後ろ向き連鎖とは・AI関連用語集

後ろ向き連鎖とは、意味や概念を詳しく解説

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後ろ向き連鎖

Backward chaining

後ろ向き連鎖とは、主に人工知能の世界において推論規則の際に用いられる、主要な推論手法のひとつ。主に既にあるゴールや仮説に向かってスタートし、それが正しいものかどうか確認するために用いられるのが特徴で、対義語に「前向き連鎖」がある。

これにもルールベースというテクノロジーが用いられる。ルールベースは基本的にWebマーケティングでよく活用されるもので、購買層が似通った商品同士を概念(規則)としてデータ化し、特定の商品を購入した顧客に対し自動的に宣伝したり、おすすめしたりできるようにするというシステムである。

後ろ向き連鎖の例としては、仮に「我が家のペットはインコだ」というゴールにたどり着くために「我が家のペットはしゃべる」というデータがあるとする。これをルールベースと照らし合わせると、以下の規則性が出てきた。

1. 我が家のペットはしゃべる→我が家のペットは黄色だ
2. 我が家のペットは黄色だ→我が家のペットはインコだ

この場合、はじめから「我が家のペットはしゃべる→我が家のペットはインコだ」と繋がれば良いが、そうではないこともある。上記ではあらかじめ「我が家のペットはインコだ」という結論に繋がっている②の説(我が家のペットは黄色だ)を選択することで「我が家のペットがインコであるためには、黄色でなければならない」という条件が追加されることになる。

このように、あらかじめ用意された結論に向かって過程(条件)が増えて行くことで、ゴールとの整合性が高まる、というのが後ろ向き連鎖だ。後ろ向き連鎖エンジンは、AIに特化した非手続き型言語「Prolog」に活用されていることでも知られている。

AI用語解説:×AI編集部監修

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