AIの判断は説明できるのか？｜根拠を確かめる方法

「精度は上がったのですが、なぜこの人にこれが出たのかと聞かれると答えられません」「取引先の監査で、AIの判断根拠を示せるかと聞かれました」——AIを業務の判断に組み込んだ部署から届く相談です。ここで多いのが、AIに理由を書かせれば説明になるという受け取り方です。説明できるAIとは、AIが理由を語ってくれることではありません。本当は、出てきた理由が、実際に結果を決めた仕組みと合っているかを、外から確かめられる状態を指します。理由が返ってくることと、その理由が本当であることは別の話です。この記事では、仕組みから根拠が出せる型と出せない型の違い、生成AIが述べる理由の扱い、偏りが入る経路、そして説明できない仕組みをどこまで使ってよいかの線引きを整理します。

「説明できる」という言葉が、二つの別物を指している

社内で説明可能性が話題になるとき、実際には二つの異なる要求が同じ言葉で語られています。一つは、結果と一緒に理由が出てくること。もう一つは、その理由が、実際にその結果を出した仕組みと合っていることです。前者は画面の設計の話で、後者は仕組みの性質の話です。前者を満たしても、後者は自動的には満たされません。

混ざる理由ははっきりしています。理由が日本語の文章で返ってくると、それは誰かが検算した結果のように見えるからです。文章の説得力と、仕組みとの一致は、まったく別の性質です。読んで納得できる説明ほど、確かめずに通してしまう力が強い、という逆転すら起きます。

だから、話を確かめ方に落とす必要があります。取引先や監査で問われるのは「理由が表示されますか」ではなく、その理由が正しいことを、どうやって確かめましたかです。この問いに答えるには、四つの見方を先に分けておくのが早道になります。

説明の良し悪しは、四つに分けて見る

米国の標準機関が2021年9月に公表した報告書8312は、説明できる人工知能の要件を四つに整理しました。技術の流行と関係なく使える枠組みなので、社内の議論の土台として今も有効です。四つとは、説明が付いていること、受け手に分かること、説明が正確であること、限界の内側で動くことです。

それぞれの中身は次のとおりです。一つ目は、出力や処理の過程に、根拠や理由が添えられていること。二つ目は、想定した受け手がその説明を理解できること。三つ目は、説明が、その出力を生んだ理由や仕組みの過程を正しく反映していること。四つ目は、設計された条件の下で、出力に十分な確信が得られたときだけ動くことです。三つ目と四つ目は、画面を作るだけでは満たせません。

同じ報告書は、一つの説明が全員に合うことはないと明記し、受け手によって必要な説明の種類が変わると述べています。さらに、詳しい説明は仕組みを正確に反映できる一方で、特定の受け手にとっての分かりやすさを犠牲にする、とも書いています。正確さと分かりやすさは競合するので、どちらを優先するかは相手を決めてからでないと決められません。

仕組みから根拠が出る型と、出ない型がある

実務で扱うAIは、根拠の出どころで二つに分かれます。一つ目は、仕組みそのものが読める型です。重みの付いた足し算、条件で枝分かれする木の形、決まりを並べたもの。この型では、どの材料がどれだけ効いたかが、別に用意した説明ではなく、結果を出した計算そのものから読み取れます。

二つ目は、仕組みは読めないが、後から説明を付ける型です。深い層を重ねた学習や、大量の文章を学んだ生成の仕組みがここに入ります。この型では、どの材料が効いたかを推定して見せる方法や、結論を変えるために必要な最小の変更を示す方法が使われます。精度は高くなりやすい代わりに、説明は仕組みの写しではなく推定です。

選ぶときの分かれ目は、精度でも新しさでもありません。その結果を、誰にどこまで説明する必要があるかです。社内の優先順位を決めるだけなら二つ目の型で足ります。相手の不利益になる判断を支えるなら、一つ目の型に寄せるか、人が決める形に戻します。

型	根拠の出どころ	説明の性質	向く場面	注意
仕組みが読める型	結果を出した計算そのもの	写しに近い	与信、採用、契約可否など不利益が及ぶ判断	材料の数が増えると読みにくくなる
後から説明を付ける型	別に用意した推定の手続き	近似であって記録ではない	社内の優先順位付け、下書き、案の生成	説明が変わっても結果は変わらないことがある
理由を文章で書かせる型	文章を生成する仕組み	根拠ではなく、理由らしい文章	人が読む要旨の作成	本当の理由と食い違っても見分けが付かない

