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特集:IoTがもたらす製造業の革新〜進化する製品、サービス、工場のかたち〜
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» 2016年07月27日 11時30分 公開

Over the AI ――AIの向こう側に(1):中堅研究員はAIの向こう側に“知能”の夢を見るか (6/8)

[江端智一,EE Times Japan]

ルールベース推論

 さて、私はいろいろなコラムを寄稿させて頂いていることもあって、ツイッターなどで、いろいろ批判される機会は人よりはずっと多いと思います。

 以前はこういうツイートをしていくるコメントのほぼ全部にかみ付いていたのですが(詳細はこちら)、それがほとんど無益に終わることが分かりました。

 そこで現在は、以下のような独自のルールを作って、対応しています。

 そのルールとは、「そのコメントの内容」では対応せず、「その人が、これまでどのようなコメントをしてきたか」を判断する、というものです。

 つまり、まず「人物(品格)を評価」し、その後で「対応を考える」というものです。

 ざっくり、こんなルールを作って判断をしていますが、これを「PCで自動的に判断するプログラム」を作って運用することは、それほど難しくありません。

 まず、ツイートの頻度や他人のリツイートの数(ルール#1、#2、#7、#10)はタイムライン(TL)を数え挙げるだけですので簡単にプログラミングできます。

 「最新ニュースにすぐ喰いつく(ルール#3)」は、ツイッターの上位ランキングのキーワードなどと重複をチェックするプログラムを作るだけで十分です。

 批判単語、そして、改善提案のフレーズの有無など(ルール#4、#5、#6、#8)は、最近のテキストマインイングツール(TMS)を使えば、ネガティブ/ポジティブ表現まで算出してしまいます。実際、最近は、TLを読むのも苦痛なので、全部TMSにつっこんで、「ああ、この人は『相手にしなくていい人』だ」と判断できるようになり、精神衛生的にラクになりました。

 これらを数値化して、コンピュータに入力するところまで自動化すれば、私は不愉快なツイートに目を通すことなく、コンピュータが、一瞬で「相手にしない」「ご意見を伺う」を決めてくれます。

 このようなルールによる意思決定を行うAIの手法を、「ルールベース推論」と言います。

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