事例ベース推論

事例ベース推論（Case-based reasoning: CBR）

事例ベース推論は、過去の類似した問題の解法を利用して新しい問題を解決する手法です。この手法は、実際に人間が日常生活でよく行っているプロセスともいえ、認知科学の分野では、全ての推論が過去の経験に基づく可能性があると考えられています。

プロセスの概要

事例ベース推論は、4つの主要な段階で構成されています。

1. 検索

問題が提示されると、記憶の中から関連性の高い事例を検索します。この事例は問題そのものと、その解決策がどのように導かれたかという注釈を含んでいることが通常です。たとえば、フレッドがブルーベリーパンケーキを作ろうとしたときに、彼が以前に作った普通のパンケーキの記憶を思い出すという具合です。

2. 再利用

検索された事例から、新しい問題に対する解決策へのマッピングを行います。この段階では、新たな状況に合わせて解法を調整することが必要になる場合があります。フレッドは、普通のパンケーキの作り方を元に、ブルーベリーをどのように追加するべきかを考えるでしょう。

3. 修正

マッピングが完了すると、新たに得られた解決策を実際に試したり、シミュレーションを行ったりして効果を確認します。フレッドは、ブルーベリーをバターに混ぜることで予期しない結果が起こった場合には、調整を加えて次回はより良い結果を得ることができるようにします。

4. 記憶

新しい問題に対して適切に適応した解法が得られたら、その経験を次の事例として記憶します。このプロセスを経て、フレッドはブルーベリーパンケーキのレシピを新たな知識として保持し、再び利用することができるようになります。

他の手法との比較

事例ベース推論は、機械学習におけるルール獲得アルゴリズムと似たところがありますが、一般化のタイミングに違いがあります。ルール獲得アルゴリズムは、訓練中に得られた事例から先行して一般化を行う一方で、事例ベース推論は実際に問題が発生してから一般化を行うため、より具体的な状況に即した適用が可能となります。これは、実践的な問題解決において非常に有用です。

批判

事例ベース推論は、統計的に適切なデータに依存しており、その基に成り立つ一般化に信頼性が伴うかどうかは疑問です。つまり、十分な統計データに基づかない場合、帰納的推論は信頼性を欠く可能性があります。

歴史

事例ベース推論の研究は、1980年代初期にロジャー・シャンクやそのチームによってイェール大学で行われたことに始まります。その後、さまざまなシステムへの応用が試みられ、法的な推論やメモリベース推論といった分野でも進展が見られました。

応用例

この手法はさまざまな分野で利用されています。たとえば、ヘルプデスクではコンパックのSMARTやGEのAppliance Call Centerといったシステムが事例ベース推論を用いて顧客サービスの向上を図っています。また、製造業界ではCLAVIERのようなシステムが複合部品の製造における意思決定支援に役立っています。

事例ベース推論は、日常的な課題を解決するための強力なツールであり、現代の技術や研究においても重要な役割を果たしています。

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