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エキスパートシステムと機械学習の違い｜人が書く規則と、データから見つける規則（G検定）

エキスパートシステムは、専門家の知識をif-then規則として人が書き込み、推論エンジンで答えを導く仕組みです。機械学習は、入力されたデータからコンピューターがパターンやルールを見つけます。

どちらもAIの手法ですが、規則を人が与えるのか、データから見つけさせるのかが違います。総務省の情報通信白書は、機械学習以外のAIの例としてエキスパートシステムを挙げています。

この記事の根拠と出典

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エキスパートシステムと機械学習の要点

エキスパートシステム

専門家の判断を模すコンピューターシステム。知識を主にif-then規則で表し、知識ベース（事実と規則）と推論エンジン（規則を事実に当てて新しい事実を導く）で構成される。

機械学習

決まった計算方法（アルゴリズム）に基づき、入力されたデータからコンピューターがパターンやルールを見つけ、新しいデータに当てはめて識別や予測をする手法。

違いを表で確認

比較軸エキスパートシステム機械学習
規則の出どころエキスパートシステム：人（専門家の知識）が規則として書く機械学習：データからコンピューターが見つける
知識の表し方エキスパートシステム：主にif-then規則機械学習：データから得たパターンやルール
答えを出す仕組みエキスパートシステム：推論エンジンが規則を事実に当てはめる機械学習：見つけたパターンやルールを新しいデータに当てはめる
つまずきやすい点エキスパートシステム：専門家から知識を引き出す知識獲得（学術文献で最も多く挙がる欠点）機械学習：使えるデータを用意する前処理（白書が述べる難しさ）
試験での手掛かりエキスパートシステム：「規則」「知識ベース」「推論エンジン」「MYCIN」機械学習：「データからパターンを発見」「学習」「推論」
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どこで迷っているかを切り分ける

01

AIはすべて機械学習だと思っていた人

白書は、機械学習がAIとほぼ同義で使われる場面が多いものの、AIの手法の1つだと位置づけています。機械学習以外のAIの例が、エキスパートシステムです。

02

エキスパートシステムも学習すると思っていた人

エキスパートシステムは、規則として書かれた知識を推論エンジンが事実に当てはめる仕組みです。規則を人が用意する点が、データから見つける機械学習との違いです。

03

知識ベースと推論エンジンの役割が混ざる人

知識ベースは事実と規則を持つ部分、推論エンジンは規則を既知の事実に当てはめて新しい事実を導く部分です。

具体例で使い分ける

例 1

規則から結論を導く場合（Wikipediaの例を使った説明）

知識ベースに「人間ならば死ぬ運命にある」という規則があり、「ソクラテスは人間である」という事実を入力します。

  • 推論エンジンが規則の条件部に事実が合うかを調べます。
  • 合えば、結論部の「ソクラテスは死ぬ運命にある」を新しい事実として加えます。
  • 規則の条件側から結論側へ進むこの動きが、前向き推論の簡単な例です。

結論: 答えは書き込まれた規則から導かれます。データから規則を見つける処理はありません。

例 2

写真から野菜を区別する場合（白書の例をもとにした説明）

大量のニンジンとジャガイモの写真をコンピューターに入力します。

  • コンピューターが、ニンジンとジャガイモを区別するパターンやルールを見つけます。
  • その後は、ニンジンの写真を入力すると、ニンジンだという答えが出せます。
  • 規則を人が1つずつ書いたのではなく、データから見つけた点が特徴です。

結論: 機械学習の例です。白書もこの例で機械学習を説明しています。

例 3

専門家の判断をシステムにしたい場合（架空の例）

ある分野の熟練者の判断を、コンピューターで再現したい場面を考えます。

  • エキスパートシステムなら、熟練者から知識を聞き取って、if-then規則に書き起こします。
  • 熟練者の時間を確保することは難しく、この知識獲得が欠点として最もよく挙げられます。
  • 機械学習なら、判断の記録が十分にあれば、そこからパターンを見つける方法もあります。ただし使えるデータを用意する手間があります。

結論: どちらにも、知識かデータのどちらかを用意する手間があります。何を用意できるかで向き不向きが分かれます。

問題文から答えを選ぶ手順

  1. 1

    規則を誰が用意したかを見る

    人が規則として書いたならエキスパートシステム、データからコンピューターが見つけたなら機械学習です。

  2. 2

    知識の形を見る

    if-then規則と知識ベース、推論エンジンが出てくれば、エキスパートシステムの話です。

  3. 3

    学習と推論の語を見る

    学習用データで学習し、学習済みモデルで推論するなら、機械学習の話です。

  4. 4

    欠点の書き方を見る

    専門家から知識を引き出す難しさなら知識獲得、使えるデータを整える手間なら機械学習の前処理です。

試験での見分け方

  • 1エキスパートシステムは、知識を主にif-then規則で表し、知識ベースと推論エンジンに分かれる。
  • 2機械学習は、データからパターンやルールを見つけ、新しいデータに当てはめる手法である。
  • 3機械学習はAIの手法の1つで、機械学習以外のAIの例にエキスパートシステムがある（総務省の白書）。
  • 4エキスパートシステムの欠点として、学術文献で最もよく挙げられるのは知識獲得の問題である。

誤答しやすい選択肢

AIと機械学習を同じものとして答える

修正: 機械学習はAIの手法の1つです。エキスパートシステムのように、機械学習ではないAIもあります。

エキスパートシステムがデータから規則を見つけると考える

修正: エキスパートシステムの規則は、専門家の知識として人が書き込みます。データから見つけるのは機械学習です。

知識ベースと推論エンジンを逆に覚える

修正: 知識ベースが事実と規則を持ち、推論エンジンが規則を事実に当てはめて新しい事実を導きます。

確認問題

Q1知識をif-then規則で表し、知識ベースと推論エンジンで構成されるAIは？

答え: エキスパートシステム

専門家の判断を模すコンピューターシステムで、規則を人が与える点が機械学習と異なります。

Q2入力されたデータからコンピューターがパターンやルールを見つけ、新しいデータに当てはめる手法は？

答え: 機械学習

総務省の情報通信白書の説明です。AIの手法の1つです。

Q3エキスパートシステムで、規則を既知の事実に当てはめて新しい事実を導く部分は？

答え: 推論エンジン

事実と規則を持つ知識ベースと対になる部分です。

Q4エキスパートシステムの欠点として、学術文献で最もよく挙げられるものは？

答え: 知識獲得の問題

専門家の時間を確保して知識を引き出すことの難しさです。

到達チェック

  • 規則の出どころの違いを1文で言える
  • 知識ベースと推論エンジンの役割を説明できる
  • 機械学習がAIの手法の1つだと言える
  • エキスパートシステムの欠点として知識獲得を挙げられる

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よくある質問

Qエキスパートシステムと機械学習は何が違う？

A

規則の出どころが違います。エキスパートシステムは専門家の知識を人がif-then規則として書き込み、機械学習はデータからコンピューターがパターンやルールを見つけます。

Qエキスパートシステムは機械学習の一種？

A

いいえ。総務省の情報通信白書は、機械学習以外のAIの例としてエキスパートシステムを挙げています。

QG検定にエキスパートシステムは出る？

A

JDLAの公式シラバスの知識表現とエキスパートシステムの項目に、エキスパートシステムやMYCINなどのキーワードが挙がっています。実際の出題の形は公表されていないので、機械学習との違いを説明できるようにしておくと安心です。

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執筆: AI資格ドリル編集部（運営者情報を見る）