【G検定対策】AIの”知識”はどうやって作る？鍵は『インタビューシステム』にあった！

2025年4月28日

「G検定の勉強、進んでいますか？覚えることがたくさんあって大変…！特に『知識表現』とか『エキスパートシステム』って、なんだか難しそう…」

そんな風に感じている方もいるかもしれませんね。AIが賢く振る舞うためには、人間が持つ「知識」をコンピューターが理解できる形にする必要があります。でも、それって一体どうやるのでしょう？

実は、その大きな鍵を握っているのが、今回ご紹介する『インタビューシステム』なんです！

この記事を読めば、

インタビューシステムがAIにとってなぜ重要なのか
G検定で問われる「知識獲得のボトルネック」って何なのか
最新のAI技術がインタビューシステムをどう進化させているのか

が、スッキリ理解できます！ G検定の学習がもっと面白く、深くなること間違いなしですよ。さあ、一緒に見ていきましょう！

インタビューシステムって、そもそも何？～人とAIの「知りたい！」をつなぐ～

インタビューシステムとは、簡単に言うと、専門家が持っている知識や経験（ノウハウ）を、対話を通して上手に引き出し、記録・整理するための仕組みのことです。

「え、それって普通のインタビューと何が違うの？」と思いますよね。

大きな違いは、インタビューシステムが体系的に、効率よく知識を集めることを目的としている点です。

普通のインタビュー: 聞き手のスキルによって内容が左右されたり、話が脱線して重要なことを聞き漏らしたりすることも…。
インタビューシステム: あらかじめ設計された質問の流れや方法論に沿って対話を進めることで、聞き漏れを防ぎ、整理された形で知識を獲得できます。まるで、優秀なナビゲーターと一緒に、専門家の頭の中にある「知識の宝庫」を探検するようなイメージですね！

特に、言葉で説明するのが難しい「感覚」や「経験則」のような『暗黙知』（言葉になっていない知識）を、コンピューターが扱える『形式知』（言葉や図で表現された知識）に変えていく上で、とても重要な役割を果たしているんです。

なぜG検定で重要？～あの「知識獲得のボトルネック」を打ち破れ！～

G検定のシラバスにも登場する「知識獲得のボトルネック」という言葉、聞いたことがありますか？

これは、1980年代の第2次AIブームの中心だった「エキスパートシステム」（専門家のように問題を解決するAI）を作る上で、大きな壁となった問題です。

専門家は確かにすごい知識を持っているけれど、その知識は必ずしも教科書のように整理されているわけではありません。長年の経験で培われた「カン」や「コツ」のような暗黙知もたくさんあります。

「専門家の頭の中にある、そのすごい知識を、どうやってコンピューターに教えればいいんだ…！？」

これが「知識獲得のボトルネック」の正体です。まるで、狭い瓶の口から大きな宝物を取り出そうとするような難しさだったんですね。

インタビューシステムは、まさにこの難問に立ち向かうために発展してきました。対話を通して、専門家自身も意識していなかったような知識や思考プロセスを丁寧に引き出し、形式知へと変換していくのです。

例えば、工場で長年活躍してきた熟練技術者Aさん。彼の調整する機械は、なぜかいつも最高のパフォーマンスを発揮します。でも、そのコツを尋ねても「うーん、感覚かなあ…」としか答えられません。これは典型的な暗黙知ですね。

そこでインタビューシステムの出番です！

システム（あるいは熟練したインタビュアー）が、「どんな時に、機械のどの部分を見て、どう判断しますか？」「過去にうまくいった時と、いかなかった時の違いは何でしたか？」といった具体的な質問を重ねていきます。

すると、Aさんの頭の中で無意識に行われていた判断プロセスや注意点が少しずつ言葉になり、記録されていきます。これが積み重なることで、「Aさんの匠の技」がマニュアルやルールとして形式知化され、他の技術者への継承や、AIによる自動化へとつながっていくのです。すごいですよね！

インタビューシステムの仕組みを覗いてみよう！【図解イメージ】

インタビューシステムがどのように知識を獲得し、活用していくのか、そのプロセスを簡単に見てみましょう。

【インタビューシステムの知識獲得プロセス（イメージ図）】

① 対話による知識抽出
- 専門家 ←→ インタビューシステム (or 支援を受けたインタビュアー)

