拓海さん、最近の論文で「SkillTree」っていうのが話題らしいと聞きましたが、要するに何が新しいのか教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！SkillTreeは長い作業を分割して扱いやすくし、意思決定の理由を見える化するアプローチですよ、田中専務。
ふむ、長い作業を分けるというのは現場でもありがちな発想ですが、AIの中でそれをどうやってやるのですか。
簡単に言うと、まず大きな仕事を『スキル』という単位に分けます。その上でそのスキルを離散的に表現して、決定木（Decision Tree、DT）でどのスキルを選ぶか説明できるようにするんです。
これって要するにスキルを離散化して説明可能にするということ？現場の人間に説明できるようになるという理解で合ってますか。
そうです！素晴らしい着眼点ですね！要点は三つで、まず長い工程を高レベルの意思決定に分解すること、次にスキルを離散化して学習を効率化すること、最後に決定木で選択理由を出力して説明可能にすることです。
なるほど、投資対効果の観点で聞きたいのですが、精度を落とさずに説明性を手に入れられるんでしょうか。現場への導入コストに見合いますか。
良い質問です、田中専務。実験ではニューラルネットワークに匹敵する性能を出しつつスキルレベルの説明を得られているので、投資対効果は高いと期待できますよ。ただし低レベルの制御は依然として説明が難しい点が残っています。
導入の際は現場の理解がキーだと考えています。説明ができれば監督や改善がしやすくなり、トラブル時の対応コストも下がりそうですね。
その通りです、田中専務。現場での受け入れや継続的改善のために、まず上位レイヤーの意思決定を人が検査できるようにするのが現実的で効果的です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。自分の言葉で整理すると、SkillTreeは長い仕事を説明可能なスキルに分け、その選び方を決定木で示して現場で検査や改善がしやすくなる仕組み、という理解で合っていますか。
