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

[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。