アブダクションとは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

アブダクション（Abductive Reasoning）

アブダクション（仮説推論）とは、観察した結果を、最もうまく説明できる原因を仮説として考える推論のことです。「道がぬれている。だから雨が降ったのかもしれない」という考え方です。哲学者のチャールズ・パースが整理しました。正しいとは限らず、あくまで有力な仮説です。原因の分析や、故障の診断などで広く使われています。

アブダクション（Abductive Reasoning）関連用語

アブダクション（Abductive Reasoning）に関連する単語は以下の通りです。

• 演繹推論規則から結論を出す推論は？→
• 帰納推論事例から規則を探す推論は？→
• ベイズ推論（Bayesian Inference）確率で原因を絞るには？→
• 異常検知異常の兆候を見つけるには？→
• XAI（説明可能なAI）AIの説明の仕方は？→
• 予知保全故障の原因を先に見つけるには？→

アブダクション（Abductive Reasoning）で知っておくと得する有益情報

アブダクションを、原因分析の場面で活かすための3つの点です。

• 仮説であり結論ではない最もらしい説明に過ぎず、確かめるまで正しいとは言えません。
• 複数の候補を並べる1つに決めつけず、他の原因も挙げておきます。
• データで確かめる仮説は、数字や記録で検証してから対策に進みます。

3つの推論の使い分け

原因の仮説を、確かめられているか

原因分析のときに、確認できた項目へチェックを入れましょう。

• 原因の候補を、3つ以上挙げた
• それぞれを確かめるデータを決めた
• 1つの説を決めつけていない
• 関係がありそうなだけの要因を分けた
• 確かめた結果を記録している

確認できた数 0 / 5

決めつけの可能性があります。候補を増やしましょう。

原因は仮説として立て、データで確かめてから決めます。

アブダクション（Abductive Reasoning）やさしい解説

名探偵みたいな考え方ってこと？

そのとおりです。現場に残った手がかりから、「犯人はこの人かも」と推理する考え方に近いです。

ただ、推理は当たるとは限りません。証拠を集めて確かめるのが、名探偵の仕事です。

仕事に置き換えると、工場の機械が突然止まったときに、「最近の部品交換が原因かもしれない」と候補を挙げることです。候補を複数出し、記録やデータで1つずつ確かめると、遠回りに見えて早く原因に近づけます。

アブダクション（Abductive Reasoning）についてのみんなの疑問

アブダクションと、帰納・演繹の違いは？

アブダクションは、結果から最もらしい原因を考える推論です。演繹は規則から結論を導き、帰納は事例から規則を見つけます。アブダクションは、新しい仮説を生み出す点が特徴です。

AIは、アブダクションができますか？

一部はできますが、原因の特定は人の確認が欠かせません。生成AIは原因の候補を挙げるのが得意です。ただ、候補は当たるとは限りません。実際のデータで検証する手順が大切です。

仕事で意識したほうがよい場面はありますか？

トラブルの原因分析や、売上の変動を調べる場面です。候補を挙げる段階では、思いつきを広げましょう。決める段階では、データを使って絞ります。この2段階で分けると進めやすいです。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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