ベイズネットワーク

ベイジアンネットワークは、 変数とその条件付き依存関係を表現するために有向非循環グラフ（DAG）を用いる 確率的グラフィカルモデルの一種である。 単に入力を出力にマッピングする「ブラックボックス」アルゴリズムとは異なり、 これらのネットワークは異なる要因間の因果関係を明示的にモデル化します。 この構造によりデータサイエンティストは不確実性下での予測モデリングと推論を実行でき、 データが不完全な場合や専門家のドメイン知識を統計的証拠と統合する必要があるシナリオにおいて 極めて効果的です。

中核概念と関連性

これらのネットワークの中核をなすのはベイズの定理であり、 より多くの証拠や情報が得られるにつれて仮説の確率を更新するために用いられる数学的公式である。 ベイズネットワークでは、ノードは変数（症状、センサー読み取り値、分類ラベルなど）を表し、 エッジ（矢印）は確率的依存関係を表す。 ノードAからノードBへのリンクが存在する場合、AがBに直接的な影響を与えることを示す。このアーキテクチャは説明可能なAI（XAI）にとって極めて重要である。複雑な深層学習アーキテクチャでは達成が困難な透明性を提供し、ユーザーがモデルの推論経路を追跡できるようにするためである。

これらのモデルは、厳密なリスク評価を必要とする分野で特に有用である。 条件付き確率分布を利用することで、 ベイジアンネットワークは、他の変数に関する観測された証拠を前提とした特定の変数の状態に関する問い合わせに回答できる。 このプロセスは、しばしば確率的推論と呼ばれ、 標準的なニューラルネットワークが行う関数近似とは異なる。

実際のアプリケーション

ベイズネットワークは、意思決定において複数の不確実な要素を評価する必要がある産業分野で広く導入されている。

1. 医療診断：医療分野におけるAIの領域では、これらのネットワークは臨床意思決定支援システムを支えるために活用される。ネットワークは疾患（隠れた変数）と症状や検査結果（観測された変数）との関連性をモデル化することがある。例えば、医療画像解析は特定の診断確率を更新する根拠を提供し、医師が複雑な患者病歴を把握する手助けとなる。
2. 産業用故障診断：製造業におけるAIにおいて、ベイジアンネットワークは異常検知と根本原因分析に極めて有用である。スマート製造システムが異常な温度測定値を検知した場合、ネットワークは各種機械部品の故障事後確率を計算し、保守チームを効率的に誘導する。

関連概念との区別

ベイジアンネットワークを他の統計モデルや機械学習モデルと区別することが重要です：

• ナイーブベイズ分類器: これはベイジアンネットワークの簡略化された特殊なケースである。「ナイーブ」という前提は、クラス変数が与えられた場合、すべての予測特徴量が相互に独立であるという仮定に基づく。感情分析などのタスクでは計算効率に優れるが、完全なベイジアンネットワークが捉えられる複雑な相互依存関係を表現することはできない。
• マルコフ決定過程: どちらもグラフ構造を用いるが、MDPは主に強化学習において時間経過に伴う逐次的な意思決定をモデル化するために用いられるのに対し、ベイジアンネットワークは通常、特定の時点における変数間の確率的関係に焦点を当てる。
• 深層学習モデル（例：YOLO）： YOLO26のようなモデルは、物体検出などの高次元知覚タスク向けに最適化されている。 これらは生データ（ピクセル）から抽象的な特徴表現を学習する。 対照的に、ベイジアンネットワークは構造化された変数を用いた高次レベルの推論に適している。

現代AIにおける確率的出力

ベイジアンネットワークが明示的な因果グラフを扱う一方で、現代の深層学習モデルも確度を反映した確率的な信頼度スコアを出力する。Ultralytics ツールを用いてカスタムデータセットでモデルを訓練する場合、これらの確率を理解することがモデル性能を解釈する上で重要である。

Python 、事前学習済みモデルを用いた分類タスクにおける確率分布（信頼度）へのアクセス方法を示します。これは現代的な推論ワークフローにおいて確信度がどのように定量化されるかを説明しています。

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26n-cls classification model
model = YOLO("yolo26n-cls.pt")

# Run inference on an image source
# This returns a results object containing probability data
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Iterate through results to display class probability
for result in results:
    # Access the 'probs' attribute for classification probabilities
    top_class_index = result.probs.top1
    confidence = result.probs.top1conf
    print(f"Predicted Class Index: {top_class_index}, Confidence: {confidence:.4f}")