メモリベース推論（MBR）の応用分野とは？活用例と強み・課題を解説

経験に基づいて推論する力は、人間が生まれながらに持つ思考プロセスの一つです。過去の類似事例を思い浮かべ、その知識を目の前の問題に当てはめることで結論を導きます。感染症を診断する医師、不正な保険請求を見抜くアナリスト、アミガサタケを見つけるキノコ狩りの名人——彼らは皆、同じ手順を踏んでいるのです。

まず経験の中から似たケースを認識し、次にそのケースに関する知識を現在の問題に適用する。これこそがメモリベース推論（MBR：Memory-Based Reasoning）の本質です。既知のデータベースを検索して、新しいデータと類似する分類済みレコードを発見し、それらの「近傍」データを分類や計算に活用します。

メモリベース推論の主な応用分野

MBRには、以下のようなさまざまな応用があります。

不正検出

新たに発生する不正行為は、過去の既知の不正事例と似ている傾向があります。MBRはこうした事例を発見し、さらなる調査の対象としてフラグを立てることができます。

顧客反応予測

次にオファーへ反応しそうな顧客は、過去に反応した顧客と類似している可能性が高いものです。MBRを活用すれば、反応が見込める顧客を効率的に特定できます。

医療治療

特定の患者にとって最も効果的な治療法は、類似した患者で最良の結果をもたらした治療法である可能性が高いといえます。MBRは最良の成果につながる治療法の発見を支援します。

回答の分類

米国国勢調査の職業・業種に関する自由記述回答や、ユーザーからの苦情など、自由形式のテキストは固定のコードセットへ分類する必要があります。MBRは自由テキストを処理し、適切なコードを割り当てることが可能です。

MBRの強み

MBRの第一の強みは、情報を柔軟に活用できる点です。多くのデータマイニング手法と異なり、MBRはデータの構造を問いません。必要なのは次の2つの操作だけです。

• 任意の2つのデータ間の距離を計算できる距離関数
• 複数の近傍からの結果を統合して答えを導き出す結合関数

これらの関数は、地理的領域、画像、自由テキストといった、他の分析手法では扱いにくい複雑なデータ型を持つレコードにも定義できます。

第二の強みは適応能力です。新しいレコードを履歴データベースに追加するだけで、MBRは新しい要素や、従来の要素の新たな定義を学習できます。さらに、長時間の訓練や入力データの整形に時間をかけなくても良好な結果を得られる点も大きな魅力です。

MBRの課題

ただし、これらのメリットにはコストが伴います。近傍を発見するために大量の履歴データを常に利用可能な状態にしておく必要があるため、MBRはリソースを大量に消費する傾向があります。

新しいデータを分類する際には、最も類似した近傍を見つけるためにすべての履歴データを処理しなければならない場合があり、訓練済みのニューラルネットワークや構築済みの決定木を使う場合よりもはるかに時間がかかる点もネックです。

加えて、適切な距離関数と結合関数を見つけること自体が難しく、試行錯誤と直感が求められます。