前向き推論
意味・解説
既知の事実から出発し、IF-THENルールを順次適用して、新しい事実や結論を導き出す推論手法。データ駆動型推論。
エキスパートシステムの基本原理。まず「事実」を確認し、それがルールの前提条件に一致すれば結論を得る。その結論を新たな事実として次のルールへ…という連鎖（チェイニング）を繰り返す。プロセス制御や故障診断、リアルタイムのモニタリングなどで活用される。
くわしく
「『今の状況』からスタートして、論理の階段を上りながら『何が起きるか（結論）』を予測する考え方」です。
1.流れ:
「Aである」→「AならばBである（ルール）」→「ゆえにBである（新しい事実）」。
2.特徴:
何かが起きた時に「次はどうなる？」と考えるのに適しています。対して、結果から原因を遡るのが「後ろ向き推論」です。
例文
プラントの監視システムにおいて、前向き推論を用いて現在の計器データから事故の兆候を自動的に検知した。
同義語: データ駆動型推論, フォワード・チェイニング
対義語: 後ろ向き推論 (Backward Chaining)
分類: 推論アルゴリズム / 人工知能