拓海先生、最近社内で「モデルの中身を説明できるツールが必要だ」と言われましてね。具体的に何ができるのか、ざっくり教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に分かりやすく整理しますよ。要するに、Captumというツールを使うと「なぜモデルがその出力をしたのか」を可視化できるんです。
それは要するに、ブラックボックスになっているAIの「理由」を見える化するってことですか。現場に導入するなら、まずは投資対効果が知りたいのですが。
いい質問ですね。まずROI（Return on Investment、投資対効果）の観点では、誤動作の原因把握やコンプライアンス対応が早くなり、現場の手戻りを減らせます。次に導入面では既存のPyTorch（パイトーチ、機械学習用ライブラリ）モデルに組み込みやすい設計です。最後に、説明があると現場の信頼が上がり運用が進みやすくなる、という三点です。
なるほど。ところで、うちで使っているのは顧客向け応答を生成する大きめのモデルです。Large Language Model（LLM、巨大言語モデル）というやつですね。これに対しても使えるのですか。
はい、Captumは特に生成系のLLMに対する追加機能を提供しています。たとえば「プロンプト（入力文）のどの部分が生成結果に効いているか」を定量化したり、単語ごとの寄与を評価して誤った出力の原因を特定できますよ。
具体的には、プロンプトの「ここ」を変えたらどうなるか、みたいな実験ができると。これって要するに、プロンプトのどの言葉が問題を起こしているかを見つける工具、ということですか？
その通りですよ！素晴らしい着眼点ですね。言い換えれば、Captumはモデルを壊さずに「どの入力がどれだけ効いているか」を測るルーペのようなものです。これにより改善点を絞り込めます。
実運用では、どのくらい手を入れれば現場で使えるレベルになりますか。うちの技術者もPyTorchは触れる程度です。
安心してください。要点を3つにまとめると、1) 既存のPyTorchモデルに比較的容易に組み込めること、2) まずは小さな事例で影響を確認しながら段階的に導入できること、3) 説明結果を運用ルールに落とし込むことで現場の負担を減らせること、です。私がサポートすれば一緒に進められますよ。
分かりました、ありがとうございます。要は、小さく試して、説明が得られたら運用ルールにする流れですね。では早速社内で提案してみます。
素晴らしい決断ですよ、田中専務。必ず一緒に調整して成果が出せます。分からない点が出てきたらいつでも相談してくださいね。
分かりました。では私の言葉でまとめます。Captumはモデルの出力に影響する入力の部分を見つける『ルーペ』で、まずは小さな事例で試してから運用ルールに落とすという流れ、ですね。
結論（Summary）
結論から述べる。CaptumはPyTorch（PyTorch、機械学習用ライブラリ）で動く説明可能性ライブラリであり、特に生成的なLarge Language Model（Large Language Model（LLM）／巨大言語モデル）の挙動を可視化するための機能拡張を提供した点が最も重要である。これにより、現場での誤動作原因の特定、プロンプト改善、コンプライアンス対応が効率化され、AI導入後の運用負荷とリスクを低減できるのである。
1.概要と位置づけ
この研究は、Captumという既存のオープンソースの説明可能性ライブラリに対し、生成系モデル特有の解析機能を追加した点を示すものである。Captum自体はIntegrated Gradients（Integrated Gradients、統合勾配法）やLIME（LIME、局所解釈可能モデル）など複数の手法をサポートするツールだが、本稿は言語生成モデル、具体的にはGPT系に代表されるLarge Language Model（LLM、巨大言語モデル）に適用可能なAPIや手法の設計を詳細に扱っている。ビジネスの観点で言えば、従来ブラックボックスになりがちだった生成系AIの「どの入力がどの出力に寄与したか」を定量化し、業務改善やリスク管理に直結する点が位置づけ上の最大の貢献である。
従来の説明性ツールは分類タスクでの重要度評価に強みを持っていたが、生成タスク特有の連鎖的な出力とプロンプト依存性には対応しきれていなかった。したがって本研究は、生成プロセスを扱うための特徴定義（feature definition）やベースライン（baseline）選択、マスキング（masking）の実装など、生成系に固有の設計上の工夫を提示した。
