AIにおける推論とは何か

最新の推論モデル（IBMのGranite 3.2、DeepSeek-R1、Google社のGemini 2.0 Flash Thinking、OpenAI社のo1シリーズおよびo3-miniなど）のリリースにより、AI推論が注目を集めています。AIの進歩により、その機能は事前定義されたルールに従うものから、何らかの推論形式を統合するものへと進化しています。また、AIの導入が進むにつれて、AI技術の役割は変化しています。

今日の推論モデルは、単に答えを生成するだけでなく、分析を反映し、段階的に分析することができます。これにより、AIはこれまで以上に複雑な問題に取り組むことができ、ユーザーを有意義な行動に導きます。

しかし、IBMリサーチ・フェローのFrancesca Rossiは、AIの推論機能は最近登場したものではなく、AIの黎明期からプログラムされていると言います。事前にプログラムされた推論スキルは、AIモデルの予測に一定の確実性を与え、信頼に足るものとなっています。しかし、新しいAIモデルは、より動的な推論機能を備えているため、そうした確実性と信頼性に欠ける可能性がある、とRossiは指摘します。

そして、AIの推論は人間の推論を模倣するように設計されていますが、AIが本当に人間のように推論するにはまだ多くの作業が必要であると言います。

AIにおける推論は、通常、次の2つのコア・コンポーネントから構成されるシステムとして表されます。

    ● ナレッジ・ベース

    ● 推論エンジン

ナレッジ・ベースはAI推論システムのバックボーンです。ナレッジ・ベースには、知識グラフ、オントロジー、セマンティックネットワーク、その他の知識表現モデルが含まれます。これらの構造化された形式は、概念、ドメイン固有の情報、イベント、事実、オブジェクト、関係性、ルール、状況といった現実世界のエンティティーを、AIモデルが処理・理解できる構造にマッピングします。

AI推論システムの頭脳として機能するのは、推論エンジンです。これは、学習済みの機械学習モデルによって駆動されます。推論エンジンは、ナレッジ・ベースからのデータを分析し、意思決定に必要なロジックと推論手法を適用します。

AI推論システムの仕組みを説明するために、自律型ロボット床掃除機を例に挙げてみましょう。このロボットのナレッジ・ベースには、さまざまな床の種類と、それぞれに必要な清掃方法に関する情報が保存されています。ロボットの機械学習アルゴリズムは、このナレッジ・ベースに基づいて、それぞれの床の種類を認識し、分類するようにトレーニングされています。

清掃作業のためにデプロイされると、ロボットは画像やセンサーデータなどの入力データを受信・処理します。その後、ナレッジ・ベースと学習データを活用し、適切な推論技術を適用することで、フローリング、タイル、ビニール床は掃除機をかけながらモップがけするが、カーペット床は掃除機のみをかけるといった清掃動作をリアルタイムで判断します。

AIシステムは、データセットとターゲット・アプリケーションに応じて、さまざまなストラテジーを実行します。通常、これらのアプローチを組み合わせて使用します。

    ● 仮説推論

    ● エージェンティック推論

    ● 類推的推論

    ● 常識的推論

    ● 演繹的推論

    ● ファジー推論

    ● 帰納的推論

    ● ニューロシンボリック推論

    ● 確率的推論

    ● 空間推論

    ● 時間的推論

エージェンティック推論により、AIエージェントは自律的にタスクを実行できます。単純なエージェントは事前に設定されたルールに依存しますが、モデルベースのエージェントは、環境内で動作するために、一連のルールに加えて、現在の認識と記憶を活用します。目標ベースのエージェントは、目標達成に役立つ行動を計画し、選択します。ユーティリティー・ベースのエージェントも達成すべき目標を持ちますが、結果がいかに最適であるかも考慮します。

エージェント型AIにおける一般的な推論パラダイムとして、ReAct（推論と行動）とReWOO（観察なしの推論）の2つがあります。ReActは、「考える・行動する・観察する」という戦略を採用し、段階的に問題を解決し、反復的に応答を改善します。ReWOOは、応答を作成する前に事前に計画を立てます。

類推的推論は、ある状況から別の状況へと知識を伝達します。この推論手法は、類推を用いて過去のシナリオと新しいシナリオの間の類似点や類似点を見つけます。研究によると、AIモデル、特に生成的事前学習済みトランスフォーマー（GPT）は、類推的推論に依然として苦労しています¹。

常識的推論では、世界に関する一般的な知識と日常生活に関する実践的な知識を使用して意思決定を行います。例えば、大規模言語モデル（LLM）は、常識的推論を反映する自然言語からパターンを推測できます。

演繹的推論は、一般的な事実やより広い仮説から特定の結論を導き出します。これは、仮定が真であれば、結論も真でなければならないことを意味します。

専門家システムは、演繹的推論に依存するAIシステムの一例で、人間の専門家の機能をエミュレートするように設計されています。これらのシステムは、特定の領域に関連する情報やルールを含むナレッジ・ベースを備えています。

エキスパート・システムのサブセットであるルール・ベースのシステムは、if-thenルールを利用して推論プロセスを導きます。例えば、金融業界でこれを導入すると、不正アクセス検知を支援します。