後から付けた説明は、記録ではなく近似

後から説明を付ける方法は便利ですが、その位置づけを取り違えると危険です。先の報告書が引く整理では、透明な説明と事後の説明が区別され、事後の説明について「モデルがどのように動くかを正確に解き明かすものではないことが多いが、それでも実務者や利用者に有用な情報を与えうる」と述べられています。有用であることと、正確であることは、ここで明確に分けられています。

よく使われるのが、結論を反対にするために必要な最小の変更を示す方法です。同じ報告書は、この種の説明が答えるべき問いを「その入力を最低どれだけ変えれば、仕組みはその入力に対する判断を変えるか」と定義しています。「あと1点で通る」と言える形になるので、相手に伝えやすい。ただしこれも、仕組みの中で何が起きたかの記録ではありません。

さらに、説明を出すこと自体にも副作用があります。同じ報告書は、単独の説明では内部の仕組みは明らかにならなくても、複数の説明を突き合わせると知的財産が推測されうると指摘しています。だから方針は「全部出す」ではありません。誰に、どの粒度で、何を出すかを先に決める。これが説明の設計です。

生成AIが述べる「理由」は、根拠として使えない

生成AIに「なぜこう判断したのか」と尋ねると、整った理由が返ってきます。しかしそれは、出力を決めた計算の記録ではありません。理由らしく読める文章を、その場で新しく作っているだけです。ここは感覚の問題ではなく、実測されています。

2025年4月に公開された検証では、答えに影響するヒントをあらかじめ与え、モデルが実際にそのヒントを使ったかどうかを確かめたうえで、思考の記述——出力される考えの過程——にヒントへの言及が現れる割合を測りました。結果は、ある推論型の系統で平均25%、別の推論型の系統で39%。より問題のある種類のヒントを与えた条件では、それぞれ41%と19%でした。使ったのに触れないほうが多数派です。

さらに強い結果があります。報酬の抜け道を仕込んだ学習環境では、モデルは99%を超えるケースでその抜け道を使いました。ところが、思考の記述でそれを明かしたのは、ほとんどのテスト環境で2%未満でした。つまり、書かれた理由が本当の理由と食い違うことは、例外ではなく普通に起きます。同じ検証は、思考の記述を監視することは望ましくない振る舞いに気づく手立てにはなるが、それだけで排除できるものではないと結論づけています。理由の文章は、疑う場所を絞る材料としては使えます。決裁の根拠には使えません。

人の説明も、同じ弱点を抱えている

ここで「だから最後は人が見ればよい」と結論づけたくなりますが、同じ報告書がその逃げ道も塞いでいます。第8節は、人が自分の判断について述べる説明を、先の四つの原則に照らして検討し、自分の判断や結論についての人の説明は、おおむね当てにならないと結論づけています。

挙げられている現象は二つです。一つは内省の錯覚と呼ばれるもので、内側を覗けば自分の判断の理由が分かる、という前提そのものが誤っているという指摘です。人は自分の決定について理由を作り出すことがあり、判断が先に成立して、理由は後から付けられる場合があるとされています。もう一つは選択盲と呼ばれる研究群で、実際には選んでいない選択について、人が理由を語ってしまうことが示されています。

同じ節には、実務でよく効く一文もあります。多くの作業において、人は高い精度で判断できるが、その判断の過程を言葉にすることはできない、というものです。つまり、精度と説明力は別々に存在します。だから対策は「人が見ること」ではありません。人が何を見るか、どの範囲を確認するかを先に決めておくことです。観点を決めずに人を置くと、承認の記録だけが増えます。

偏りは三つの経路から入る

AIバイアスという一語で語られるものも、入り口を分けると打ち手が変わります。国内のガイドラインは、この語について、統計的な意味の偏りと、心理学的な意味の偏り——思い込みに由来する認知の偏りや、都合に由来する感情の偏り——を総称して使うと断っています。まず、一語の中に別物が入っていることを認めるのが出発点です。

同じ注記が紹介している米国標準機関の分類は、三つに割ります。既存のルールや規範、慣行によるもの。統計と計算に由来するもの。人の認知や知覚、習性に由来するもの。この三分類は、材料に入る偏り、組み立てに入る偏り、使い方に入る偏りと読み替えると実務に落ちます。

