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AIが導き出した判定結果、信じられますか?

ディープラーニング(深層学習)の劇的な進化を受け、多くの企業がAI(人工知能)の導入・活用に乗り出している。だが、AIというブラックボックスの中から導き出された結論に対して疑念が生じることもあるだろう。信頼に足りるAIでなければ、ビジネスで活用することはできない。この課題を克服するためにAIに求められるのが、結論に対して「透明性」と「公平性」を担保したガバナンスの確立である。ここでは、AIのブラックボックス化による課題と、その課題を軽減する新たなサービスについて解説する。

意思決定支援の領域で浮上する
AIのブラックボックス化の問題

 今、世の中は第3次AIブームに沸いている。この流れはビッグデータを処理できるコンピューターの性能の向上とディープラーニングと呼ばれる技術の劇的な進化によってもたらされたもので、すでに多くの企業がAIの導入もしくはPoC(実証実験)に乗り出している。

 そうしたAIへのファーストステップとなるのが、「照会応答型」と呼ばれるアプリケーションでの活用だ。画像分類はその代表的なもので、例えば名前(種類)のわからない花の画像をAIにアップロードすると、「これはアサガオです」といった具合に答えを返してくれる。製造業では生産ラインを次々に流れてくる製品の画像を撮影し、瞬時に「良品」と「不良品」を判別するといったシステムの実用化が進んでいる。

 同様に人間の自然言語による質問をテキスト化し、その内容に沿った回答を検索して返すといったシステムも典型的な照会応答型のAIの1つである。こちらもコールセンター業務や各種チャットボットなどでの応用が進んでいる。

 こうした照会応答型のAIが比較的スムーズに実用化できるのは、インプットに対するアウトプットの精度を簡単に評価できることにある。先の花の画像の分類でいえば、アサガオをチューリップと判別すれば明らかに間違いだとわかるし、またその結果をAIにフィードバックしながら学習を重ね、目的のレベルまで精度を高めていくことができる。

 しかし、企業で求められるのはこうした単機能なAIだけではない。逆にいえば、上記のような照会応答型にとどまっている限り、本当の意味でのインテリジェンスを業務や組織にもたらすことはできない。多くの企業で期待されているのは、より広範なビジネスの「意思決定支援」の領域におけるAI活用であり、そこで問題となるのが「AIのブラックボックス化」だ。

 企業がAI活用を次のステップへ進めていくためには、「AIのブラックボックス化」という課題をクリアしなければならない。では、「AIのブラックボックス化」とはいかなるものか、またそれを軽減するサービスとは何か、次ページで解説しよう。

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AIの「透明性」と「公平性」をいかに確保するか

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