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ルールベース型AIとは?基本概念から具体例まで徹底解説

この記事のポイント

  • ルールベース型AIは明確なルールに従って判断するため、透明性と一貫性に優れています。
  • 一方で、ルールベース型AIは柔軟性に欠けるため、想定外のシナリオへの対応が難しい場合もあります。
  • 金融リスク管理、医療診断支援、カスタマーサポートなど、ルールベース型AIの実際の活用事例を複数紹介しています。

監修者プロフィール

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

ルールベース型AIとは、エキスパートが定義した一連のルールに基づいて意思決定を行うAI(人工知能)の一種です。
機械学習やディープラーニングのように自律的にデータから学習するのではなく、あらかじめ設定されたルールに従って動作するため、その判断プロセスは透明性と一貫性に優れています

本記事では、ルールベース型AIの基本概念から、実際の活用事例まで幅広く解説します。また、RPAとの違いや、ビジネスプロセスにおけるルールベース型AIの活用メリットについても詳しく説明していきます。

ルールベース型AIの全体像を把握し、自社でのAI導入の参考にしていただければ幸いです。

ルールベース型AIとは

ルールベース型AIとは、事前に定義された一連のルールや条件に基づいて動作する人工知能の一種です。このタイプのAIは、人間が直接設定した具体的な指示やルールに従ってタスクを実行し、判断を下します。

近年では、機械学習やディープラーニングなど、データから自動で学習し、パターンを識別できるAI技術が注目されています。これらの技術は、ルールベース型AIの限界を超える柔軟性とスケーラビリティを提供します。

これらの手法は、ルールベース型AIの限界を超える柔軟性とスケーラビリティを提供しますが、状況によってはルールベース型AIの方が適している場合もあります。

【関連記事】
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ルールベース型AIとRPAの違い

ルールベース型AIとRPA(Robotic Process Automation)は、どちらもビジネスプロセスの自動化に活用されますが、そのアプローチと用途には明確な違いがあります。

ルールベース型AIは、「事前に定義されたルールに基づいて判断やタスクを実行する」のに対し、RPAは「主に定型的な繰り返し作業の自動化」に用いられます。

また、RPAは柔軟性が高く様々なタスクに適用可能ですが、基本的に学習能力は持ちません。
一方、ルールベース型AIは比較的複雑な判断も可能ですが、*ルール定義とシステム実装の難易度が高くなる傾向**にあります。

以下の表で、両者の主要な特徴を比較しています。

特徴 ルールベース型AI RPA
定義 事前に定義されたルールに基づいて判断やタスクを実行するAI ソフトウェアロボットを使用して、繰り返し行われるタスクを自動化する技術
主な用途 決定支援システム、エキスパートシステムなど、特定のルールに基づく分析や判断 データ入力、フォームの自動処理、アプリケーション間のデータ転送など、繰り返し作業
柔軟性 ルールに基づくため、ルールがカバーする範囲内でのみ柔軟 プロセスの変更がある場合は、RPAスクリプトの更新が必要だが、様々なタスクに適用可能
学習能力 通常は学習機能を持たず、ルールの更新は人の手による 基本的には学習能力を持たないが、AIや機械学習が組み込まれたRPAソリューションも存在する
対象となるプロセスの複雑さ 比較的複雑な判断や分析が可能。ただし、ルールを事前に定義する必要がある 主に単純な繰り返しタスク。複雑な判断や分析は得意ではない
透明性 ルールに基づくため、その判断プロセスは透明である プロセスのステップが明確に定義されるため、ある程度の透明性がある
実装の難易度 ルールの定義とシステムへの組み込みが必要で、複雑なシステムでは難易度が高い場合がある 比較的簡単に導入でき、非技術的なユーザーでも設定や運用が可能なツールが多い


ルールベース型AIとRPAは、それぞれ異なるニーズに応えるために設計されたツールです。ビジネスプロセスの自動化と効率化を図る上で、両者の特性をよく理解し、適材適所で活用することが重要です。

AIイメージ


ルールベース型AIの主なメリット

ルールベース型AIには、以下のような主要なメリットがあります。

高い透明性と説明責任

ルールベース型AIでは、各判断がどのルールに基づいて下されたのかを明確に追跡できます。これにより、システムの意思決定プロセスが透明になり、利用者や監査者にとって判断の根拠が理解しやすくなります。

特に医療診断や金融サービスなど、高い透明性が求められる分野で重要な利点となります。

一貫した判断

事前に定義されたルールに従って動作するため、ルールベース型AIは同じ入力に対して常に一貫した結果を返します。

この予測可能性は、規制の厳しい業界や品質管理が重要な製造プロセスなど、安定したパフォーマンスが求められる環境で大きな価値を発揮します。

専門知識の民主化とアクセシビリティ

エキスパートシステムに代表されるルールベース型AIは、特定分野の専門家の知識をシステム内にコーディングし、その知識を広範なユーザーが活用できるようにします。

例えば、医療診断支援システムは、医師の判断を支援する豊富な医学知識を提供します。こうしたアプローチにより、専門的な知見の共有とアクセシビリティ向上が可能になります。

