拓海先生、うちの現場でも時系列データで予測を始めたいと部下に言われまして、ただし「説明可能性（Explainability）」って話が出てきて困っております。要するに何から考えれば良いのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。まずは「説明可能性（Explainability、XAI）」がそもそも何を解決するかを現場の意思決定という観点で簡単に整理しましょう。
説明可能性を高めると、現場が何をどう判断すればいいかが分かりやすくなる、という理解で合っていますか。投資対効果と結びつけて考えたいのですが。
その通りです。ポイントを三つだけ伝えると、1) どの入力が判断に効いているかを示す、2) 時系列ではいつの情報が効いているかを示す、3) その説明が人間の信頼に結びつくかを検証する、という流れです。これができれば投資の妥当性を経営判断に結び付けやすくなりますよ。
なるほど。で、これって要するに「予測モデルが何を見て決めたかを人に説明できるようにして、それで信頼を測る」ということですか？
まさにその通りですよ！良い本質確認です。ここで重要なのは「説明が正しいか」を評価する方法を持つことです。人が見て納得できるか、説明で判断が改善するか、という観点で検証する必要があります。
評価するって言っても、どうやって人を巻き込むんですか。うちの現場はデジタルに詳しくない人が多くて、解釈できるかも心配です。
まずは小さな実験を設計します。現場の人に短い説明を見せて判断が変わるかを観察する、簡単なA/Bテストを回す、そして説明の妥当性を定量化するための簡単な指標を用意する、この三つを順にやれば現場を巻き込みやすくなりますよ。
説明の妥当性を定量化する指標って、どんなものがありますか。単純に正しいかどうかでよいのか、それとも信頼度も測るべきですか。
両方です。説明の一致度（モデルの説明と現場の期待の一致度）を測る指標と、説明を見た後の判断精度や信頼変化を測る実験結果の双方が必要になります。要点は、説明が人の判断にどれだけ役立つかを示すことなんです。
なるほど。では実際に社内で始める際に、最初の一歩として何を用意すればよいですか。現場が納得する資料や実験の設計のサンプルがあれば助かります。
安心してください。まずは一ページの要約、短いビジュアル（時系列のどの点が効いているかを示す図）、そして10名程度の現場テスト設計を用意しましょう。大切なのは素早く回して学ぶことですから、私がテンプレートを用意できますよ。
わかりました、まずは小さく試して現場の反応を見ます。自分の言葉で説明すると、今回の論文の要点は「時系列モデルの説明を人で検証する枠組みを作ること」ですね。ありがとうございます、拓海先生。
