説明可能なワークフロー
説明可能なワークフロー（XW）とは、自動化されたシーケンス内のすべてのステップ、意思決定ポイント、および出力が、人間の観察者に対して追跡可能で、理解可能で、正当化可能である構造化されたプロセスです。これは単にタスクを実行するだけでなく、システムが特定の成果に到達した理由と方法を文書化します。
機械学習（ML）やAIエージェントによって駆動される複雑な自動化環境では、「ブラックボックス」問題が重大なリスクをもたらします。XWは、アカウンタビリティを確保することでこれに対処します。規制対象の業界にとって、この透明性はオプションではなく、監査、デバッグ、ユーザーの信頼構築のためのコンプライアンス要件です。
XWを実装するには、ワークフローエンジンに特定のロギングおよび解釈レイヤーを統合する必要があります。システムは単に「タスク完了」と記録するのではなく、「入力データXが条件Yを満たしたため、信頼度スコアCでモデルZがトリガーされ、タスクが完了した」と記録します。これには、説明レイヤーにフィードされる明示的な意思決定ノードを備えたワークフローを設計する必要があります。
主な課題は、高度なAIモデルの固有の複雑さにあります。高いニュアンスを持つ数学的操作を、正確性を失うことなく、シンプルで実行可能な人間の言語に翻訳することは困難です。さらに、レガシーシステムに説明可能性を後付けすることは、多くの場合コストがかかります。