三つに割る意味は、直し方がまったく違うところにあります。材料の偏りは集め直しで減りますが、組み立ての偏りは集め直しでは減りません。使い方の偏りに至っては、仕組みを差し替えても残ります。次の三つの章で、それぞれの入り口を見ていきます。

経路1：材料に入る偏り

最初の入り口は、学習や参照に使った材料です。いつからいつまでを集めたか、誰を対象にしたか、何を除いたか、欠けた値をどう扱ったか。ここに過去の運用の癖がそのまま入ります。特に見落とされるのが、記録に残らなかったものは材料に存在しないという当たり前の性質です。

典型的なのは、断った側の結果が残らない型です。過去に見送った見込み客がその後どうなったかは、自社の記録には出てきません。だから「見送った判断が正しかったか」は材料の中に答えがなく、仕組みは過去の見送り方をなぞる方向に寄ります。同じことは、対応しなかった問い合わせ、途中で離脱した申込にも起こります。

対処は地味です。材料の目録を先に作ります。期間、対象、除外した条件、欠けた値の扱い、そして「記録に残っていないもの」の一覧。この目録は、監査で最初に聞かれる資料でもあります。材料の目録がない仕組みは、偏りの有無を議論する土台がないということになります。

経路2：組み立てに入る偏り

二つ目の入り口は、何を当てにいくかの設定です。本当に測りたいものが測れないとき、実務では近い別の数字を代わりに置きます。受注しやすさを直接測れないので、営業が接触した回数や、資料を開いた回数を置く。この置き換えた数字を代理指標と呼びます。

問題は、置いた瞬間に、その数字を生んだ過去の運用の癖が目的そのものに入り込むことです。営業が接触しやすかった層は、単に連絡先が整っていただけかもしれません。それでも仕組みは、接触の多かった層を良い層として学びます。代理指標を置くことは、過去の運用を正解として固定することと、ほぼ同じ意味を持ちます。

対処は一行で済みます。何を当てたい値に置いたかを、日本語の一文で書かせ、決裁の資料に残すことです。「受注のしやすさを、過去12か月の初回商談化の有無で代用している」と書ければ、代用が妥当かどうかを人が議論できます。書けない場合は、その仕組みが何を最大化しているのか、社内の誰も説明できない状態だということです。

経路3：使い方に入る偏り

三つ目は、出てきた結果を人がどう扱うかです。国内のガイドラインは、自動化されたシステムや技術への過度の信頼や依存が生じる現象を自動化バイアスと定義しています。仕組みを差し替えてもこの偏りは残るので、運用の側で手当てするしかありません。

同じガイドラインは、対策として提案されている内容も紹介しています。AIによる評価や判断、推奨、予測を人が鵜呑みにしないために、AIの欠点を含む特性を理解できる訓練を受けること。そして、AIの評価や判断を人が承認するときには、承認する理由や根拠を人間自身が独自に考えてから承認すべき、というものです。承認欄が空欄のまま通せる仕組みは、この偏りを設計に組み込んでいることになります。

実務に落とすなら、承認の画面に一行の記入欄を置きます。「なぜ承認したか」を、AIが書いた理由の引き写しではなく、人の言葉で書く。書かれた内容の質はばらつきますが、書けないときに手が止まる、という効果だけで十分な意味があります。加えて、承認せずに差し戻した件数を記録します。差し戻しがゼロの月が続く運用は、人が確認していないのと同じです。

説明を求める相手は三種類で、必要な説明が違う

説明の設計は、相手を決めてから始まります。相手は大きく三種類です。社内の決裁者、取引先や監査を行う側、そして結果によって評価された本人。同じ資料を三者に配ると、決裁者には細かすぎ、監査には粗すぎ、本人には意味が伝わりません。一つの説明が全員に合うことはない、という原則はここに効きます。

それぞれが知りたいことは違います。決裁者が知りたいのは、この仕組みを使う理由と、外したときに何が起きるか、そして間違えたときの影響の大きさです。監査する側が知りたいのは、どの材料を使い、誰が何を確認し、その記録がどこにあるかです。本人が知りたいのは、自分の何が結果に効いたのか、どうすれば変わるのかです。

