【AI No.163】今更聞けない！ルールベースシステムをサクッと解説

この記事では、ルールベースシステムについて初心者にもわかりやすく説明し、具体例や活用場面を通じてその魅力をお伝えします。

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ルールベースシステムとは？

ルールベースシステムとは、事前に定義された一連の「ルール」に基づいて判断や処理を行うシステムです。これにより、人間の専門知識をプログラム化し、特定のタスクを自動化することが可能になります。例えば、医学診断システムや金融取引システムで使用されています。

具体例として、家庭用の温度制御システムを考えます。温度が一定の範囲を超えた場合にエアコンが自動的に作動するルールが設定されています。このルールが「もし温度が30度を超えたら、エアコンをオンにする」といった形で動作します。


graph TD;    A[温度センサー] -->|検知| B{温度30度以上か?};    B -->|はい| C[エアコン作動];    B -->|いいえ| D[何もしない];

この図では、温度センサーが情報を取得し、ルールに従ってエアコンが作動する仕組みを示しています。非常にシンプルですが、多くの応用が可能です。

次の例として、銀行の不正取引検出システムを考えます。このシステムでは、「特定の金額を超える取引が深夜に発生した場合はフラグを立てる」というルールを適用します。


graph TD;    A[取引監視] -->|金額と時間のチェック| B{深夜かつ高額?};    B -->|はい| C[フラグを立てる];    B -->|いいえ| D[監視継続];

この仕組みは、金融詐欺のリスクを低減するために重要です。

ルールベースシステムは、1970年代に人工知能（AI）の研究が進む中で開発されました。当時の研究者たちは、人間の専門知識をコンピュータに再現することを目指し、エキスパートシステムとして利用可能な形でルールを構築しました。


graph TD;    A[AI研究] --> B[エキスパートシステムの登場];    B --> C[ルールベースシステム];    C --> D[様々な応用へ];

ルールベースシステムの初期の開発に貢献した研究者には、エドワード・ファイゲンバウム（Edward Feigenbaum）がいます。彼はスタンフォード大学でエキスパートシステムの開発に携わり、「MYCIN」などの代表的なプロジェクトを通じてこの分野をリードしました。

ルールベースシステムの考案は、当時のコンピュータ科学の進歩とともに行われました。特に、知識工学の発展により、人間の知識をコンピュータが利用可能な形で表現する技術が急速に進化しました。

多くの人がつまずくポイントは、「ルール」の設定方法です。ルールを厳密に定義しないと、誤った結果を引き起こす可能性があります。また、大量のルールが増えるとシステムの管理が複雑化するため、適切な設計が求められます。

ルールベースシステムは主に「知識ベース」と「推論エンジン」の2つの部分から構成されます。知識ベースにはルールが格納され、推論エンジンがこれを利用して判断を行います。


graph TD;    A[知識ベース] --> B[推論エンジン];    B --> C[結果の提示];

ルールベースシステムは、専門的な知識が必要とされる場面で利用されます。

例えば、医療分野では診断支援システムとして利用されています。患者の症状データを入力すると、ルールに基づいて診断結果を提供するシステムです。


graph TD;    A[患者データ] --> B[ルールベース診断];    B --> C[診断結果];

また、法律文書のレビューシステムとしても活用されています。契約書の特定条件を自動チェックすることで、リスクを軽減します。


graph TD;    A[契約書データ] --> B[ルールベースレビュー];    B --> C[リスク評価];

ルールベースシステムは、単純な処理だけでなく、専門的な分野の自動化に適しています。さらに、現代のAIシステムと組み合わせることで、より柔軟な応用が可能になります。

ルールベースシステムの理解を深めるには、以下のAI関連のキーワードを学ぶことが重要です。

エキスパートシステムは、ルールベースシステムの基盤となる技術であり、人間の専門知識を再現します。

推論エンジンは、知識ベースを利用して判断を下すシステムです。

機械学習は、ルールベースシステムを補完する技術であり、データから学習します。

人工知能は、ルールベースシステムを含む幅広い分野を指します。

自然言語処理は、ルールベースシステムと組み合わせて活用されることが多い技術です。

ルールベースシステムを理解することで、専門的な知識をシステム化し、効率的な業務遂行が可能になります。この学習を通じて、AIの基盤を深く理解し、日常生活や仕事に役立てることができます。