拓海先生、本日はお時間ありがとうございます。部下から『AIの説明性（Explainable AI）が大事だ』と聞いていますが、具体的に何が問題なのか実務目線で教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！説明性（Explainable AI）は、AIがなぜその判断をしたかを人が理解できるようにする仕組みです。端的に言えば、信頼につながる仕組みですよ。
なるほど。では、今回の論文は光学的錯覚（optical illusions）を使って何を示しているのですか？実務ではどんな意味がありますか。
この研究は『人間でも判断が揺れる画像』を使い、AIの説明手法が本当に信頼できるかを試しています。要点は三つ。現状のピクセル重視の説明が曖昧さを見落とす、概念的特徴（視線など）が重要、そしてデータセットで検証可能にした点です。
これって要するに、AIの『どのピクセルが大事か』という説明だけでは、本質的な判断理由を見誤るということ？
まさにその通りです。ピクセル単位の説明は具体的だが、時に局所的すぎて『意味』を取りこぼす。研究は、視線方向や眼の位置といった抽象的な概念が判断に効くと示しています。
実務での応用を想像すると、例えば品質検査で『どの部分が問題か』を説明させるときにも同じ問題が出ますか。ROIを考えると、我々は何をすべきですか。
良い質問です。短く三点。まず、現行説明手法の限界を理解する。次に、業務に直結する概念（例えば欠陥の種類）を定義する。最後に、小さな実験で概念ベースの説明を検証する。これで投資の判断がしやすくなりますよ。
小さな実験というのは具体的にどんな形が望ましいですか。現場は忙しいので、短期間で効果が見える方法を教えてください。
実務向けには二段構えが良いです。まずラボ実験で数十〜数百枚の画像を使い概念（例：傷の位置、形状、光の反射）を注釈する。次に、その注釈を使って説明が変わるかを検証する。短期間で有益な示唆を得られますよ。
なるほど。最後に一つ確認させてください。現場で使うべきは『ピクセルベースの説明』と『概念ベースの説明』、どちらですか。どちらを優先すべきか教えてください。
どちらか一方に偏るのは危険です。まずはピクセルベースで現状把握を行い、業務的に重要な概念を定義して概念ベースの説明を追加するのが現実的な道です。要点は三つ、現状把握、概念定義、実務検証ですよ。
分かりました。私の言葉で整理すると、『まず今の説明で何が分かるかを確認し、その上で業務で意味を持つ概念を定義して、小さく検証する』ということですね。よし、部下と話してみます。ありがとうございました。
