AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下が『反事実説明（counterfactual explanations）』という言葉を使って盛り上がっているのですが、うちの現場にも役に立つのでしょうか。正直、専門用語だらけでついていけてません。
素晴らしい着眼点ですね！反事実説明は『どうすれば判断が変わるか』を示す説明で、現場の説明責任や改善点を見つけるのに非常に有効です。今日は特に『集合的反事実説明（collective counterfactual explanations）』という論文を噛み砕いて説明しますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
まず結論だけ教えてください。これって要するに何ができるんですか？投資対効果の観点で端的にお願いします。
素晴らしい着眼点ですね！端的に言うと、同じタイプの複数の事例に対して『最小限の変更で望む判定に変える方法』を一括で見つけられるということです。要点は三つ。第一に、個別に対処するより費用効率が良くなること。第二に、現場で実行可能な変更が分かること。第三に、説明責任が果たしやすくなることです。
なるほど。で、それをどうやって実現するんですか。数式やら最適化やら聞くと頭痛がしますが、現場で再現できるレベルですか？
できますよ。専門語を避けて説明しますね。論文は『数学的最適化（mathematical optimization）』を使って、複数の事例を同時に扱う仕組みを作っています。イメージとしては、工場の改善で『共通のボトルネックを一度に直す』ようなものです。個々に直すよりスケール効果がありますよ。
具体的には、うちの品質判定で不合格が出た製品群に対して『どの寸法をどれだけ調整すれば合格になるか』を一括で出せる、という理解でいいですか？
まさにその通りです。素晴らしい着眼点ですね！論文は、変更の『大きさ』と『何個の特徴を変えるか』の両方をコストに入れて、グループで最小コストになる解を探しています。要するにコストと実行可能性のバランスを自動で取ることができますよ。
これって要するに、手戻りが少なくて現場で実行しやすい改善案を『まとめて』出せる、ということですか？コストの見積りも一緒にできるなら、経営判断がしやすくなります。
その理解で正しいです。実務で使うには『どの変数を変えられるか』『現実的な変化量の範囲』を現場と決める必要がありますが、それが決まれば最適化ソルバーで妥当性の高い案が出ます。導入は段階的にできるので、まずは小さなグループで試すと良いですよ。
導入のリスクや前提条件は何ですか。特にうちのような中小製造業が気をつけるポイントを教えてください。
良い質問ですね。注意点は三つです。第一に、入力データの品質が低いと結果が信用できないこと。第二に、実行可能な変更の制約（現場で許される範囲）を正確に設定する必要があること。第三に、最適化結果が現場の暗黙知とずれる場合があるので、現場との協働が不可欠であることです。これらを抑えれば投資対効果は高いです。
分かりました。まずは小さく試して現場の許容範囲を決める。これって要するに『現場と数学の橋渡し』をする作業が肝心ということですね。よし、部下に指示できます。ありがとうございました。
