はじめに：AIの判断を「なぜ」で説明する新時代
機械学習モデルの予測精度が向上する一方で、その判断根拠を人間が理解できる形で説明することの重要性が高まっています。特に医療診断や金融審査など、高い信頼性が求められる領域では「なぜその結果になったのか」を明確に示すことが不可欠です。
近年、因果推論の理論と大規模言語モデル（LLM）を融合させることで、モデルの判断を自然言語で分かりやすく説明する研究が急速に発展しています。本記事では、この領域における最新の手法、代表的な研究、そして技術的課題について詳しく解説します。
因果推論×LLMの主要アプローチ
因果グラフからの自然言語説明生成
因果推論とLLMを組み合わせた代表的なアプローチの一つが、データから因果関係を発見し、その結果をLLMが自然言語で説明するパイプライン方式です。
具体的なプロセスとしては、まず因果探索アルゴリズムを用いて複数の因果グラフ候補を生成します。次に、LLMがこれらのグラフを解析し、各エッジ（原因と結果の関係）について「なぜその因果関係が存在し得るか」を説明するレポートを自動生成します。この手法では、LLMがドメイン知識の代理として機能し、提案された因果構造の妥当性を検証しやすくする役割を担います。
反事実説明の自動生成
反事実説明とは「もし条件が異なっていたら、結果はどう変わっていたか」を示すアプローチで、モデルの判断根拠を直感的に理解するのに有効です。
Bhattacharjeeら（2024）は、ブラックボックスなテキスト分類モデルに対してLLMを用いた三段階のパイプラインを提案しました。第一段階では入力テキスト中の潜在的な隠れ特徴をLLMが特定し、第二段階でそれら隠れ特徴に関連する具体的入力要素を同定、最後にそれらを変更した「反事実例」を生成します。このプロセスにより、「もし○○が変われば結果は変わった」という説明をゼロショットで生成し、モデルの判断根拠を因果的に解釈可能にしています。
XAI手法の結果を平易な文章に翻訳
既存の説明可能AI（XAI）手法の出力を、LLMで読みやすい自然言語に変換するアプローチも注目されています。
Zytekら（2024）は、特徴量の寄与度を算出するSHAP値などのXAIアルゴリズムの出力をLLMに与え、人が読みやすい説明文に自動翻訳する手法を報告しました。例えば「第二階部分の面積が平均より大きいため家の価格を上昇させました」といったように、モデルの各特徴量が予測に与えた影響を自然な文章で記述します。これにより、生の数値や専門用語ではなく、平易な因果ストーリーとしてユーザに説明できるようになります。
説明可能AI（XAI）における実践的活用
因果関係に基づく説明生成技術は、説明可能AIの文脈でモデルの判断理由を明示する用途に活かされています。
LLMを活用することで、複雑なブラックボックスモデルの決定過程を自然言語の物語形式で説明できます。例えば医療AIモデルの場合、従来は確率や重みの情報しか得られなかった予測に対し、「この患者は高コレステロール値と家族の既往歴、加齢と体重といった要因により今後高血圧になるリスクが高いとモデルは判断しています」といった説明文を自動生成できます。
また、LLMはユーザの質問内容を理解して適切な説明を生成するインタフェースとしても機能します。ユーザが「なぜこの予測が出たのか？」と尋ねた際に、LLMは内部の説明情報に基づいて因果的な回答を構成し提供します。反事実的なシナリオの提示も可能で、「もしこの患者のコレステロール値が正常範囲だったら、高血圧リスクの予測確率は下がったでしょう」といった形で、入力要因を変化させた場合の結果を示すことができます。
研究によれば、このようなLLMを介した説明は従来手法よりユーザにとって理解しやすく、モデルへの信頼感向上にもつながる可能性が示されています。
注目すべき研究プロジェクトと研究者
Statistical Causal Prompting（SCP）
滋賀大学や東京医科大学のチームによる「Statistical Causal Prompting」は、統計的因果発見（SCD）アルゴリズムとLLMベースの知識推論を統合した手法です。まず観測データに対してSCDで因果グラフを推定し、次にその結果をGPT-4などのLLMにプロンプトとして与えて各変数ペアの因果関係について詳細な知識を生成させます。
LLMが生成した因果関係の知見をSCD側にフィードバックすることで、ドメイン知識を取り入れたより精度の高い因果モデルの構築に成功しています。この研究は、LLMが事前学習で蓄えた膨大な知識を因果推論に活かすことで、データのバイアスや不足を補い得る可能性を示しました。
COATプロジェクト
COAT（Causal representatiOn AssistanT）は、香港浸会大学・MBZUAI・CMU・清華大学などの合同チームによる大規模プロジェクトです（NeurIPS 2024）。非構造化データからLLMが潜在的な因果要因を提案し、その要因について追加情報（アノテーション基準など）もLLMが提供します。