基礎→応用の流れで考えると、基礎側では勾配ベースや摂動（perturbation）ベースの既存手法を拡張して連続的なトークン列に適用可能とし、応用側ではプロンプト設計やモデルの誤出力解析に直接使える点が評価される。つまり研究は理論的な拡張と実務適用の橋渡しを試みているのだ。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は概ね分類や回帰などの決定問題に対する説明可能性に注力してきた。Integrated GradientsやDeepLIFT（DeepLIFT、ディープリフト）などの手法は入力特徴と出力の関係を測るが、これらは単一のラベルへの寄与に焦点が当たることが多い。対して生成モデルは出力が連続するため、単語ごとの影響やプロンプト全体の構造的影響を扱う必要がある。本研究はそこを埋めるために、トークン列を特徴群として定義し、トークンの連続性やトークナイザー（tokenizer、分割器）による分割の影響を考慮した実装を示した点が差別化点である。
また、単語を単位にした摂動が自然な文脈を壊してしまう問題に対して、より意味を保つような特徴定義や適切なベースライン選びの方針を提示したことが特徴である。これにより、誤った解釈を招くリスクを下げつつ現実的な解釈実験が可能になる。
さらに、API設計としてユーザーが特徴の定義やマスキング戦略、ベースラインを柔軟に指定できる点も先行研究との差だ。実務的にはこの柔軟性が重要で、業務ごとの要件に応じて解析手法を調整できることが評価される。
3.中核となる技術的要素
本稿で重要なのは三つの技術要素である。第一に特徴定義（feature definition）で、トークン単位だけでなくフレーズやセグメントをユーザーが定義できる点である。第二にベースライン（baseline）選択で、生成系では「無意味な入力」や「平均的な入力」をどのように定義するかが結果に強く影響するため、自動化を見据えた選択肢を提示している。第三にマスキング（masking）と影響計測の統合であり、これは摂動ベースと勾配ベースの方法を組み合わせて堅牢な説明を得るアプローチである。
技術的な実装面では、LLMに特有のトークナイザーの振る舞い（単語が複数トークンに分割される問題）を考慮し、特徴を適切に束ねる設計がなされている。これにより、部分的摂動が不自然なトークン列を生むリスクを下げ、解釈結果の信頼性を高めている。
さらにAPIレベルの工夫として、出力の特定部分（例: 特定のフレーズや文）に対する寄与をフォーカスして評価できるインターフェースを用意している点が実用的である。これによりビジネス観点での問いに直接答えやすくなる。
4.有効性の検証方法と成果
検証は摂動（perturbation）ベースと勾配（gradient）ベースの両方を用いて行われ、プロンプト内の各特徴が生成結果に与える影響度を定量化する実験が示されている。具体例として、あるプロンプトに含まれる地名や趣味の語句が生成されるテキストにどの程度影響するかを測り、期待どおり影響が大きい語句が高いスコアを示すことを確認した。
また、トークン分割や不自然な摂動が解析結果を歪めるケースの指摘と、その回避策も提示している。これにより、単なる重要度スコアの出力にとどまらず、解釈結果の信頼性を高めるための実務的な注意点を提供している。
成果としては、生成系モデルに対する説明可能性ツールの適用が実務的に有効であること、そして解析結果がプロンプトの改善や誤出力の修正に直接結びつく可能性が示された点が挙げられる。これらは運用におけるROI改善につながる。
5.研究を巡る議論と課題
議論すべき点は二つある。一つは「ベースラインの選択問題」で、生成文脈では適切なベースラインの定義が結果を大きく左右するため、完全な自動化は難しい。もう一つは「スケーラビリティ」で、非常に大きなモデルや大量のプロンプトを扱うと計算コストが高くなり、実務導入時のコスト管理が課題になる。
加えて、説明結果の解釈が誤った行動につながらないようにするためのガバナンス設計や、非専門家にも理解可能なダッシュボード設計といった運用面の整備も不可欠である。技術的には、トークン単位の扱いに起因するノイズ低減のさらなる改善が望まれる。
6.今後の調査・学習の方向性
今後はベースラインと特徴選定の自動化、説明結果を用いた自動プロンプト最適化、そして大規模運用時の計算効率化が主要な課題となるだろう。具体的には、モデルの内部表現と外部意味（semantic）を結び付ける手法や、軽量な近似手法の研究が有望である。
また、業務ごとの評価指標を定義して説明性の有用性を定量的に評価する仕組み作りが求められる。これは例えば応答の正確性向上や誤応答削減といったKPIに直結するため、経営層としても重視すべきである。
検索に使える英語キーワード（英語のみ）
Captum, model explainability, generative language models, LLM explainability, perturbation attribution, integrated gradients, PyTorch explainability
会議で使えるフレーズ集
「まず小さなケースでCaptumを適用し、プロンプトのどの部分が誤応答を誘発しているかを定量化しましょう。」
「説明結果を運用ルールに落とし込み、モニタリングで効果を確認したい。」
「ベースラインの定義と計算コストを抑える方策を並行して検討します。」
