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手段目標分析（しゅだんもくひょうぶんせき、Means-Ends Analysis、MEA）〔Simon, H. A. (1981). ''The sciences of the artificial.'' Cambridge, Mass: MIT Press.〕とは、人工知能 (AI) の技法の一種で、問題解決プログラムでの検索制御技法を意味する。 また、創造性ツールとして1950年代から使われている技法であり、特に工学書で設計手法として言及されることが多い。手段目標解析とも。 == 検索としての問題解決 == AI で研究されている知的振る舞いの重要な観点として「目標ベース」の問題解決がある。これは、望ましい目標へと導く一連の「行動」を見つけ出すことと問題の解法が等価であるようなフレームワークである。目標探索システムは、環境からの情報を受け取る入力（感覚）チャネルと環境へ情報を送る出力（駆動）チャネルによって外界と接続されている。さらに、外界の状態に関する入力情報や行動に関する出力情報を格納する何らかのメモリを持つ。目標達成能力は、特定の状態変化と特定の行動を結びつける方法に依存する。探索とは、ある状態から目的の状態への変化をもたらす一連の行動を発見し組み立てるプロセスである。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「手段目標分析」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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