シリーズ：Trust in AI「説明可能」編 あなたのAIは「第二の地動説」になっていませんか？

「来期の主力事業はAではなくBに集中すべきです。予測利益は10%向上します」。AIが膨大なデータを解析して一つの推奨案を示した。しかし、経営陣の経験と直感、そして現場の声は、事業Aの継続を強く支持している。

あなたは何を根拠に決断を下しますか。取締役会や投資家にはどう戦略転換の論拠を説明しますか。事業Aの成長に貢献してきた従業員をどのように納得させ、新たな挑戦へと導くでしょうか。

どれほど高性能なAIの答えでも、結論に至るまでの「なぜ」がブラックボックスであれば、経営の舵を共に握らせることはできません。AIの活用がより高度に、より頻繁になるほど、企業は説明可能性の壁に直面するでしょう。データ駆動型経営への移行を阻む、目に見えない最大の障壁です。

富士通は1935年の創業以来、時代の変遷に合わせ、社会インフラというミッションクリティカルな領域でシステムの「なぜ」に向き合い続けてきました。「何が起きたか」という現象の報告だけでなく、「なぜ起きたのか」という原因の解明と説明責任こそが、社会からの信頼を築く根幹であり、私たちのDNAなのです。

この歴史は、Wayfindersが「Trust in AI」の5要素の一つとして掲げる「説明可能」の土台です。説明可能とは「AIが出した答えを、人が『なぜそうなるのか』まで理解できる形で根拠を説明できること」を意味します。富士通は「原因究明」と「根拠提示」という2つの側面から、独自のAI技術でアプローチします。

一つ目は「因果AI」です。ビジネスの先を読むには、相関ではなく因果を解きほぐすことが欠かせません。「売り上げが伸びたのは広告施策の効果か、単なる市場の好景気か」。従来のAIでは明確に答えられませんでした。富士通の因果AIは、データ間の原因と結果を特定して明確な答えを示します。勘や経験に頼りがちだったビジネス施策の効果検証を、データに基づく科学へと昇華します。

二つ目は「ナレッジグラフ拡張RAG」。生成AIが引き起こすハルシネーション（もっともらしい嘘）に対応します。社内に蓄積された膨大な事実を体系的に結び付け、組織独自の「知の体系」を築きます。AIは自社専用のナレッジグラフを根拠に加えることで、より網羅的で正確な情報に基づき、深い洞察を伴う回答をつくります。ビジネスにおける信頼度は飛躍的に高まり、自社の歴史と文脈、業務を理解した「有能な参謀」へと進化するのです。