インタビューシステム

質問を重ねて経験則をルール化する

インタビューシステムは、エキスパートシステムを構築する際に、計算機が専門家へ体系的な質問を投げかけることで、専門家の判断基準を引き出してルール形式に整理する仕組みです。

熟練の医師や技術者から仕事のノウハウを聞き出す対話型ソフトウェアを思い浮かべると理解しやすくなります。システムが「この症状のときはどのような病気を疑いますか」と尋ね、専門家が答えた内容に対して「熱がない場合はどう判断しますか」と追加質問を重ねます。このように対話を繰り返すことで、専門家の頭の中にある経験則を「もしAならばBである」という明確な条件文へと変換します。

知識獲得のボトルネックを緩和する狙い

エキスパートシステムの開発では、ナレッジエンジニアと呼ばれる技術者が専門家に聞き取り調査を行っていました。しかし、熟練者ほど長年の経験による判断が当たり前になっており、判断の理由を言葉で論理的に説明できない問題がありました。インタビューシステムは、機械側が系統的に質問を生成することで、この聞き出しにかかる労力を軽減します。

ルールの矛盾検証と暗黙知の限界

システムは専門家から得た回答をルールとして蓄積し、すでに登録されているルールと論理的な矛盾がないかを自動で検証します。もし判断の食い違いが見つかった場合は、専門家へ追加の確認を求めてルールの精度を上げます。

ただし、専門家自身が言語化できない直感や感覚的なノウハウまでは抽出できません。抽出できたルールが増加するにつれてルール同士の優先順位付けが困難になり、知識ベースの保守が破綻しやすくなります。この限界が契機となり、人間がルールを書き下す方式から、データから自動で特徴を捉える機械学習の手法へと開発の主流が移りました。