ベイジアンネットワーク（Bayesian Network）

ベイジアンネットワーク（Bayesian Network）とは、確率的な因果関係をグラフ構造で表現するモデルであり、不確実な情報を扱う推論や意思決定に広く用いられます。 ノード（頂点）は変数を、エッジ（矢印）は因果関係や依存関係を表し、全体として「有向非巡回グラフ（DAG）」として構成されます。 このモデルはベイズの定理に基づいており、ある事象が観測されたときに他の事象の確率をどのように更新すべきかを定量的に計算できます。 直感的には、「ある変数が変化したときに、それが他の変数にどう影響を及ぼすか」を可視化・定量化する仕組みです。 主な特徴と利点： • 条件付き確率分布を用いて、複雑な因果関係をモデル化できる • 一部の変数が未知でも、確率推論によって他の変数を予測可能 • 知識ベースの構築や専門家の知見を取り入れた設計が可能 • グラフィカルな構造で視覚的にも理解しやすい 代表的な応用例： • 医療診断における病気と症状の関係推論 • 金融における信用リスクや不正検出のモデル化 • センサーデータやロボティクスにおける不確実性の処理 • チャットボットや意思決定支援システムの裏側ロジック • 知識グラフや自然言語処理における概念間の関係モデリング 近年では、ベイジアンネットワークの構造学習（データからネットワーク構造を自動的に学習する技術）や、ディープラーニングと組み合わせた「ベイジアンディープラーニング」なども注目されています。 不確実性や因果性を扱いたいAIシステムにおいて、ベイジアンネットワークは今なお重要な基礎技術として活用されています。