拓海先生、最近ウチの若手が「不確実性を説明する論文」があると言うのですが、正直ピンと来ないんです。要するに何が変わるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！この研究は、モデルが「どれだけ自信がないか」をただ数値で出すだけでなく、その不確実性がどこから来るのかを例で説明できるようにする試みです。大丈夫、一緒に要点を3つにまとめてお伝えしますよ。
「どこから来るのか」を説明する、ですか。うちの現場で言えば、検査機が誤検出する理由を教えてくれるようなものですか。それなら投資の判断がしやすい気がします。
そうです。例えるなら、検査機が「今回は微妙だ」とだけ言うのではなく、「カメラの照明が暗い」「この欠陥は過去に学習が少なかった」などの理由が分かると、対策も打ちやすくなりますよね。これが本論文の狙いに近いです。
ただ、技術的には難しそうですね。現行の仕組みにどう組み込むのか、現場が受け入れるかが心配です。導入コストに見合うのか、そこが一番気になります。
大丈夫です。要点は3つ。1つ目は、説明可能性が上がれば現場の信頼性が向上し運用負荷が下がること。2つ目は、原因が分かれば安価な対策で精度が回復する場合が多いこと。3つ目は、段階的導入が可能であることです。順を追って設計すれば投資対効果は見えますよ。
これって要するに、概念（Concept）を使って不確実性の理由を見える化するということ？具体的にはどんな手法ですか。
素晴らしい要約です！本論文はConcept Activation Vectors（CAVs、概念活性化ベクトル）という考えを使い、画像やデータの内部表現に対して「この方向がこの概念だ」とマッピングします。そうして不確実性が高いサンプル群に共通する概念を見つけ、局所的にも全体的にも説明を与えるのです。
なるほど。現場で言えば「暗い照明」「汚れたレンズ」「稀な欠陥」みたいな概念を自動抽出する感じですか。もしそうなら現場の人に説明しやすくなりそうです。
その通りです。さらにこの手法は、不確実性を二つのグループに分けて考える点がミソです。自信のある領域と不確実な領域を分け、それぞれに対応する概念を見つけることで、運用上の優先順位が明確になりますよ。
実際にこれを試すにはどれくらいのデータや工数がいりますか。うちの情報システムはそこまで余裕がないもので。
段階的に行えば現実的です。まずは既存のモデル出力と不確実性スコアを集め、代表的な高不確実度サンプルを数百件集めるだけで探索は始められます。そこで概念が見つかれば、次に小規模な改善を試しROIを確認するという流れが推奨できますよ。大丈夫、必ずできますよ。
分かりました。要は「不確実性をただ数値で見るのではなく、なぜ不確実なのかを概念で説明して優先的に対応する」ことで投資効率が上がる、ですね。私の言葉で言うとそんな感じです。
1.概要と位置づけ
結論ファーストで述べる。本論文は、機械学習モデルの予測に伴う不確実性（uncertainty）を単なる数値的な「自信の程度」だけで扱うのではなく、その不確実性がどのような「概念（concept）」に起因しているかを明らかにし、局所的な説明と全体的な説明の双方を可能にすると主張する。従来は予測の信頼度を測る技術（例: Bayesian Deep Learning（BDL、ベイジアン深層学習））が発展してきたが、数値だけでは運用上の判断材料に乏しく、現場での対策が遅れる課題があった。本研究はConcept Activation Vectors（CAVs、概念活性化ベクトル）という手法を用い、高次元データにおける不確実性の「起源」を可視化することで、実務的な意思決定に直結する説明性を提供する点で重要であると位置づけられる。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は大きく二つの流れに分かれる。一つは不確実性の量的推定に注力する研究群で、これらはモデルがどれだけ自信があるかを数値で示すことに特化している。もう一つは説明可能性（Explainable AI、XAI）で、主に特徴寄与（feature attribution）により個々の予測に対する局所的な説明を生成してきた。本論文の差別化点は、不確実性そのものについて「概念レベルでの説明」を行う点にある。つまり、不確実性に寄与する共通因子を概念として抽出し、それを用いてデータ全体の不確実性構造を記述する点が新しい。これにより、局所的説明の限界を超えてグローバルな理解を得られるため、従来手法では見落としがちなモデルの弱点や運用リスクを検出できる。
3.中核となる技術的要素
本研究は次の三段階のパイプラインを中核としている。第一に、モデルの内部表現を抽出するために既存の大規模な表現学習モデル（foundation model）を用い、データ点ごとの活性化ベクトルを得る。第二に、Concept Activation Vectors（CAVs、概念活性化ベクトル）を用いて、ユーザが定義した、あるいは自動で得られた概念群を活性化空間上の方向として定義する。第三に、不確実性スコアをその活性化空間でマッピングし、高不確実性サンプル群に共通する概念方向を同定する。技術的には、不確実性スコアの分布を混合モデル（Gaussian Mixture Model、GMM）で分解し、各成分に対応する概念を探索することで、UNC（uncertain）とCER（certain）に対応する構造を明示する点が特徴である。
4.有効性の検証方法と成果
著者らは主に画像分類のタスクを例に取り、ResNet系の分類器と組み合わせて検証を行っている。検証では、まずモデルの出力する不確実性スコアに基づき高不確実性群を抽出し、それらに対してCAVsで得られる概念マッピングを可視化した。結果として、不確実性が高いサンプルに共通する視覚的概念（例: 背景の類似、照明条件、稀な形状）が抽出され、これらが誤分類や予測不安定の主因であることが示された。さらに概念に基づく説明は局所的なサンプル説明だけでなく、データ全体の不確実性クラスタリングに寄与し、運用上の優先対応項目の決定に有効であることが示された。
5.研究を巡る議論と課題
本手法は有用である一方で課題も残る。第一に、概念（concept）の定義と抽出は依然として難しく、ユーザ定義の概念に依存する場合はバイアスが入りやすい。第二に、高次元表現空間でのCAVsの解釈は容易ではなく、得られた方向が本当に人間が理解可能な概念と一致するかは検証が必要である。第三に、産業応用ではシステムへの統合コストや運用フローの変更が問題となる。これらに対しては、概念抽出の自動化、ヒューマンインザループによる検証、段階的導入によるコスト分散が今後の対応策として議論されている。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は実データでの適用範囲拡大と、概念抽出の信頼性向上が重要となる。まずは既存の運用データで小規模なPoC（概念探索→対策→評価）を回し、概念と運用上の改善効果を定量化することが現実的な第一歩である。次に、自動化された概念発見アルゴリズムと人間の評価を組み合わせることで、概念の解釈可能性と一貫性を高める必要がある。最後に、異常検知、アクティブラーニング、分類のリジェクト機構（classification with reject）など、他の不確実性利用場面への応用可能性を検証することで、企業にとっての実効的価値を明確にすることが望まれる。
検索に使えるキーワード: “Concept Activation Vectors”, “Uncertainty Explanation”, “Uncertainty Quantification”, “CAVs”, “Gaussian Mixture Model uncertainty”, “Explainable AI uncertainty”
会議で使えるフレーズ集
「この手法は不確実性をただ可視化するだけでなく、なぜ不確実なのかを概念で示す点がポイントです。」
「まずは既存の高不確実性サンプルを数百件集めて概念探索のPoCを回しましょう。」
「概念が特定できれば、優先度の高い対策に少ない投資で効果を出せる可能性が高いです。」
参考文献: Roberts I. et al., “Conceptualizing Uncertainty,” arXiv preprint arXiv:2503.03443v1, 2025.
