ケースベース推論 (CBR) は、以前の経験に基づいて新しい問題を解決するために使用される人気の人工知能 (AI) テクノロジーです。これは、過去の状況と新しい状況の間の類似点を発見するプロセスである類推推論に依存する機械学習の一種です。 CBR は、過去の同様の事例を取得し、それを現在の状況に適応させて意思決定を行ったり、問題を解決したりすることで機能します。このテクノロジーは人間の問題解決に由来しており、人々は新しい状況で意思決定を行う際に過去の経験に頼ることがよくあります。 CBR は、類似した問題には類似した解決策が存在するという考えに基づいた機械学習の一種であり、この類似性を利用して新しい問題の解決策を見つけます。
事例ベースの推論プロセス
CBR プロセスには通常、取得、再利用、改訂、保存という 4 つの主要なステップが含まれます。
- 検索： CBR プロセスの最初のステップは、ケース ライブラリから関連するケースを取得することです。これには、ライブラリを検索して、現在の問題に類似したケースを見つけることが含まれます。目標は、当面の問題に可能な限り近いケースを特定することです。これらのケースは有益な情報を提供する可能性が最も高いためです。場合によっては、検索ステップには、キーワード検索やその他の形式のデータマイニングを使用して、関連するケースを特定することが含まれる場合があります。
- 再利用：関連するケースが取得されたら、次のステップはそれらを再利用して現在の問題を解決することです。これには、過去の事例で使用された解決策を現在の問題に適合させることが含まれます。目標は、効果的であるために過去の事例と十分に類似しているが、現在の問題の特有の側面に対処するために十分に異なる解決策を見つけることです。このステップには、解決策の開始点として 1 つ以上の過去の事例を選択することが含まれる場合もあれば、複数の過去の事例から要素を組み合わせて新しい解決策を作成することが含まれる場合もあります。
- 改訂：過去の事例を使用して解決策を開発した後、次のステップは、現在の問題によりよく適合するようにそれを修正することです。これには、ユーザーからのフィードバックや新しい情報が入手可能になったときに、それに基づいてソリューションを変更することが含まれる場合があります。目標は、現在の問題をできるだけ効果的に解決できるようにソリューションを改良することです。場合によっては、改訂ステップでは、機械学習アルゴリズムを使用してソリューションを最適化する必要があります。
- 予約する： CBR プロセスの最後のステップは、新しく開発されたソリューションを将来の使用のために保持することです。これには、今後の質問の検索ステップで使用できるように、新しいケースをケース ライブラリに追加することが含まれます。目標は、症例ライブラリの品質と CBR プロセスの有効性を時間の経過とともに継続的に改善することです。保持ステップには、ケース ライブラリの整理と維持を支援するナレッジ マネジメント ツールの使用も含まれる場合があります。
他の方法との比較
機械学習におけるケースベースの推論は、次のように他の問題解決手法と比較できます。
- ルールベースのシステム:ルールベースのシステムは、人工知能の問題を解決するための一般的なアプローチです。 CBR とは異なり、ルールベースのシステムは、事前定義された一連のルールに依存して問題を解決します。これらのルールは人間の専門家によって作成されることが多く、新しい状況や予期せぬ状況に対処できない場合があります。一方、CBR は過去のソリューションを再利用することで、新しい状況に適応できます。
- デシジョンツリー:デシジョン ツリーは、分類問題を解決するために機械学習とデータ マイニングで使用されるアルゴリズムです。デシジョン ツリーは、最終的な決定に達するまで、さまざまな基準に基づいてデータを再帰的に分割することで機能します。一方、CBR は、データに基づいてデシジョン ツリーを作成するのではなく、過去の事例に基づいて問題を解決します。
- ニューラルネットワーク:ニューラル ネットワークは、過去のデータから学習し、そのデータに基づいて予測を行うことができる機械学習アルゴリズムです。ニューラル ネットワークは、画像認識や自然言語処理などのタスクに適しています。一方、CBR は、経験に基づいて新しい状況に適応する必要があるタスクに適しています。
事例ベースの推論の長所と課題
機械学習におけるケースベース推論の利点:
- 再利用性: CBR システムは、同様の問題に対する過去のソリューションを再利用できるため、ソリューションを最初から開発する場合に比べて時間と労力を節約できます。
- 適応性: CBR システムは、関連するケースを選択して変更することで、変化する状況や環境に適応できます。
- 説明する： CBR システムは、検索された類似事例に基づいて解決策の説明を提供できます。
- 勉強：CBR システムは、新しいケースから学習し、時間の経過とともに知識ベースを洗練させることができます。
機械学習における事例ベースの推論の課題:
- この事例は次のことを示しています。 CBR の品質は、問題を解決するために使用されるケースの精度と完全性に依存します。ケースが適切に表現されていない場合、間違った解決策が導かれる可能性があります。
- 事例検索: CBR システムの成功は、症例ライブラリから関連する症例を検索できるかどうかにかかっています。取得プロセスが非効率的または効果的でない場合、不十分な解決策が得られる可能性があります。
- 適応する：取得したケースが新しい問題領域に正確に一致しない可能性があるため、取得したケースを新しい問題領域に適応させることは困難な場合があります。
- スケーラビリティ:症例ライブラリのサイズが大きくなるにつれて、症例の取得と調整に必要な時間が大幅に増加し、システムの効率に影響を与える可能性があります。
事例ベースの推論の応用
次のようなさまざまな分野で使用されています。
- 財務上の決定: CBR システムは、金融機関が過去の事例と現在の状況を比較することにより、融資の承認、リスク評価、投資戦略に関する意思決定を支援するために使用できます。
- 法的推論:機械学習システムにおける事例ベースの推論は、法律の分野で使用でき、同様の法的問題を伴う事例を検索して適応させることで、判例法の研究を支援し、法的議論を準備することができます。
- 輸送と物流: CBR システムは輸送や物流に使用でき、過去の事例から学習することで、ルート設定、スケジュール設定、リソース割り当てを最適化できます。
参考文献
【1】https://www.scaler.com/topics/artificial-intelligence-tutorial/case-based-reasoning-in-machine-learning/