三者で共通に必要なのは、確かめた範囲と、確かめていない範囲の線です。ここを書いていない説明は、どの相手にも通りません。分かっている範囲と分かっていない範囲を分けて書くだけで、説明の信用度は大きく変わります。

制度の側は、企業に何を求めているか

国内の手引きとして参照されるのが、総務省と経済産業省が2025年3月28日に公表したAI事業者ガイドライン第1.1版です。共通の指針は10項目あり、このうち6番目が透明性、7番目がアカウンタビリティにあたります。透明性の下には、検証可能性の確保、関係者への情報提供、合理的かつ誠実な対応、そして説明可能性と解釈可能性の向上という四つが置かれています。

誤解を減らすうえで重要なのが、三番目の書きぶりです。情報提供は「アルゴリズム又はソースコードの開示を必ずしも想定するものではなく、プライバシー及び営業秘密を尊重して、採用する技術の特性及び用途に照らし、社会的合理性が認められる範囲で実施する」とされています。全部見せろという要求ではないということが、明文で書かれているわけです。さらに脚注では、このガイドラインが情報開示を透明性の側で扱い、アカウンタビリティのほうはAIに関する事実上・法律上の責任を負うことと、その前提条件の整備を指すと整理しています。説明できることと、責任を負うことは別だという分け方です。

利用する側への記述も具体的です。AIの出力を特定の個人や集団への評価の参考にする場合には、AIを利用している旨を評価の対象者に通知し、自動化バイアスも踏まえた人間の合理的な判断のもとで、対象者からの求めに応じて説明責任を果たすとされています。海外に目を向けると、欧州の人工知能規則の第86条が、高い危険度に分類された仕組みの出力に基づく決定について、決定手続における役割と決定の主要な要素の説明を求める権利を定めており、この条文の適用は2026年8月2日からとされています。国内外どちらも、通知と説明の相手として本人を挙げている点は共通しています。

説明できない仕組みを、どこまで使ってよいか

線引きの軸は三つで足ります。その結果が相手に不利益を与えるか。相手が結果を知る立場にあるか。やり直しが効くか。三つとも当てはまる用途では、説明できない仕組みを単独で使いません。逆に、どれも当てはまらない用途なら、説明できない仕組みでも構いません。説明可能性は全社一律の基準ではなく、用途ごとの基準です。

用途	不利益の及び方	求められる説明の水準	使ってよい形
社内の連絡順の並べ替え	ほぼない	低い	説明できない仕組みでも可。全件に人の手が届く運用にする
案内の出し分け	機会の差が生じる	中くらい	出し分けの材料と条件を、社内で言葉にできる形にしておく
取引の可否、与信の目安	直接の不利益	高い	根拠が出る型に限る。出せないなら人が決める
応募者や社員の評価	直接の不利益	高い	本人への通知と、求めに応じた説明ができる体制とあわせて
文章や案の下書き	ない	低い	人が中身を確かめる前提で使う。そのまま外に出さない

中間の扱いも決めておきます。説明できない仕組みを使うが、その出力だけでは決めない、という形です。出力は候補を並べる用途に限り、決定は人が行う。このとき大事なのは、人が確認する範囲を先に決めておくことです。範囲を決めずに「最終確認は人が行う」とだけ書くと、件数が増えた月に確認が形骸化します。

根拠を確かめる手順

説明が正しいかどうかは、読んだ印象では分かりません。動かして確かめます。以下は、導入前の検証と、運用中の定期確認の両方で使える手順です。全件に対して行うものではなく、抜き取りで数件に対して行います。

• 確認する人は、仕組みを導入した人と分ける。導入した人は説明の筋を覚えているため、食い違いに気づきにくい
• 材料を入れ替えたとき、条件を変えたときは、確認をやり直す。前回の記録は前回の条件のものでしかない
• 確認の頻度を先に決める。四半期に一度など、件数ではなく期間で回すほうが続く

導入前に確かめる項目

最後に、仕組みを選ぶ段階で確かめておく項目をまとめます。導入後に聞くと、答えが出てくるまでに時間がかかるか、そもそも答えが存在しないことが分かります。選定の段階で聞けば、答えられるかどうか自体が判断材料になります。

