AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が『反事実説明（Counterfactual Explanation）は重要だ』と言い出して困っております。要するに、どう決定が変わるか例を見せる仕組みと理解して良いのでしょうか？私、そもそもAIの説明って投資対効果をどう評価すれば良いかが分からないのです。
素晴らしい着眼点ですね！反事実説明（Counterfactual Explanation、CE＝反事実的説明）は、『もしこうしていたら結果はこう変わった』と具体的な例で示すものですよ。実務では、決定の根拠を説明し、当事者に行動指針を与える点で有用なんです。
なるほど。ただ、うちの現場はモデルを何種類も試すことが多い。『モデルが違えば説明も違う』と聞きましたが、それだと現場が混乱します。複数のモデルがあると説明は壊れるのですか？
よい疑問です。『モデル多様性（Model Multiplicity）』という問題があります。これは複数の高精度モデルが存在すると、同じ事例に対する反事実がモデルごとにばらつき、現場での行動が一貫しなくなるという問題です。実務で言えば、同じお客様に対して支援が変わると信用を損ないますよね。
これって要するに、複数の候補があっても現場に一貫した指示を出せる「丈夫な（ロバストな）」説明を作るということ？導入コストと効果のバランスはどう考えればいいですか。
素晴らしい着眼点ですね！本論文はそこを直接扱っています。要点は三つです。第一に、複数モデル下でも崩れない反事実（ロバストCE）を考える、新しい基準を導入すること。第二に、複数の目的（複数モデルの一致性・近さ・実行可能性）を同時に最適化する多目的最適化（Multi-Objective Optimization、MOO）を使うこと。第三に、実データで実用性を検証したことです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
多目的最適化というと、何を同時に満たすのかが難しそうです。現場的にはどの点を優先すればよいのか、決め手が欲しいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！実務では三つのバランスを見ます。一つ目は『妥当性（Validity）』、つまり提示する反事実が本当に望む結果を導くこと。二つ目は『近さ（Proximity）』、現場で実行可能な変化であること。三つ目は『一貫性（Robustness）』、複数のモデルで変わらないことです。経営判断ではまず一貫性を重視し、その上でコスト（実行可能性）との天秤を取ると良いです。
なるほど。現場の納得感と信頼を守るために『一貫性優先で、実行可能な変化を示す』という方針ですね。これなら投資対効果の説明もしやすいです。
その通りです。技術的には、複数モデルに対して同時に満足する解を『パレート改善（Pareto Improvement）』の観点で探します。ビジネス的に言えば、全モデルにとって悪化しない、かつあるモデルでは改善する提案を見つけるイメージです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
よく分かりました。自分の言葉で言うと、『複数のAIがあっても、どのAIにとっても悪くはない、かつ実現可能な改善案を見つけて現場の判断に使えるようにする』ということですね。これなら役員会で説明できます。