安全性と動作の予測可能性

明確なルールに基づいて動作することで、ルールベース型AIシステムは未知の状況下でも一定の予測可能性を維持できます。

これは特に安全性が重視される用途、例えば自動運転車の判断ロジックやインフラの監視システムなどで重要な特性です。ルールによる動作の制約は、システムのリスク管理と安全性確保に大きく寄与します。


ルールベース型AIの注意点と限界

ルールベース型AIには、次のような注意点や限界があります。

柔軟性の欠如

ルールベース型AIは、事前に定義されたルール以外の状況に直面した場合、柔軟に対応することが難しいという弱点があります。
あらゆるシナリオを予測してルール化することは現実的ではないため、未知の問題が発生した際にはシステムが適切な判断を下せない可能性があります。

こうした柔軟性の欠如は、変化の激しい環境下での活用において大きな障壁となり得ます。

スケーラビリティの問題と管理コスト

ルールベースのシステムでは、管理するルールの数が増えるにつれて、その複雑性も増大します。大規模なシステムやデータセットを扱う場合、ルールの追加や更新が非常に困難になることがあります。

ルールの整合性を保ちながら効率的に管理するためには、高度な設計と継続的なメンテナンスが不可欠です。こうした管理コストの増大は、ルールベース型AIの導入における大きな課題の一つと言えるでしょう。

複雑な問題解決への限界

ルールベース型AIは、その性質上、複雑な問題や微妙なニュアンスを含む判断が求められるタスクには限界があります。
データのパターンを自ら学習し、新たな知見を発見する能力に乏しいため、予測や分類など、高度な知的作業が要求される領域での活用は困難です。

こうした複雑な問題に対しては、機械学習やディープラーニングなど、より高度なAI技術の導入が必要になるでしょう。
【関連記事】
➡️機械学習とディープラーニングの違いをわかりやすく解説!

上記で紹介した「ルールベース型AIの限界」を正しく理解し、その特性に適したユースケースを選択することが、成功への鍵となります。

また、他のAI手法と組み合わせることで、ルールベース型AIの弱点を補い、より柔軟で強力なシステムを構築することも可能です。

ルールベース型AIを使うべきシチュエーションイメージ


ルールベース型AIの活用シーン

ルールベース型AIは、以下のような場面で効果的に活用できます。

金融リスク管理における厳格な評価の実現

金融機関では、ローンの承認プロセスや投資リスクの評価など、厳格なルールに基づく意思決定が求められます。

ルールベース型AIを導入することで、顧客の信用情報、取引履歴、市場動向など、複数の要因を考慮した精緻な評価が可能になります。
明確なルールに従ったリスク管理は、金融機関の健全性維持と安定的な運営に大きく寄与します。

医療現場での診断支援と専門知識の共有

医療の現場では、患者の症状や検査結果に基づいて適切な診断を下し、最善の治療法を選択することが求められます。

ルールベース型AIを活用した診断支援システムは、膨大な医学知識を内包し、医師の意思決定をサポートします。
また、専門家の知見をルール化することで、幅広い医療従事者が高度な診断スキルを共有できるようになり、医療の質の向上と均てん化に貢献します。

カスタマーサポートの自動化と効率化

多くの企業で導入が進むチャットボットは、ルールベース型AIの代表的な活用例です。FAQ的な質問や定型的な問い合わせに対して、あらかじめ用意されたルールに基づいて適切な回答を提供することで、顧客の問題解決を迅速化できます。

こうしたカスタマーサポートの自動化は、応対品質の安定化と運用コストの削減に大きく寄与し、企業の競争力強化につながります。

【関連記事】
➡️チャットボットとは?その仕組みや種類、導入メリットを徹底解説!

ルールベース型AIの活用は、上記の例に限定されるものではありません。その透明性、一貫性、予測可能性を武器に、様々な業界や業務プロセスで重要な役割を果たすことができるでしょう。


まとめ

本記事では、ルールベース型AIの基本概念から、その特徴、メリット、注意点、活用シーンまで幅広く解説してきました。
ルールベース型AIは、明確なルールに基づく透明性の高い意思決定を可能にし、特定の領域で大きな価値を発揮します。一方で、柔軟性やスケーラビリティに課題があることも理解しておく必要があります。

ルールベース型AIの真価を引き出すためには、その長所と限界を見極め、適材適所で活用することが肝要です。また、機械学習やディープラーニングなど、他のAI手法との組み合わせにより、より柔軟で強力なシステムを構築することも可能でしょう。

AIの世界は日進月歩で進化を続けています。ルールベース型AIは、そうした技術革新の中で、今後もなくてはならない存在として、重要な役割を担い続けるはずです。本記事が、読者の皆様のAI活用の一助となれば幸いです。

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坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

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