ファジー推論は、真か偽かという絶対的な二項対立の代わりに、真実の度合いに対応し、曖昧さに対処するのに役立ちます。

例えば、 感情分析 では、ファジー推論はテキストを評価し、それが肯定的な感情、否定的な感情、または中立的な感情を表現しているかを判断するのに役立ちます。

帰納的推論と比較して、帰納的推論は、特定の観察を使用して、より広範な一般化を導き出します。この種の推論は通常、ラベル付き訓練データに基づいてアウトプットを予測するようにAIモデルをトレーニングする教師あり学習などの機械学習技術に実装されます。ニューラル・ネットワークはまた、データセット内の根底にあるパターンと関係を特定するために、帰納推論を利用します。

シンボリック推論は、概念やオブジェクトを数値ではなく記号で表現し、論理的なルールに従って操作します。ニューロシンボリックAIは、ニューラルネットワークのディープラーニング機能とシンボリック推論を組み合わせることで、より堅牢な意思決定を実現します。これは比較的最近の進歩で、まだ発展途上の研究分野です。

この推論手法では、さまざまな結果が出る統計的可能性を測定します。データが限られている場合や、さまざまな成果が可能で評価する必要がある場合など、曖昧または不確実な状況での意思決定に役立ちます。

ナイーブベイズ分類器は、例えば分類タスクに確率の原理を適用します。確率的推論は、自然言語処理（NLP）タスクや生成AIアプリケーションにも使用されます。

空間推論により、自動運転車やロボットなどのインテリジェント・システムが3次元空間に取り組むことができます。この種の推論には、形状や表面を理解するための幾何学的モデリングや、動的な環境を効率的にナビゲートするための最短または最適なルートを決定するのに役立つ経路探索アルゴリズムを組み込むことができます

空間推論では、イメージ分類やオブジェクト認識のタスクに3次元データを使用する畳み込みニューラル・ネットワーク（CNN）を統合することもできます。

AIシステムは、時間的推論を通じて、時間固有のデータを処理し、一連のイベントを理解することを学習し、計画の策定、タスクのスケジューリング、予測を可能にします。

例えば、リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）は、連続データまたは時系列データを使ってトレーニングされ、将来の結果についての論理的な結論を推測します。RNNは、将来の売上予測、株式市場のパフォーマンスの予測、または天気予報の生成に使用される場合があります。

推論はより強力なAIアプリケーションにつながる可能性がありますが、限界もあります。AI推論システムに関連する課題には次のようなものがあります。

    ● バイアス

    ● 計算コスト

    ● 解釈可能性

トレーニング・データに存在する可能性のあるバイアスは、AIの推論システムに少しずつ浸透する可能性があります。データ・ソースを多様化することでバイアスを軽減できます。さらに、これらの推論システムが倫理的かつ公平に決定を下すためには、人間の監視を取り入れ、アルゴリズム開発にAI倫理を統合し、AIガバナンスの確立が欠かせません。

複雑な推論タスクには大きな計算能力が必要なため、これらのシステムの拡張が困難になります。企業は、精度を維持しながら、AIモデルを最適化して効率化する必要があります。また、これらの推論システムの開発、トレーニング、デプロイに必要な参考情報に投資する準備も必要です。

AIの推論システム、特に複雑なシステムは、ブラックボックス・モデルであることが多く、推論の手法や意思決定プロセスに透明性が欠けています。AIモデルの解釈可能性を確立するのに役立ついくつかの方法があり、解釈可能なシステムを作成することでユーザーとの信頼関係を構築することができます。

AIでの推論は、企業の文脈では価値があり、複雑なタスクの問題解決と自動化を支援します。AI推論システムのメリットを得られる業界をいくつかご紹介します。

    ● カスタマー・サービス

    ● サイバーセキュリティー

    ● ヘルスケア

    ● 製造

    ● ロボティクス

チャットボットやバーチャル・アシスタントなどの対話型AIは、AI推論を使用して、顧客の問い合わせに対してより正確な応答を可能にします。小売業者は推奨エンジンの推論を活用して、よりパーソナライズされ強化されたユーザー体験を実現するために関連商品を提案することもできます。

AI推論システムは、脅威の監視と検知においてサイバーセキュリティー・テクノロジーをサポートできます。また、適切な行動方針を迅速に推奨できるため、応答時間の短縮に役立ちます。

AI推論モデルは、医療診断を支援し、治療計画を提案することができます。また、創薬の加速にも役立ち、医薬品開発のための試験に最適な分子を見つけ出すことができます。

AI推論システムは、需要予測を支援し、インベントリー管理の改善に役立ちます。また、予知保全システムもAI推論を活用して設備の問題をリアルタイムで特定し、タイムリーな修正を推奨することができます。

ロボットに推論能力が備われば、実世界の空間でより効果的に動作し、人間や他の機械とのより良い相互作用が可能になり、自律的に論理的推論を行うことができ、適応性、環境マッピング、ナビゲーション、物体操作スキルの向上に役立つようになるでしょう。