題目:解釈可能性を解きほぐす：最適な組合せ解のための人間中心の基準

要旨:アルゴリズムによる支援システムは、理解しにくい「最適解」を返すことがしばしばある。しかし、効果的な人間—アルゴリズムの協働には、解釈可能性が必要である。機械の解が同程度に最適である場合、人間はどちらかを選ばなければならないが、「ある解が別の解より解釈可能である理由」を精密に説明する枠組みは依然として欠けている。解釈可能な機械解の構造的特性を特定するために、本研究では、参加者が「ビン詰め（箱詰め）」におけるアイテムの詰め方について、等最適な2つの解のうちどちらが理解しやすいかを選ぶ実験パラダイムを提示する。選好は、解の構造に関する3つの定量可能な性質を確実に反映していることを示す。すなわち、貪欲ヒューリスティックとの整合性、ビン内の単純な構成、そして順序付きの視覚的表現である。最も強い関連は、順序付き表現とヒューリスティックとの整合で観察され、構成の単純さも一貫した関連を示した。反応時間の証拠は一部混在しており、ヒューリスティックの違いが大きいときに主として速い応答が見られた一方、複雑さの効果については、ウェブカメラに基づく視線の集計では信頼できる影響は示されなかった。これらの結果は、最適なビン詰め解における解釈可能性を、特徴（feature）ベースで具体的に説明するものであり、解の構造と人間の選好を結び付けるものである。実行可能な性質（単純な構成、順序付き表現、ヒューリスティックとの整合）を特定することで、本研究は、解釈可能性を意識した最適化と、機械解の提示を可能にし、現実の割当て・設計タスクにおいて最適性と解釈可能性のトレードオフを定量化するための道筋も示す。

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