拓海さん、最近またAIの安全性の論文が増えてきましたね。当社でも導入を検討していますが、現場からは「モデルが勝手に偏る」とか「責任の所在が分からない」といった不安が出ています。要するに、どこが問題かちゃんと見えるようにできる技術ってあるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、ConceptLensという枠組みは、モデルの出力と入力のあいだで「概念（Concept Shift：概念変化）」がどこで生じているかを可視化し、原因の特定と説明を助けることができるんですよ。
ほう、いいですね。ただ専門用語が多いと現場に説明できません。具体的には何を見て、どういう判断材料にできるんですか？投資対効果も知りたいです。
いい質問です。簡潔に三点でまとめますね。1）入力と出力にどの「概念」が流れているかを検出する。2）その概念の予測信頼度を測ることで不整合を見つける。3）入力上のどの位置が重要かを示して原因を推定する。これで現場の説明資料や監査ログにできる情報が得られますよ。
なるほど。で、これは訓練データの段階でも、実際に使っているときの推論（inference）段階でも使えるんですか？
はい、使えますよ。ポイントは二段階です。訓練段階ではデータに潜む汚染（data poisoning）がないかを概念レベルで検出でき、推論段階では入力と出力の概念が合っているかを常時監視できます。導入にあたっては簡単なプローブを追加するだけで試験運用が可能です。
それって要するに、モデルがなぜ変な判断をしたのかを”見える化”して責任の所在や対処法を示せるということ？
その通りです！素晴らしい着眼点ですね。要点を三つにすると、1）原因特定の時間が短縮できる、2）対処（データ修正や再学習）の優先順位が付けられる、3）運用で説明責任（explainability）を果たせる、という効果が期待できますよ。
現場に負担が増えるのは困ります。設定や運用は難しいですか？現場担当はAIの専門家ではありません。
大丈夫、できないことはない、まだ知らないだけです。導入の進め方を三段階で提案します。第一に小規模でプローブを入れて可視化を確認する。第二に運用ルールを決めてアラート条件を限定する。第三に経営に報告するための簡潔なダッシュボードを用意する。この流れなら現場負担は最小で済みますよ。
よし、まずは試してみようと思います。最後にもう一度整理しますが、今回の論文の肝は何でしたか。私の言葉で言うとどうなりますか？
素晴らしい振り返りです。三行でまとめますね。1）Concept Shift（概念変化）を使ってモデル内部の概念の流れを追える。2）ConceptLensという枠組みで訓練・推論両面の整合性を評価できる。3）これにより原因特定と運用判断がしやすくなり、投資対効果の根拠が作れる。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、モデルの中で何が基準になって判断しているかを概念単位で見て、訓練時と運用時のズレを早く見つけて是正できる。だから導入すれば説明責任と修正の優先順位がはっきりして、無駄な手戻りを減らせるということですね。
