拓海さん、最近うちの部長たちが『説明可能性が必要だ』と騒いでおりまして、何をどうすればよいのか見当がつきません。そもそも、AIの判断の理由を取り出すって現実的なのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、できますよ。今回の論文は、モデルに手を加えずある種の仕掛けを入れるだけで、どの特徴が判断に効いたかを可視化できるという話です。要点を3つで言うと、1) 汎用的である、2) 画像や動画・音声のマルチモーダルに使える、3) 性能を落とさず説明が出せる、です。
モデルに手を加えずと言いましたが、現場でカスタムのネットワークを使っている場合でもそのまま使えるのか、そこが気になります。うちの現場は古典的なCNNベースのものもあれば独自拡張も混在しています。
その疑問、鋭いですね。ここではSqueeze-and-Excitation（SE）ブロックという比較的小さな構造を特徴抽出器の層に差し込むだけで、チャンネルごとの重要度ベクトルが得られます。平たく言えば『各特徴のスイッチを軽く覗けるようにする』だけで、既存の構成を大きく壊さずに説明が得られるんです。
これって要するに、モデルの内部で『どの部分がスイッチONだったか』を見せてくれるということ？それで現場の担当に納得してもらえる説明になるのですか。
そのとおりです。SEベクトルの上位10％のチャンネルを使ってヒートマップを作り、どの領域や特徴が寄与したかを視覚化します。経営判断で重要なのは、1) なぜその判断かを裏取りできること、2) 現場で再現可能であること、3) 投資対効果が見えること、の三点です。今回の手法はこれらに寄与しますよ。
コスト面ではどうでしょう。追加の器具や大規模な再学習が必要なら難しい。現場に導入する際の工数や費用感を教えてください。
良い質問ですね。実運用の観点では、1) SEブロックは軽量で計算コストは比較的小さい、2) 多くの場合、既存モデルへの差し込みだけで済み、再学習は微調整で済むことが多い、3) 可視化のための後処理はシンプルなので運用負荷は限定的、という判断ができるはずです。つまり初期投資は抑えられ、ROIが見えやすいです。
なるほど。現場の品質管理で使う場合、間違った領域を強調して誤解を生むリスクはありませんか。説明が誤った安心を与えないか心配です。
その懸念は的を射ています。論文でも述べられている通り、SEによる可視化はあくまで『寄与の強いチャンネル』を示すもので、必ずしも因果関係を保証するものではありません。だから現場導入では、ヒートマップを一次情報として扱い、人のチェックや追加検証プロセスを組み合わせるのが正しい運用です。
わかりました。最後に一つだけ。これを社内で説明する際に、短く要点だけまとめるとどう伝えれば良いでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。短く言えば、1) 軽い追加で『どの特徴が効いたか』を可視化できる、2) 既存モデルにほぼそのまま組み込める、3) ヒートマップは判断補助として人と組み合わせて運用する、です。会議で使えるフレーズも用意しましたから、安心してください。
では、私の言葉で確認します。要するに『軽い仕掛けでモデルの効いた部分を見える化し、それを人の判断と組み合わせて業務に活かす』ということですね。理解しました。
