2026.06.14

【G検定対策】エキスパートシステムとは？｜専門家の知識を使って判断するAIをわかりやすく整理

seo-webmaster

プロモーションが含まれています

エキスパートシステムとは、専門家の知識をルールとしてコンピュータに入れ、そのルールを使って判断や推論を行うAIの仕組みです。

G検定では、第二次AIブーム、知識表現、ルールベース、知識獲得のボトルネックとセットで理解しておきたい用語です。

現在のAIは、データからパターンを学ぶ機械学習やディープラーニングが中心です。

一方で、エキスパートシステムは、人間が持つ専門知識をAIに直接与えて判断させようとした仕組みです。

この記事では、エキスパートシステムの意味、第二次AIブームとの関係、知識表現とのつながり、機械学習との違いを整理します。

ジャンプするもくじ

エキスパートシステムとは？
G検定ではどう問われる？
まとめ
関連記事・おすすめ記事

エキスパートシステムとは？

エキスパートシステムとは、専門家の知識をコンピュータに入れ、その知識を使って問題解決や判断を行うAIシステムです。

医師、技術者、法律家のような専門家が持つ知識を、ルールとして整理し、AIがそれに従って推論します。

流れで見ると、次のようになります。

専門家の知識

↓

ルールとして整理

↓

AIが推論に使う

↓

診断・判断・提案を行う

ポイントは、AIが自分で大量データから学ぶのではなく、人間があらかじめ整理した知識を使って判断することです。

そのため、エキスパートシステムは「知識を使うAI」と考えると理解しやすくなります。

なぜエキスパートシステムが注目されたのか？

エキスパートシステムが注目された理由は、専門家の判断をコンピュータで再現できると考えられたためです。

たとえば、医師の診断や技術者の故障原因の特定には、専門知識が必要です。

その知識をルールとしてAIに入れれば、専門家がいない場面でも判断を支援できると期待されました。

エキスパートシステムが期待された理由は、次のように整理できます。

理由	内容
専門知識を活用できる	専門家の判断基準をルールとして使える
判断を支援できる	診断、分類、原因推定などに使える
説明しやすい	どのルールで判断したかを追いやすい
特定分野で使いやすい	範囲が限定された専門分野では効果を出しやすい

このように、エキスパートシステムは「専門家の知識をAIに使わせる」という発想から広がりました。

第二次AIブームとエキスパートシステム

エキスパートシステムは、第二次AIブームを代表する技術です。

第一次AIブームでは、探索や推論によって問題を解くことが注目されました。

しかし、現実の問題を解くには、単なる探索だけでなく、分野ごとの知識が必要になります。

そこで第二次AIブームでは、専門家の知識をコンピュータに入れ、その知識を使って判断するエキスパートシステムが注目されました。

AIブームの流れは、次のように整理できます。

時期	中心となる考え方	ポイント
第一次AIブーム	探索・推論	ルールに沿って答えを探す
第二次AIブーム	知識表現・エキスパートシステム	専門家の知識を使って判断する
第三次AIブーム	機械学習・ディープラーニング	データからパターンを学ぶ

G検定では、エキスパートシステムを単独で覚えるよりも、第二次AIブームの中心技術として理解することが大切です。

エキスパートシステムの基本的な仕組み

エキスパートシステムは、大きく分けると「知識ベース」と「推論エンジン」で構成されます。

知識ベースには、専門家の知識やルールが入ります。

推論エンジンは、そのルールを使って、入力された情報から結論を導きます。

基本構造は、次のようになります。

入力情報

↓

知識ベース

↓

推論エンジン

↓

判断・診断・提案

それぞれの役割は、次のように整理できます。

要素	役割
知識ベース	専門家の知識や判断ルールを保存する
推論エンジン	知識ベースのルールを使って結論を導く
入力情報	診断や判断に使う条件や事実
出力結果	診断結果、提案、原因候補など

つまり、エキスパートシステムは、知識を入れる場所と、その知識を使って考える仕組みを持つAIです。

ルールベースとの関係

エキスパートシステムは、ルールベースのAIの代表例です。

ルールベースとは、人間があらかじめ決めたルールに従って処理する仕組みです。

たとえば、次のようなルールを使います。

もし熱が高く、咳があるなら、感染症の可能性を考える
もし購入金額が1万円以上なら、送料を無料にする
もし機械が異音を出しているなら、部品の故障を疑う

エキスパートシステムとルールベースの関係は、次のように整理できます。

用語	意味
ルールベース	人が決めたルールに従って処理する考え方
エキスパートシステム	専門家の知識をルールとして使うAIシステム
知識ベース	判断に使う専門知識やルールをまとめたもの
推論エンジン	ルールを使って結論を導く仕組み

