ケースベース推論とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

ケースベース推論（Case-Based Reasoning）

ケースベース推論（Case-Based Reasoning）とは、過去に解決した似た事例を探し出し、それを手本にして新しい問題を解く方法のことです。人が「前にも似たことがあった」と思い出して対応するのと同じ考え方です。ルールを一から書かなくても、事例をためるだけで賢くなります。コールセンターの対応支援や、設計の流用、医療の診断支援などで使われます。

ケースベース推論（Case-Based Reasoning）関連用語

ケースベース推論（Case-Based Reasoning）に関連する単語は以下の通りです。

• 知識ベース事例をためる場所は？→
• ルールベースルールで解く方式との違いは？→
• k近傍法（k-Nearest Neighbors：k-NN）近い例で判断する手法は？→
• RAG（検索拡張生成）AIが過去の資料から答える仕組みは？→
• エキスパートシステム専門家の知識をルールにする方式は？→
• チャットボット（Chatbot）問い合わせ対応に事例を活かすには？→

ケースベース推論（Case-Based Reasoning）で知っておくと得する有益情報

ケースベース推論を、社内の事例活用に活かすための3つの点です。

• ルールを書かなくてよい事例が増えるほど、対応の幅が自然に広がります。
• 似ているかの判断が肝心どの特徴で似ていると見なすかを、決める必要があります。
• 事例の質で決まる結果や理由が書かれていない事例は、手本になりません。

事例集に残したい項目

事例を、活かせる形で残せているか

確認できた項目にチェックを入れてみてください。

• 問題と対応を、セットで記録している
• 結果が成功か失敗かも書いてある
• 似た事例を、題名で探せる
• 個人情報を除いてから保存している
• 事例を更新する担当者が決まっている

確認できた数 0 / 5

事例が活かせる形になっていません。記録の型を決めましょう。

事例は、状況と対応と結果をセットで残しましょう。

ケースベース推論（Case-Based Reasoning）やさしい解説

前にもあったなって思い出すやつ？

そのとおりです。ベテランが「去年の似たお客様には、こうしたな」と思い出して対応するのと同じです。

AIは、その思い出す役を、大量の記録から探してくれます。

仕事に置き換えると、お客様からのクレームに対し、過去の似た対応記録を探して参考にする場面です。誰が担当しても同じ水準で対応できます。記録の書き方をそろえておくことが、活かすための土台です。

ケースベース推論（Case-Based Reasoning）についてのみんなの疑問

ケースベース推論と、機械学習の違いは？

事例そのものを手本にするか、データから規則を学ぶかの違いです。機械学習は、データから傾向を学んでモデルを作ります。ケースベース推論は、事例を保存しておき、必要なときに似たものを探します。

社内で始めるなら、何から手をつけますか？

対応の記録を、決まった型で残すことからです。状況、対応、結果の3項目を最低限そろえましょう。最初は少ない件数でも、型がそろっていれば活かせます。

生成AIとは、どう組み合わせられますか？

過去の事例をAIに読ませて、似た対応を提案させる使い方があります。RAGと呼ばれる方法で、事例集を検索しながら回答を作れます。個人情報の扱いと、事例の最新さに気をつけましょう。

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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