拓海先生、最近うちの若手がAIだAIだと言いまして、論文を渡されたのですが見事に頭が追い付きません。要はどこが現場で使えるポイントなのか、端的に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は、説明できて監査可能なAI、つまり『信頼できるAI』を現実に近づけるための技術的な道筋を示しているんです。大丈夫、一緒に整理すれば必ず理解できますよ。
うちで言えば投資対効果が最優先です。現場に入れてから『説明できない』では困ります。これって要するに、AIが自分の判断を人に説明できるようになるということですか？
その通りですよ。端的に言えば、今回のアプローチはルールベースと学習ベースの良いところを組み合わせ、AIの判断過程を明示的に出力できるようにする技術です。要点は三つあります、説明しますね。
三つですか。現場から見て具体的にどんなメリットが出ますか。導入の手間や維持コストが気になります。
いい質問ですね！まず一つ目は『説明可能性（Explainability）』が最初から組み込まれていることで監査工数が減ること、二つ目は『不整合検出』で現場ルールの矛盾を早く見つけられること、三つ目は小規模なルールで振る舞いを制御できるから運用が軽くなること、です。これなら投資対効果が出せるんです。
なるほど、運用が軽くなるのはありがたい。ところで現場の担当が細かいルールを書けるかが不安です。現場知識をどうやって取り込むんですか。
素晴らしい着眼点ですね！現場知識の取り込みは一気に全部をルール化する必要はありません。まずは頻出ケースや例外処理を優先してルール化し、残りは学習ベースのモデルに任せてハイブリッドに運用するやり方が現実的に機能するんです。
それなら段階導入ができそうです。あと、学習型のモデル（若い子たちが推す大きなモデル）とはどう折り合いをつけるのですか。
大丈夫、できますよ。大きなモデル、つまりLarge Language Models (LLMs) 大規模言語モデルは柔軟で会話的ですが、時に誤り（hallucination）をすることがあります。そこでルールベースのs(CASP)が判断過程の門番となり、出力に説明と検査を付けられる仕組みで折り合いを付けるんです。
それは要するに、学習モデルの柔軟さは活かしつつ、最終判断や説明の部分でルールがブレーキをかけるということですか。
そうなんです。整理すると三点です。第一に説明可能性が組み込める、第二に矛盾や例外を早く検出できる、第三に小さなルールで安全側に制御できる。これで現場の不安をかなり減らせるんです。
わかりました。最後にもう一つだけ、開発や導入の期間感と必要な社内リソースはどの程度を見ればよいでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！現実的にはパイロットで三～六カ月程度、主要な業務ルールを10～30件程度明文化できれば運用に乗せられるケースが多いです。IT部門と現場の連携が必須で、最初は外部の支援を短期間入れると効果的に立ち上がるんです。
なるほど。では私の理解を確かめます。要するに、小さく始めて学習型の柔軟さは残しつつ、s(CASP)のようなルール基盤で説明と安全を担保する、段階的投資でROIを見ながら拡大する、という流れでよろしいですね。これなら現場も納得しやすいと感じます。