エキスパートシステムは、ルールベースAIの中でも、専門家の知識を使う点が特徴です。

知識表現との関係

エキスパートシステムを理解するには、知識表現との関係も重要です。

知識表現とは、人間の知識をコンピュータが扱える形に整理することです。

エキスパートシステムは、その知識表現を使って判断する仕組みです。

関係を流れで見ると、次のようになります。

専門家の知識

↓

知識表現で整理する

↓

知識ベースに入れる

↓

エキスパートシステムが推論する

知識表現とエキスパートシステムの違いは、次のように整理できます。

用語	一言でいうと
知識表現	知識をAIが扱える形にする考え方
エキスパートシステム	その知識を使って判断する仕組み

知識表現は「知識をどう表すか」、エキスパートシステムは「その知識をどう使うか」と考えると整理しやすくなります。

エキスパートシステムの代表的な使われ方

エキスパートシステムは、専門知識が必要で、判断のルールを整理しやすい分野で使われました。

代表的な使われ方は、次の通りです。

分野	使われ方
医療	症状や検査結果から病気の候補を判断する
機械・設備	異常の原因や故障箇所を推定する
金融	融資判断やリスク判断を支援する
法律・業務ルール	条件に応じた判断や確認を支援する

このように、エキスパートシステムは「専門家の判断手順をルールとして整理できる場面」で使いやすい仕組みでした。

エキスパートシステムの限界｜知識獲得のボトルネック

エキスパートシステムには、大きな限界もありました。

それが、知識獲得のボトルネックです。

知識獲得のボトルネックとは、専門家の知識を集め、ルール化し、更新し続けることが難しいという問題です。

問題の流れは、次のようになります。

専門家の知識を集める

↓

人手でルール化する

↓

例外や更新が増える

↓

管理が難しくなる

現実の判断には、例外やあいまいなケースが多くあります。

すべてをルールとして書き出すのは簡単ではありません。

また、知識は一度作れば終わりではなく、新しい情報に合わせて更新する必要があります。

そのため、エキスパートシステムは一部の分野では効果を出したものの、広い範囲の問題に対応するのが難しくなりました。

この限界が、第二次AIブームの停滞にもつながりました。

エキスパートシステムと機械学習の違い

エキスパートシステムと機械学習の大きな違いは、知識やルールをどこから得るかです。

エキスパートシステムは、人間が知識を整理して与えます。

機械学習は、データからパターンを学びます。

違いは、次のように整理できます。

項目	エキスパートシステム	機械学習
判断のもと	人が整理した専門知識	データから学んだパターン
ルール	人が作る	モデルが学習する
得意な場面	ルールが明確な分野	大量データから傾向を学べる分野
弱点	知識の収集・更新が大変	判断理由がわかりにくい場合がある

エキスパートシステムは「人がルールを与えるAI」です。

機械学習は「データからルールのようなものを学ぶAI」です。

この違いを押さえると、第二次AIブームと第三次AIブームの違いも理解しやすくなります。

生成AI時代とのつながり

現在の生成AIは、エキスパートシステムのように人がすべてのルールを直接書いているわけではありません。

大量のデータからパターンを学習し、文章や画像などを生成します。

ただし、エキスパートシステムの考え方が完全に不要になったわけではありません。

業務でAIを活用するには、知識を整理し、ルールや条件を明確にすることが今でも重要です。

生成AI時代とのつながりは、次のように整理できます。

観点	つながり
知識の整理	業務知識や判断基準を整理する考え方は今も重要
説明可能性	なぜその判断になったのかを示す考え方につながる
ルールとの組み合わせ	生成AIの出力を業務ルールで確認する場面がある
RAGとの関係	外部知識を整理してAIに参照させる考え方とつながる

生成AIはデータから学ぶAIですが、業務で使うときには、知識の整理やルールの設計が必要になります。

その意味で、エキスパートシステムは昔の技術としてだけでなく、AI活用の考え方を理解するうえでも役立ちます。

G検定ではどう問われる？

G検定では、エキスパートシステムは第二次AIブーム、知識表現、ルールベース、知識獲得のボトルネックとセットで問われやすい用語です。

押さえるポイントは、次の通りです。

問われやすい観点	押さえるポイント
第二次AIブームとの関係	エキスパートシステムは第二次AIブームの代表的な技術
知識表現との関係	知識表現で整理した知識を使って判断する
ルールベースとの関係	人が決めたルールに従って推論する
知識獲得のボトルネック	専門知識を人手で集め、ルール化し、更新するのが難しい
機械学習との違い	エキスパートシステムは人が知識を与え、機械学習はデータから学ぶ

特に、「専門家の知識をルールとして使う」「第二次AIブーム」「知識獲得のボトルネック」はセットで覚えておくと整理しやすいです。

まとめ

最後に、重要ポイントを整理します。

項目	ポイント
エキスパートシステム	専門家の知識を使って判断するAIシステム
第二次AIブーム	知識表現とエキスパートシステムが注目された
知識ベース	専門知識やルールを保存する部分
推論エンジン	知識ベースを使って結論を導く部分
限界	知識を人手で集め、更新し続けることが難しい
機械学習との違い	人が知識を与えるか、データから学ぶかが違う

エキスパートシステムは、専門家の知識をAIに使わせようとした仕組みです。

第二次AIブームでは大きく注目されましたが、知識を人手で集め、ルール化し、更新し続ける難しさがありました。

G検定では、エキスパートシステムを「第二次AIブームの代表技術」「知識表現を使う仕組み」「知識獲得のボトルネックにつながる技術」として押さえておきましょう。