エキスパートシステムと機械学習の違いを徹底解説！仕組み・使い道・学習の有無まで中学生にもわかる実例つき

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エキスパートシステムと機械学習の違いを徹底解説！仕組み・使い道・学習の有無まで中学生にもわかる実例つき

エキスパートシステムとは何か

エキスパートシステムは人間の専門家が持つ知識をコンピュータに移した「知識ベース」と、そこから適切な結論を導くための「推論エンジン」で成り立っています。

特徴をざっくり言うと、人の知識をルール化して再現する道具です。知識ベースには「IF A AND B THEN C」というようなルールがどっさり並び、推論エンジンは入力情報を見てどのルールを適用するか決め、結論を出します。

この仕組みは長年医療の診断補助や機械の故障診断、設定作業のチェックリストのような場面で活躍しました。ルールがはっきりしている領域では強い力を発揮します。

ただし課題もあり、最新の発見や新しい現象を自動で取り込むことは苦手です。新しい知識を追加するには専門家が手を動かしてルールを書き換える必要があり、データをもとに自動的に学習する性質は基本的にありません。

このため、安定的に動くが変化には遅い、という特徴を持つのがエキスパートシステムの現実的な姿です。

機械学習とは何か

機械学習はデータを素材にしてコンピュータ自身が学習していく仕組みです。

人が事前に決めたルールを並べるのではなく、多くの例から統計的な規則を見つけ出し、将来の判断を予測します。代表的な方法には「監視付き学習」「教師なし学習」「強化学習」があり、それぞれデータの性質や目的が異なります。

監視付き学習では正解ラベルのついたデータを使って、次に起こることを予測します。手書き文字の認識やメールのスパム分類、天気予報の確率などが例です。

機械学習の魅力は大量のデータから新しいパターンを見つけられる点と、データが増えると自動的に改善されやすい点です。ただしモデルの内部がどう判断しているかを必ずしも人が理解できないことがあり、データ品質が低いと誤った結論を出すリスクも存在します。総じて、機械学習は「データを使って頭を育てる力」です。画像認識、音声認識、レコメンドなど、多くの現代アプリで活躍しています。

違いの要点と使い分けの目安

エキスパートシステムは知識ベースと推論ルールを組み合わせて結論を出します。

この性質の最大の強みは解釈性の高さで、なぜその結論になったのかを説明しやすい点です。一方で現場の新しい状況に対応するにはルールを新たに作る必要があり、データの変化を自動で取り込む力は弱いです。

機械学習はデータから学ぶ力が強く、特に大量のデータがあると高い予測精度を出せます。しかしモデルの内部動作を人が追いづらい場合があり、判断根拠の説明責任が求められる場面では不向きなこともあります。要するに、安定したルールが重視される領域にはエキスパートシステム、データから新しい知識を引き出したい領域には機械学習が適しているのです。

現場ではこの二つを組み合わせる動きも増えています。例えば専門家が作ったルールを機械学習で微調整する、未知の状況に対して機械学習で補助情報を出し、推論エンジンが最終判断を返すようなハイブリッドな設計も実際に活用されています。

このような使い分けの考え方を知っておくと、AIをどう活用すべきかを考えるときに大いに役立ちます。

<table> 特徴エキスパートシステム機械学習 知識の源人間がルールとして作成データから自動抽出 学習基本的に学習なしデータを通じて学習可能 透明性高い解釈性モデル次第で不透明なことがある 更新のしやすさ専門家がルールを追加・修正データ更新で再学習 代表的な用途診断、ルールに基づく決定予測、分類、認識 table>

ピックアップ解説

ところで、機械学習を日常の会話に置き換えると、データという食材を使って頭を鍛える料理のようだ。最初はレシピを忠実に守るが、経験を積むほど味が染み、時には失敗も学習の一部になる。データの質と量が決め手で、モデルがどう判断しているかを全部説明してくれるとは限らない。だからこそ検証と説明責任が大切だと私は思う。エラーが起きたとき、データを見直す癖をつければ、機械学習の力を安全に引き出せる。

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