① 人工知能の基礎と動向／ 3. 探索・推論

STRIPSとは

STRIPSとは、前提条件・行動・結果の3要素で問題を定義し、目標に至る行動の並び（プラン）を探索する記号的な人工知能の手法です。プランニングの代表的な枠組みとして押さえておきたいところです。

この用語はG検定シラバスの「3. 探索・推論」に含まれます。章全体の用語は用語解説①（全54語）にまとまっています。

「何が揃えば実行でき、実行すると何が変わるか」を定義して、目標までの行動計画を組み立てる手法です。

3つの要素

たとえば「ドアを開ける」という行動なら、前提条件は「鍵が開いている」、結果は「ドアが開いた状態になる」となります。

これらを組み合わせ、初期状態から目標状態へ到達する行動の系列を探索するのがプランニングです。

すべての行動について前提条件と結果を人手で記述する必要がある点が課題です。これは知識獲得のボトルネックと同じ構図であり、現実世界の複雑さの前ではフレーム問題にも直面します。

プランニングの考え方は、ロボットの動作計画や作業手順の自動生成など、目標に向けて手順を組み立てる場面で使われます。

「今の状態」「やりたいこと」「使える行動」がはっきりしている問題に向いている一方、状況が曖昧な現実問題では前提の記述自体が難しくなります。