拓海先生、最近若手が “解釈性のあるAI” が必要だと言ってましてね。要は精度だけでなく結果の理由も欲しいと。うちの現場でも本当に必要なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！解釈性（interpretability）と説明可能性（explainability）は別の話ですが、厳しい規制や安全が求められる産業、例えばエネルギーでは必須ですよ。大丈夫、一緒に整理していきましょう。
今回の論文は “Kolmogorov–Arnold Network” なる手法でして、若手はこれでブラックボックスを説明できると言っているようです。これって要するに従来のニューラルネットと何が違うのですか。
いい質問です。簡単に言うと、従来のフィードフォワードニューラルネットワーク（Feedforward Neural Network, FNN｜フィードフォワードニューラルネットワーク）はノードに非線形を置く一方で、Kolmogorov–Arnold Network（KAN｜コロモゴロフ–アーノルドネットワーク）はエッジに作用する関数構成を用い、後で記号的（symbolic）な式に変換できる点が違うんですよ。
なるほど。で、うちのようにデータは多くない現場で、投資対効果はどう見れば良いですか。導入コストに見合うのか不安です。
大丈夫、要点は3つですよ。まず、KANはデータ量が限られる場面でも物理的に意味のある式を導ける可能性があること。次に、式になると現場の人が納得しやすく運用が進むこと。最後に、説明可能性があると規制対応や品質確認が楽になるため、長期的な総保有コストが下がる可能性があるんです。
で、実際に精度は落ちないんですね。これって要するに、精度はFNNと変わらず、しかも結果が式で出てくるということ？
その理解で概ね合っています。論文では出力次元を限定した条件でKANとFNNが同程度の精度を示したと報告しています。重要なのは、KANから得られる記号式を物理モデルや経験式と照らせる点で、これが現場での受容性を高めるんです。
現場の技術者にとっては「式」があると扱いやすいですからね。最後に一つ、本社で説明するためのポイントを簡潔に教えてください。
はい、要点は3つです。1) KANは結果を記号式として提示でき、現場での説明と検証が容易になる。2) 同等の精度を維持しつつ解釈性を得られるため、規制・安全観点で利点がある。3) 小規模データや物理知識と組み合わせる運用に向くので、段階的導入で投資回収が見込みやすいです。
わかりました。自分の言葉で言うと、KANは “式で説明できるニューラルネットで、精度を落とさず現場での納得性を高める技術” という理解で進めます。ありがとうございました、拓海先生。
1.概要と位置づけ
結論を先に言えば、本研究は「精度を保ったまま、機械学習モデルの出力を人間が納得できる記号式として表現する可能性」を示した点で重要である。特に規制や安全確認が求められるエネルギー分野において、結果がただの数値ではなく物理的に解釈可能な式になることは、導入時の信頼性や運用の速度を大きく左右する。研究はコロモゴロフ–アーノルドネットワーク（Kolmogorov–Arnold Network, KAN｜コロモゴロフ–アーノルドネットワーク）を使い、従来のフィードフォワードニューラルネットワーク（Feedforward Neural Network, FNN｜フィードフォワードニューラルネットワーク）と精度と解釈性の両面で比較した点に特徴がある。KANは理論的には任意の連続関数を一変数関数の重ね合わせで表現できるとするコロモゴロフ–アーノルドの定理に基づくため、単に説明可能なだけでなく数学的に整理可能な表現が得られる可能性を示している。
この位置づけは、単に学術的な興味に留まらない。エネルギーや製造など現場での判断には物理的整合性と説明責任が求められるため、モデル選定の基準が「精度のみ」から「精度＋解釈可能性」へ変わることを意味する。つまり、KANの導入は短期的なアルゴリズム改善ではなく、経営判断や運用フローの再設計につながる可能性がある。したがって経営層は、技術的な細部に踏み込む前に、導入で何が変わるのか、リスクと効果をどう測るのかを明確にしておく必要がある。次節以降で、先行研究との差別化点と技術の中核を整理する。理解を深めることが、現場導入の成功確率を高めるからである。
2.先行研究との差別化ポイント
まず重要なのは、本研究が「記号回帰（symbolic regression｜記号回帰）」をKANという新しいアーキテクチャで実現し、従来のFNNとの比較で「精度と解釈性の両立」を具体的に示した点である。先行研究では黒箱化したニューラルネットワークの性能改善やポストホックな説明手法、たとえばSHAP（SHapley Additive exPlanations｜シャプ値に基づく説明手法）による特徴重要度解析が中心だったが、これらは説明可能性を後付けで与えるに留まることが多い。対してKANはネットワーク自体が記号的表現に変換可能な構造を採用し、説明可能性がアーキテクチャ設計の段階で組み込まれている。
