拓海先生、最近社員に「AIが因果を分かるらしい」と言われて困っております。因果という言葉を聞くと難しく思えて、現場で何を頼めるのか見えません。要するにうちが投資して効果が出るかどうか、そこを知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！因果（cause）は経営判断に直結しますから、大事な問いです。今日は論文で紹介されたテストを通じて、AIがどう因果を扱うのか、現場で何ができるのかをわかりやすく整理しますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
まず基本から教えて下さい。因果と言われても、相関（correlation）との違いから説明してもらえますか。私は数字は見ますが、因果と相関を混同して投資ミスをしたくないのです。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。第一に相関はデータ上の同時変動を示すだけで、因果は一方が他方を生み出す関係だと考える、第二に現場での介入（介入＝intervention）を想定すると因果が見えやすい、第三に論文は人工的な図——ニューロンダイアグラム（neuron diagrams）——を使ってAIに問う方法を示している、です。
ニューロン図というのは神経の図に見えますが、実務でイメージしやすい例えでお願いします。これって要するに工場のラインでどの工程が不良を引き起こしているかを当てるようなことですか？
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。ニューロンダイアグラムは要素（工程）とその因果的なつながりを絵にしたもので、工場ラインの「どの工程を止めれば不良が減るか」を考えるのと似ています。違いは図が抽象的で哲学的な議論を生む点ですが、実務感覚で十分理解できますよ。
なるほど。で、論文は具体的に何をテストしているのですか。うちの現場で使うなら、どのAIにどんな問いを投げればいいのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！論文は三点をテストしている。第一にAI（特に大規模言語モデル、LLM）が抽象的な因果関係を図に基づいて識別できるか。第二に哲学的に議論のあるケースで人間と同様の判断をするか。第三にその判断を評価するための明確な定義を提示している。実務ではまず簡潔な図と「この要素は原因ですか？」といった具体的な問いを投げるだけで有益な答えが得られる可能性があるのです。
ただしAIは時に間違うと聞きます。うちが使うときの注意点は何でしょうか。投資対効果が大事なので、過信は禁物です。
素晴らしい着眼点ですね！注意点は三つです。第一に現状のLLMは常に正確ではなく、特に哲学的に微妙なケースで意見が分かれる。第二に出力をそのまま実行するのではなく、人間の現場知と組み合わせて検証すること。第三に因果を扱う際は介入実験やA/B検証と組み合わせれば投資対効果が検証しやすい。要するにAIは意思決定を補助する道具であり、最終判断は現場と経営で行うべきです。
分かりました。最後に一つだけ確認させてください。これって要するに、AIに因果の図を見せて「どこを直せばいいか」を相談できるようになる、ということですか？
素晴らしい着眼点ですね！はい、その可能性があるのです。今の段階では限定的だが、図を使った質問で有益な示唆は得られる。重要なのは出力を現場で検証するサイクルを作ること、そして正しい評価基準を持つことです。これを守れば投資対効果は見込みやすいですよ。
分かりました。私の整理で合っているか確認します。AIに図を見せて因果の候補を出させ、それを小さな介入で試しながら効果を確かめる。過信せず、最終判断は人間がする。これで進めます。ありがとうございました。
