エキスパートシステム・ナレッジベースとは？

エキスパートシステム・ナレッジベースの意味

熟練者の判断を規則の形で表現し、推論によって助言や診断を導く仕組みと、その知識を蓄えた知識ベース。判断の根拠を規則として示せるため説明責任を果たしやすく、属人化した専門知識を組織の資産へ移す手段として位置づけられる。

エキスパートシステム・ナレッジベースの具体例

保守部門で、機器の症状と稼働条件を入力すると原因候補と点検手順を提示する仕組みを構築する。熟練者3名の判断を約400の規則に整理した結果、経験の浅い担当者でも一次切り分けができるようになり、出張対応の件数が2割減る。

エキスパートシステム・ナレッジベースは試験でどう引っ掛けられる？

規則を人手で保守する必要があり、対象が複雑になるほど規則同士の矛盾と更新負担が増える。データから統計的に学習する方式と混同しないこと。後者は精度が高くても判断根拠の説明が難しいという逆の弱点をもつ。

エキスパートシステム・ナレッジベースと関連する用語

• ナレッジ共有基盤（ECM・企業内検索）
• SECIモデル
• ベイズ統計・ロジスティック回帰・決定木

エキスパートシステム・ナレッジベースが出た過去問

• AIにおけるディープラーニングの特徴はどれか。

  正解：人間の脳神経回路を模倣して、認識などの知能を実現する方法であり、ニューラルネットワークを用いて、人間と同じような認識ができるようにするものである。

  要点：ディープラーニングは多層ニューラルネットで特徴を自動学習する

  ディープラーニングは、人間の脳の神経回路をまねたニューラルネットワークを多層に重ね、大量のデータから特徴そのものを自動的に学習させる手法である。人が判断ルールを書き下すのではなく、層を深くすることで画像認識や音声認識といった認識処理を高い精度で行える点が特徴となる。ルールベースの推論やエキスパートシステムとは、知識の獲得方法が根本的に異なる。

  出典：平成30年度 春期 基本情報技術者試験 午前 問3（IPA）