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ベイジアンネットワークは様々な事象間の因果関係(厳密には確率的な依存関係)をグラフ構造と条件付確率で表現するモデルです。人工知能の一分野として1980年代から研究されている歴史の長いモデルです。

依存関係があるものを矢印でつなぐという人間が理解しやすい表現形式のため、説明可能性の高いモデルとして人気があります。故障診断や気象予測、医療での意思決定支援、マーケティング、レコメンドシステムなど様々な分野で利用や研究が行われています。
確率的な依存関係が明らかでない場合にも、データから構造を機械的に推定(構造学習)してベイジアンネットワークを構築することができ、その構造自体から知見を得たり、条件を設定して特定の事象の発生確率を推定したりすることができます。

近年では一般的な機械学習による予測モデルとの対比で可読性の高さに注目が集まり、ベイジアンネットワークの形で可視化した構造に人間の経験やノウハウを組み合わせて、要因分析に活用するケースが増えています。ここでは、最近のベイジアンネットワークの活用事例などをご紹介していきます。

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