具体的な事例は？どう判断する？

② 知識の整理・構造化
- （抽出された言葉や断片的な情報）→（関係性を線で結んだ図：意味ネットワーク or ルール：IF～THEN～）
③ 知識ベースへの格納
- （構造化された知識）→ [データベース]
④ エキスパートシステム等での活用
- [データベース] → [AI（エキスパートシステムなど）]

問題解決、推論、アドバイス

簡単な解説:

知識抽出: まずは専門家との対話です。うまく質問を投げかけ、知識を引き出します。
整理・構造化: 引き出した情報をバラバラのままにせず、「〇〇は△△の一種」「もし□□なら、××する」といった関係性やルールを見つけ出し、整理します。（G検定で学ぶ「意味ネットワーク」や「オントロジー」の考え方がここで活きてきます！）
知識ベースへ格納: 整理された知識を、コンピューターが利用しやすいデータベース（知識ベース）に保存します。
活用: 知識ベースをもとに、エキスパートシステムなどが専門家のように判断したり、アドバイスしたりできるようになります。

この一連の流れによって、人の暗黙知がAIの力へと変わっていくわけです。

AIで進化中！インタビューシステムの現在と未来

従来のインタビューシステムは、時間や手間がかかる、インタビュアーの能力に左右される、といった課題も抱えていました。

しかし、近年のAI技術、特に自然言語処理や機械学習の発展によって、インタビューシステムは大きく進化しています！

効率化: インタビューの音声を自動で文字起こししたり、その内容をAIが分析して重要なポイントを抽出したりできるようになりました。
品質の安定化: 過去の大量のインタビューデータから「効果的な質問パターン」をAIが学習し、状況に応じて最適な質問を提案してくれることも。これにより、インタビュアーの経験不足を補い、安定した品質で知識を引き出せるようになってきています。

企業のコールセンターなどで、顧客からの問い合わせに対応するAIチャットボット。これも、ある意味でインタビューシステムの応用と言えます。過去の膨大な問い合わせ履歴（顧客との対話データ）をAIが学習し、「この質問にはこう答えるのが最適」という知識ベースを構築しているのです。

【最新トピック】生成AIがインタビューシステムを変える！？

そして今、注目されているのがChatGPTのような生成AIの活用です！

生成AIは、インタビューシステムの様々な場面で活躍する可能性を秘めています。

質問の自動生成: 状況に合わせて、より深く、多角的に知識を引き出すための質問をAIが考えてくれるかもしれません。まるで、超優秀なインタビュアーが隣にいるようです！
回答の要約・分析: 大量のインタビュー記録の中から、重要なキーワードや専門家の思考パターンを瞬時に要約・抽出。分析作業が劇的にスピードアップします。
対話のシミュレーション: 事前にAIと対話の練習をすることで、実際のインタビューに備えることもできるかもしれません。

【未来のシナリオ？：AI面接官はあなたの才能を見抜くか】

想像してみてください。あなたが就職活動で面接を受けている場面。相手は人間ではなく、高度なAI面接官です。

このAIは、単に経歴を問うだけでなく、巧みな質問であなたの潜在的な強みや、あなた自身も気づいていないような価値観、ストレスへの対処法などを引き出そうとします。過去の膨大な面接データと心理学の知見から学習し、「この候補者の本質を見抜くには、次はどんな質問が効果的か」を瞬時に判断しているのです。

もしかしたら、従来の画一的な面接では見過ごされていたかもしれない、あなたのユニークな個性や隠れた才能を、このAIは見抜いてくれるかもしれません。…ちょっとドキドキしますが、なんだかワクワクしませんか？これはまだ未来の話かもしれませんが、生成AIの進化によって、インタビューシステムが持つ可能性は大きく広がっているのです。

G検定の学習項目とインタビューシステムの関係をおさらい

ここで、G検定の学習項目とインタビューシステムがどう繋がっているか、もう一度確認しておきましょう。

知識ベース / エキスパートシステム: インタビューシステムは、これらの「中身」となる知識を作るための重要な入り口です。
知識獲得のボトルネック: まさに、インタビューシステムが解決しようとしている課題そのものです。
意味ネットワーク / オントロジー / 概念間の関係: インタビューで引き出した知識を整理・構造化する際に使われる考え方です。
（参考）ワトソン (Watson): IBMの質問応答システムWatsonなども、大量のテキストデータから知識を獲得し、構造化するという点で、インタビューシステムの思想と共通する部分があります。

これらの知識が、単なる言葉の暗記ではなく、「AIが知識を獲得し、賢くなるための実践的なプロセス」として繋がって見えてきたのではないでしょうか？