日立製作所(社長金井務氏)は8日、数100ルール(規則)に及ぶ大規模・複雑な判断処理を行うファジィ応用システム構築を自動化する新技術を開発したと発表した。ファジィ推論に適したニューラルネット新理論を開発、組み合わせて、従来ファジィ推論応用の最大の欠点とされたファジィルールの獲得、メンバーシップ関数の最適化といった要素を自動化することに成功したもの。これによりファジィ応用システムの構築が従来の5倍以上の生産性で可能になるとともに、実用的に困難であった高度な意思決定支援のための大規模ファジィ応用システムの開発が容易になる。ファジィ推諭では熟練者の持つ知識をルールの形(もし~ならば、~せよ)で表現し、そのルールが状況に応じた妥当性をメンバーシップ関数の形で定量化して推論するが、これまでルールの自動生成や客観的に最適なメンバーシップ関数を設定することが最大の課題だった。今回、同社は推論の前提条件と推論結果の理想値の対からなるデータベースを準備。このデータベースに基づいて新開発のファジィニューラルネットを学習させ、このネットに含まれる重みの意味を解析することによってルールを自動的に抽出・生成する。メンバーシップ関数の最適化ではファジィ推論のプロセスがファジィ推論ネットと呼ぶネットワーク状に展開表現できることに着目して実現した。ファジィ推論ネットの学習に適用可能なようにバックプロパゲーションアルゴリズムを拡張した新方式で、メンバーシップ関数の形状決定パラメーターを学習しやすい形にすることなど、効率的な最適化が可能になった。これにより、大規模でシステム構築が不可能とみられていた分野にもファジィ応用が展開可能になるものと注目される。Us日本知能情報ファジィ学会は、「あいまいさを含む全方位から知能の解明、実現、応用に対して科学的に挑戦する学会」です。らず、人文・社会科学の分野も包含し、領域横断的で、知能に関わる様々な研究・技術・環境の変化を先取りする努力を続けています。