インタビューシステムとは

インタビューシステムは、エキスパートシステムを作るときに、専門家から知識を引き出す作業をコンピュータが手伝う仕組みです。システムが専門家に質問を投げかけ、その答えを整理して、知識ベースに入れやすい形にします。

生まれた背景

1980年代を中心とする第2次AIブームでは、専門家の知識をif-thenルールとして蓄えるエキスパートシステムが盛んに作られました。しかし、専門家は経験にもとづく判断をうまく言葉にできないことが多く、知識エンジニアによる聞き取りとルール化に長い時間がかかりました。この問題を知識獲得のボトルネックといいます。インタビューシステムは、この工程の負担を減らすために研究されました。

代表的な例

• TEIRESIAS：感染症の診断を助けるマイシン(MYCIN)を題材に開発されました。誤った結論が出ると推論の過程を示し、専門家が対話を通じて原因のルールを直したり、新しいルールを加えたりできるようにしました。
• ETS（Expertise Transfer System）：1984年に発表されました。心理学者ケリーのパーソナルコンストラクト理論にもとづく面接の手法を応用し、専門家に自動で質問して知識を引き出し、ルールの初期版まで作りました。

一方で、システムの質問が長く答えにくいと、かえって専門家の負担になるという課題もありました。日本では1992年に、設計の事例から学習する仕組みとインタビューを組み合わせ、むだな質問を減らす研究が発表されています。

限界

インタビューシステムを使っても、言葉にしにくい知識をすべて取り出せるわけではありません。その後、データから規則を自動で学ぶ機械学習が広まり、知識を人から聞き出す方法の比重は下がっていきました。

覚え方

イライザ(ELIZA)も人と対話しますが、知識を集めることは目的にしていません。インタビューシステムは「知識を聞き出すための対話」と覚えます。