ルールベース型 AI

～目次～

1.ルールベース型AIとは

2.ルールベース型AIのメリット

2.製造業の外観検査におけるルールベース型AI

1.ルールベース型AIとは

AI（人工知能）は、その学習方法からルールベース型AIと機械学習型AIの二つのカテゴリに分けることができます。
まず、ルールベース型AIと機械学習型AIの概要について説明します。

ルールベース型AI
ルールベース型AIは、あらかじめ設定されたルールや条件に基づいてタスクを実行する人工知能の形態です。
このAIは、プログラムによって作成されたルールに従い、与えられた入力データに対して出力を行います。
ルールベースAIは、人間が考え、定義したルールに従って処理を行います。
そのためその動作が論理的に説明可能であり、データの学習を必要としません。
特定の業務に特化し、ルールに従って自動化された判断や処理を行います。

機械学習型AI
機械学習型AIは、データから学習しパターンを抽出してタスクを実行するタイプのAIです。
先述のルールベース型AIは、ルールの定義は人間が考えていましたが、機械学習型AIはルールの定義もAIが考えます。
このAIは大量のトレーニングデータを使用し、アルゴリズムを通じてデータからパターンや関係性を学びます。

したがって、ルールベース型AIと機械学習型AIの主要な違いは、“ルールに基づいて動作するか”、“データから学習してパターンを抽出するか“です。
ルールベースAIは特定の条件に従って明示的なアクションを取りますが、機械学習型AIはデータから自己調整してタスクを遂行します。

2.ルールベース型AIのメリット

メリット①：論理的に説明できる
ルールベース型AIは、人間が定義したルールに基づいて動作するため、AIがなぜ特定の判断を下したのかを明確に説明することできます。
よって、より判断精度を上げるための方法をロジカルに考えることができます。

メリット②：学習データが不要
ルールは人間が定義するので、機械学習型AIのように膨大な学習データは必要ありません。
データを蓄積していない企業でも、導入ハードルが比較的低いです。

メリット③：判断が速い
ルールベース型AIは判断速度が非常に速いことで知られています。
より効率的に、より速く判別/判断したいときに非常に有効です。

3.製造業の外観検査におけるルールベース型AI

製造業の外観検査においては、ルールベース型AIの導入が進んでいます。
ルールベース型AIは、事前に設定された検査基準に基づいて、製品の外観を評価し、不良品や欠陥を識別できます。
例えば、製品のサイズ、形状、色などに関する厳密な基準を設け、それに合致しない製品を自動的に検出することが可能です。
これにより、外観検査の効率が向上し、品質の一貫性が確保されます。
判断/判別も速いので、タクトタイムを短縮することも可能です。

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