手段目標分析

手段目標分析（Means-Ends Analysis, MEA）

手段目標分析（MEA）は、人工知能（AI）における問題解決のための手法の一つであり、目標達成に向けた行動を見出すための検索制御技術を指します。この技法は、1950年代から創造性ツールとして実用されており、特に工学分野において設計手法としての支持を受けています。MEAは、目標を設定し、その達成に必要な行動を探索するプロセスに特化しています。

問題解決における検索の重要性

AIにおける知的振る舞いの重要な側面の一つが、「目標ベース」の問題解決です。これは、望ましい目標に向かう行動の系列を特定し、それを問題解決に組み込む枠組みとして位置づけられています。この目標探索システムは、外部環境からの入力情報（感覚チャネル）を受け取り、それに基づいて行動を決定し、その結果を外部に出力します（駆動チャネル）。さらに、探索は特定の状態から目的の状態へ移行するための行動を明らかにするプロセスとも言えます。

MEAの動作原理

手段目標分析の基本的な動作原理は、現在の状態と目標状態の間に存在する「差」を縮小する行動を選択することにあります。この行動は、現在の状態に適用され、新しい状態を生成します。このプロセスは繰り返し行われ、最終的には目標状態を達成するまで続けられます。この効率的な進行のためには、目標探索システムが特定の差異に応じた適切な行動を特定し、この差異を解消していく必要があります。また、行動が事前に失敗した場合には替えの行動を考慮し、実際の進捗を管理する手段が求められます。

重要度による差異の評価が可能であれば、最も重要な差異に優先順位を付け、効率的な探索を実現することが可能です。これにより、単なる力任せの検索戦略と比べ、平均的な性能が向上する可能性があります。

MEAを用いたAIシステムの実例

手段目標分析に基づく問題解決戦略が初めて実装されたのは1963年のことでした。アレン・ニューウェルとハーバート・サイモンによって開発された「General Problem Solver（GPS）」というプログラムがその例です。このプログラムでは、差異と行動（オペレータ）との関連がシステムに事前に組み込まれており、これが「table of connections」と呼ばれていました。

また、行動とそれに伴う副作用を明確に見極めれば、このテーブルを使用せずに必要なオペレータを探し出すことも可能です。

具体的な適用例として「STRIPS」が挙げられます。このプログラムは自動計画において、差異とその解消を促すオペレータの関係をタスクに依存せずに分析します。

さらに「Prodigy」というシステムも存在し、これはカーネギーメロン大学の研究者たちによって開発された学習支援型の自動計画プロジェクトです。Prodigyは手段目標分析を利用し、問題解決のための支援を行います。

結論

手段目標分析（MEA）は、問題解決のフレームワークとして、AI技術の進化において重要な役割を果たしています。1980年代以降もその応用範囲は広がり、様々な分野で活用されています。将来的には、さらに複雑な問題解決に対応するために、この手法の改善と発展が期待されています。

もう一度検索