帰納推論とは・AI関連用語集

帰納推論とは、意味や概念を詳しく解説

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帰納推論

Inductive reasoning

帰納推論とは、推論のための論理のひとつで「多くの事実から類似点を見つけることで、結論を引き出す」という方法である。ビジネスや人間関係で有益なロジカルシンキング(論理的思考)には必要不可欠とされる。

帰納推論はイギリスの哲学者、フランシス=ベーコンによって提唱された。基本的には「事例を複数挙げて結論を出す」というのが在り方である。例えば

・犬はワンと鳴く(事例)
・猫はニャーと鳴く(事例)
・鶏はコケコッコーと鳴く(事例)
⇒動物はみな異なる鳴き声を持っている(結論)

これも帰納推論となる。ただし、例えば上記の例は「他に同じ鳴き方をする動物に出会ったことがないだけかもしれない」と言うこともできるだろう。よって帰納推論は、事象を手掛かりにする以上、全ての例を網羅しない限りそれを真理と証明することが難しいのが欠点とされる。

これに対し、演繹推論は「ルールや一般論に観察事項を加えて結論を出す」方法である。2つ以上の情報を関連付けて考えるのが特徴であり、例えば上記の例なら「動物はみな異なる鳴き声を持っている→犬はワンと鳴く→ワンというのは犬特有の啼き声である」というのが演繹推論というわけだ。ただし、こちらもそもそも前提とする論が正しくなければ意味をなさないという欠点がある。

IT業界で帰納推論が活かされた例は、やはりGoogleが開発した「アルファ碁」が挙げられるだろう。これは多くの勝利法を機械学習(ディープラーニング)させることで人間以上の実力を発揮した囲碁AIだが、適切な手や勝利条件という「事象」を例に結果を出したという点では、帰納推論が大きくかかわっていると言ってよい。使用されるデータが膨大であればあるほど、帰納推論には意義が見いだされる。

AI用語解説:×AI編集部監修

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