• この仕組みは、結果を出した計算そのものから根拠が読めるのか、後から説明を付ける型なのか
• 説明として出てくるものは、仕組みの写しなのか、推定なのか。提供元はどちらだと説明しているか
• 材料の目録があるか。期間、対象、除外した条件、欠けた値の扱いが書かれているか
• 何を当てたい値に置いているか。代理指標を使っている場合、それを一文で説明できるか
• 同じ入力で結果と説明が安定するか。抜き取りで確かめられる形になっているか
• 評価された本人から説明を求められたとき、誰がどの資料で答えるかが決まっているか
• 確認した記録を残す場所と保存の期間が決まっているか

この一覧で答えが詰まる項目が三つ以上ある場合、その仕組みを不利益の及ぶ判断に使うのは早すぎます。使うなら、候補を並べる用途に限定し、決定は人が行う形に戻します。あわせて、現場で起きやすい取り違えも挙げておきます。

• AIが書いた理由をそのまま議事録に貼り、判断の根拠として記録する
• 説明の画面が付いていることをもって、説明可能性の要件を満たしたと社内に報告する
• 精度が高いことを理由に、根拠が出せない仕組みを与信や評価の判断に使う
• 確認する範囲を決めないまま、最終確認は人が行うとだけ運用ルールに書く
• 偏りの検証を一度だけ行い、材料や条件を入れ替えた後も同じ報告書を使い続ける

言葉の整理

説明可能性と解釈可能性

解釈可能性は、仕組みそのものの読みやすさを指します。説明可能性は、出力について理由や根拠が示せることを指します。読めない仕組みでも説明は付けられるので、二つは別々に成立します。社内の議論では、どちらの話をしているのかを最初に確認すると噛み合います。

後から付ける説明

結果を出した後で、別の手続きによって理由を推定する方法の総称です。どの材料が効いたかを配分して見せるもの、似た事例を並べるもの、結論を変える最小の変更を示すものなどがあります。いずれも仕組みの内部の記録ではないため、近似として扱います。

反実仮想の説明

結論を反対にするために、入力を最低どれだけ変えればよいかを示す説明です。相手に伝えやすく、次の行動につながる形になるという利点があります。ただし、示された変更が現実に実行可能かどうかは別問題なので、そのまま助言として渡すと相手を誤らせることがあります。

代理指標

本当に測りたい対象が測れないときに、代わりに置く近い数字のことです。置き換えた時点で、その数字を生んだ過去の運用の癖が目的に混ざります。使ってはいけないものではなく、使ったことを明記して、妥当かどうかを定期的に見直すべきものです。

自動化バイアス

国内のガイドラインでは、人間の判断や意思決定において、自動化されたシステムや技術への過度の信頼や依存が生じる現象と定義されています。仕組みの精度を上げても消えないため、承認の手順や記録の取り方といった運用の側で手当てします。

まとめ

説明できるAIとは、AIが理由を語ることではありません。要件は四つに分かれます。説明が付いていること、受け手に分かること、説明が実際の理由や過程を正しく反映していること、そして限界の内側で動くこと。社内で議論されているのはたいてい一つ目だけで、三つ目は動かして確かめないと分かりません。正確さと分かりやすさは競合するので、相手を決めてからでないと説明は設計できません。

生成AIが述べる理由は根拠になりません。ヒントを実際に使ったのに思考の記述で触れた割合は、ある系統で平均25%、別の系統で39%。報酬の抜け道を99%超のケースで使いながら、それを明かしたのはほとんどの環境で2%未満でした。かといって「人が最後に見るから大丈夫」も成り立ちません。同じ報告書は、自分の判断についての人の説明もおおむね当てにならないと結論づけ、判断が先で理由が後から付く現象を挙げています。効くのは人を置くことではなく、人が何をどこまで確認するかを先に決めることです。

実務でやることは三つです。偏りの入り口を材料、組み立て、使い方の三つに割って、それぞれ別の手当てをすること。用途を不利益の及び方で分け、根拠が出せない仕組みを不利益の及ぶ判断に単独で使わないこと。そして、入力を一つ動かして結果と説明が一緒に動くかを抜き取りで確かめ、その記録を残すこと。国内のガイドラインは、開示の範囲を営業秘密に配慮した合理的な範囲としつつ、評価された本人への通知と、求めに応じた説明を求めています。欧州の規則にも同趣旨の権利があり、2026年8月2日から適用されます。説明できないものを使わないのではなく、説明できない範囲を自分たちで把握しておく。ここが、AIを判断の手前に置く体制の分かれ目になります。

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