その後、データを構造化して因果学習モジュール（例えばFCIアルゴリズム）で因果関係を発見し、再び説明不足な部分はLLMがフィードバックを与えて隠れた要因の追加発見を促すという、人間の科学的発見プロセスを模した循環的フレームワークとなっています。
マルチエージェント方式の因果推論
Tangら（2023）が提案した「CaCo-CoT」は、複数のLLMに推論者と評価者の役割を与えて協調させることで、因果関係の一貫性を向上させる手法です。推論担当のLLMが因果的な解答を提案し、別のLLMが反証シナリオ（反事実）でそれを検証・反論することで、より信頼性の高い因果説明を生成します。
技術的課題と克服への取り組み
因果構造獲得の困難性
データ駆動で因果構造を特定すること自体が難題です。観測データにはしばしば選択バイアスや交絡が存在し、純粋な統計的因果探索だけでは誤ったグラフになる恐れがあります。事前知識なしに推定された因果グラフは不正確になりがちであり、人間の専門知識や追加の仮定を組み込む工夫が不可欠です。
LLMを使ってドメイン知識を付与する試みは有望ですが、どの程度信頼して自動化できるかは引き続き検証が必要です。
説明の信頼性と因果錯覚のリスク
LLMが生成する説明が常に「正しい因果関係」を反映しているとは限らず、もっともらしい誤説明のリスクがあります。大規模言語モデルは流暢で説得力のある文章を作れますが、それゆえに事実と異なる因果解釈でもあたかも正しいかのように述べてしまう可能性があります。
特に、RLHFによる調整を経たChatGPTは一般的な幻覚（hallucination）は減ったものの、因果関係については過剰に「因果あり」と判断してしまう傾向が強まったとの報告があります。本来無関係な事象同士に因果を見いだして説明をでっち上げてしまうケースが確認されており、このような因果錯覚を防ぐためには、LLMの出力を検証する仕組みや、因果的整合性を保つプロンプト戦略が課題となります。
評価指標の標準化
自然言語による説明の良し悪しを測る定量的な指標作りも困難な課題です。説明可能AI全般の文脈では「妥当性（正確さ）」と「わかりやすさ（納得感）」という二つの観点がよく議論されます。
前者は忠実性（faithfulness）とも呼ばれ、生成された説明がモデルの実際の判断プロセスや真の因果構造をどれだけ正確に反映しているかを指します。後者はもっともらしさ・理解容易性（plausibility）であり、説明が人間にとって筋が通って受け入れやすいかという主観的指標です。
LLMは人間好みの表現で説明を言い換えることが得意なため理解容易性は高い傾向にありますが、それが必ずしも忠実性を伴うとは限りません。現状では明確な評価基準が確立しておらず、評価手法の標準化が今後の課題となっています。
日本における研究動向と今後の展望
日本においても、因果推論とLLMを組み合わせた研究が進みつつあります。先述のSCP手法は日本の研究チームによる成果であり、日本発の技術が国際的にも注目されています。
橋本ら（慶應義塾大学、2025）は日本語の物語文から因果関係を抽出して因果ネットワークを構築する手法を提案しました。この研究ではGPT-4などのLLMの文脈理解・リライト能力を利用し、文章中に暗に含まれる因果表現を明示的な形に言い換えさせています。その上で、ルールベースの抽出器で因果関係のペアを検出しグラフ化することで、従来は難しかった曖昧な表現からの因果関係抽出を高精度で実現しました。
日本語環境での因果説明自動生成はまだ黎明期にありますが、国内の大学・企業の研究者もこの分野に参入し始めています。言語固有の課題（日本語の因果表現の多様性など）に対応した研究が今後増えると期待されます。医療や製造業など日本が強みを持つ分野の実データに対して、これらの技術が応用・検証されていくことで、説明可能かつ信頼できるAIの実現に貢献していく可能性があります。
まとめ：因果推論×LLMが拓く説明可能AIの未来
因果推論と大規模言語モデルを組み合わせた自然言語による説明生成は、AIの透明性と信頼性を高める重要な技術として急速に発展しています。因果グラフの自動解釈、反事実説明の生成、XAI手法の結果の平易化など、多様なアプローチが提案され、実用化に向けた研究が進んでいます。
一方で、因果構造の正確な獲得、説明の信頼性確保、評価指標の標準化といった技術的課題も残されています。特に因果錯覚のリスクに対しては、複数のモデルによる検証や人間によるレビューを組み込んだシステム設計が求められます。
今後は、ドメイン特化型LLMの開発、外部知識ソースとの連携、対話的な説明生成システムの構築などが研究テーマとして重要になるでしょう。日本語を含む多言語対応や、医療・金融など高信頼性が求められる分野への実装が進むことで、因果推論×LLMによる説明生成技術は、真に信頼できるAIシステムの基盤技術として確立されていくと考えられます。
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