説明できるようにするということですか？現場の人が納得すれば導入の障壁が下がるはず、という理解で合っていますか。
その理解で正しいです。もう少し噛み砕くと、まず『どの特徴が効いているか見える化』、次に『個々の判定を分解して説明可能にする』、最後に『説明可能な結果を業務プロセスに落とし込む』という三段階で進めるのが現実的です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
費用対効果の観点ではどうでしょう。説明可能にするために大きな追加投資が必要なら、現場は受け入れにくいはずです。ROIの見立てについても教えてください。
ROIの見立ては現場の不信解消と監査コスト削減の二つを重視すべきです。説明可能にすることで現場の検査時間が減り、判定の修正回数も下がるため運用コストが下がります。さらに規制対応や外部説明の負担も軽くなり、ここが中長期的な投資回収の源泉になりますよ。
実務でのチェックポイントは何ですか。性能だけでなく、誤った理由で正解を出しているケースは防ぎたいのですが、その見分け方はありますか。
まさに重要な点です。チェックポイントは三つ。モデルが注目する入力領域が業務で想定する特徴と一致しているか、個別判定を入力変数に分解したときの寄与が妥当か、そして外部変化に対する感度が過剰でないか。この三点をワークフローに組み込めば、誤った理由で正解を出すリスクは大幅に下がります。
分かりました。では最後に私の理解を整理します。要するに、説明可能なAIは『どこを見ているか可視化する』と『判定を分解して説明する』で、現場説明と監査対応が楽になるからROIも見込める、ということですね。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務。その通りです。大丈夫、一緒に要件を整理してパイロットから始めましょう。現場が納得する説明の形を作れば、投資は着実に回収できますよ。