次に、比較対象として用いられたFNNは工学分野で広く使われる標準的な回帰器であるが、ノードに非線形性を持たせるため、得られた重みや活性化関数がそのまま物理モデルに対応しないことが多い。KANはエッジにBスプラインなどで構築した関数を置き、学習後にこれを記号式に変換するため、物理的意味付けや既存の経験式との照合がしやすい。この差が、単なる精度比較にとどまらない運用上の意味を持つ。
3.中核となる技術的要素
論文の技術的中核は三点に集約される。第一に、コロモゴロフ–アーノルドの定理（Kolmogorov–Arnold Theorem｜コロモゴロフ–アーノルドの定理）に基づいたネットワーク設計であり、任意の多変数連続関数を一変数関数の重ね合わせで表現できるという理論的根拠を活かしている点である。第二に、KANは学習可能な一変数関数をエッジに配置し、これをBスプラインなどの基底で表現することで最終的に解析的または近似的な記号式へ変換可能にしている点である。第三に、性能評価として単に平均二乗誤差などの精度指標だけでなく、SHAPによる特徴重要度解析などポストホックな説明手法も併用し、モデルの説明可能性を多角的に評価している点だ。
これらの要素は互いに補完的だ。理論的裏付けがあることで表現力の限界が把握でき、Bスプラインなどの可解な基底を使うことで実装と後処理が現実的になる。SHAP等で特徴寄与を検証すれば、得られた記号式がどの入力に依存しているかが定量的に示せるため、経営や規制対応で必要な説明責任が果たせる。要するに、KANは理論・実装・評価の3軸で設計されている。
4.有効性の検証方法と成果
研究は原子力産業を代表する八つのデータセットを用い、データの規模や線形性・非線形性、入出力次元の異なる問題群でKANとFNNを比較している。評価指標は精度（例えば平均二乗誤差）だけでなく、生成された記号式の解釈性やSHAPによる特徴重要度との整合性も含めた。結果として、出力次元を限定した条件下ではKANとFNNが精度面でほぼ同等であることが示され、加えてKANから導出された記号式が既存の物理モデルや経験式と整合する事例も報告されている。
これが意味するのは、現場で既に使われている式や規範と照合可能なモデルが得られれば、現場技術者や監督官庁への説明が容易になり、導入の障壁が下がるということだ。もちろん課題も残るが、少量データ下での安定性や出力次元の制約下での有用性は十分示された。経営判断としては、まずは限定的な適用領域でプロトタイプを作り、物理知識と組み合わせた現場検証を行うアプローチが妥当である。
5.研究を巡る議論と課題
研究は有望だが、幾つかの懸念点が残る。第一に、KANの優位性は出力次元を限定した条件で示されているため、多出力問題や高次元出力ではどうなるかが未解決である。第二に、記号化された式が常に物理的に妥当であるとは限らず、得られた式の簡略化や正則化の手法次第で解釈が変わる危険がある。第三に、実運用で求められる頑健性や外挿性能については更なる検証が必要であり、特に極端な条件下での挙動は不明瞭だ。
経営的には、これらの課題が意味するのは実運用前の段階的な検証計画の必要性である。具体的には、小規模パイロットで得られた記号式を現場の工程や既存の物理モデルと照合し、逸脱があればなぜ生じるのか原因探索を行う体制が求められる。また、得られた式が変化するたびに再検証が必要になるため、モデルのライフサイクル管理やバージョン管理のルール整備も同時に必要である。これらを怠ると、説明可能性が逆に運用コストを増やすリスクがある。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向での追加調査が有益である。第一に、多出力問題や高次元入力でのKANの拡張性と安定性を検証すること、これにより適用範囲が明確になる。第二に、記号式の正則化や簡略化手法の研究を進め、得られる式が物理的にも解釈可能で現場に受け入れられやすい形となるようにすること。第三に、実運用に向けたパイロット導入と継続的評価のフレームワークを整備すること、すなわちモデルのライフサイクル管理や検証手順を標準化しておくことが求められる。
これらを総合すると、KANは理論的な魅力だけでなく実務的な価値を示しうるが、経営判断としては段階的かつ検証重視の導入が合理的である。小さく始めて早く学び、現場のナレッジを取り込むことが、投資対効果を高める最短の道である。
検索に使える英語キーワード: Kolmogorov-Arnold Network (KAN), symbolic regression, interpretability, SHAP, feedforward neural network (FNN), energy applications
会議で使えるフレーズ集
「このモデルはFNNと同等の精度を保ちつつ、KANにより記号式として表現できるため、現場説明と規制対応が楽になります。」
「まずは小規模なパイロットでKANの式が現場の物理モデルと整合するか検証しましょう。」
「得られた式の安定性と外挿性能を確認したうえで、段階的に運用へ移行する方針で考えています。」
