AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「説明が一貫しているAIを使うべきだ」と言われまして、どういう意味かよく分かりません。結局うちの現場で何が変わるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと「説明がブレないAI」を作る研究です。結果として現場がAIの判断を信頼しやすくなり、意思決定での導入障壁が下がるんですよ。
具体的にはどういう「ブレ」なんですか。たとえば製造ラインで不良の原因を説明するとき、同じ原因を違う言い方で答えたりするということですか。
その通りです。言い換えれば、人間が同じ状況で同じ結論に達するための筋道がAI側で一貫して示されないことが問題です。論文はその一貫性を高める学習法を提案しています。
それは要するに、AIが説明するときに毎回同じ筋道を示すように教える、ということ？これって要するに一貫性を持った説明を作るということ？
大丈夫、まさにその通りですよ。要点は三つです。まず一つ目、説明の一貫性を学習目標に組み込むこと。二つ目、人工的に一貫した例を作って学ばせること。三つ目、学習後も未知のケースで一貫性が保てることを確認することです。
人工的な例というのは人間が作るんですか。それともAI同士で作らせるんですか。コスト面が気になります。
ここが工夫の肝です。論文では既存の大規模言語モデル（LLM）を使って関連する質問群と一貫した回答・説明を自動生成しています。つまり人手を減らしながら一貫性のある学習データを作成できるのです。
それで、うちのような現場での効果はどう測るべきでしょうか。現場の人間が説明を見て納得するかどうかでしょうか。
はい、評価は二段階です。定量的には同一意図の質問群で説明の整合性を測り、定性的には現場への説明で受け入れられるかを確認します。導入時はまず小さな業務領域でA/B比較を行うと投資対効果が見えやすいですよ。
承知しました。最後に一つ、これを我々の判断基準に組み込むとしたら、何を指標にすればよいですか。
結論から言えば、説明の一貫性スコア、ユーザー受け入れ率、導入後の作業時間短縮やエラー減少の三つを最低限です。大丈夫、一緒に設計すれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめますと、これはAIに「説明がブレないように学ばせる」ことで、現場での信頼性を上げ、導入の障壁を下げる手法ということですね。
