【第48話】AIの答えに”なぜ？”と聞ける時代へ──「説明可能なAI」が目指す信頼と安心

AIの答えに「理由」を求めたくなるとき

私たちは日々、さまざまな場面でAIの判断に触れています。たとえば、ネットショッピングでおすすめの商品が表示されたり、スマートフォンのカメラが自動で風景を認識して最適な設定を選んだり。便利だと感じる一方で、「どうしてこの結果になったんだろう？」と疑問に思ったことはないでしょうか。

そんな「なぜ？」という問いに答えようとする考え方があります。それが「Explainable AI（説明可能なAI）」です。これは、AIがどんな理由でその判断をしたのかを、人間にも理解できるように説明する技術や仕組みのことです。

Explainable AIとは？──見えづらい判断に光をあてるしくみ

最近よく耳にする機械学習やディープラーニングといったAI技術は、大量のデータからパターンを見つけ出し、それにもとづいて答えを導きます。ただし、その中身は非常に複雑で、人間にはどうしてその結論になったのかが見えづらいことがあります。

たとえるなら、とても頭のいい占い師に「この人とは相性がいい」と言われても、「どうしてそう思ったの？」と聞いても理由を教えてくれないようなものです。結果だけ伝えられても、納得するには少し不安ですよね。

Explainable AIは、このように“ブラックボックス”になりがちなAIの判断プロセスを、人間にもわかる形で説明できるようにするための取り組みです。たとえば、「この画像を猫だと判断した理由は、耳の形や目の位置、毛並みなどが猫によく似ていたから」といったふうに、具体的な根拠を示します。

これは単なる親切心ではなく、安全性や公平性、そして何より信頼につながる大切な要素なのです。

医療・金融などで進む活用──安心につながる説明力

説明可能なAIは、とくに人命やお金に関わる分野で重要視されています。

たとえば医療現場では、もしAIが「このレントゲン写真には異常があります」と診断したとしても、その理由がわからないままだと、医師も患者も不安になります。でも、「肺の右上部分に通常より濃い影があり、それが過去の症例と一致しているため」と説明されれば、その診断への納得感も高まり、治療方針にも役立ちます。

また金融業界でも同じです。ローン審査などでAIが「この人には貸せません」と判断した場合、その理由を明確に示さないままだと、不公平だという印象を与えてしまう恐れがあります。「収入履歴や返済状況から見てリスクが高い」といった根拠があれば、人々も納得しやすくなるでしょう。

ただし、この「説明できること」にはまだ課題もあります。AIによっては、高い精度（正確さ）を保とうとすると、その分だけ説明しづらくなるという関係があります。これを「トレードオフ」と呼びます。また、人によって「わかりやすい」の基準は異なるため、一つの説明方法ですべての人に伝わるとは限りません。

それでも、多くの研究者や企業がExplainable AIに取り組んでいる背景には、「安心して使えるAI」を目指す強い思いがあります。

人とAIがお互いを理解する未来へ

私たち人間同士でも、「どうしてそう思ったの？」という問いかけから会話が始まり、お互いへの理解が深まります。同じように、これからはAIにも「どうしてその答えになったの？」と尋ねられる時代へ向かっています。

その声に応える技術として、Explainable AIは静かですが着実に広まりつつあります。それは単なる技術革新ではなく、人とテクノロジーとの新しい関係づくりでもあると言えるでしょう。

次回は、こうした安心できるAI社会を支えるもう一つの柱、「ガバナンス」という考え方についてお話しします。技術だけでは解決できない問題に対して、どんなルールや仕組みづくりが必要なのか──その背景をご一緒に探っていきましょう。