アレンの区間（Allen's intervals）またはアレン関係は、人工知能分野における時間の表現と推論のための基本的な数学的枠組みです。James F. Allenが1983年に提案したこの手法は、2つの時間区間間に成立し得る13種類の定性的関係（「先行」「重複」「開始」「終了」など）を厳密に定義し、複雑な時間的状況を精緻にモデリングできます。このきめ細かさは、単なるタイムポイントや単純な開始・終了マーカーのみを扱う他の時間モデルと一線を画します。アレンの区間は、時間推論、自動計画、イベント列の解析などの基盤となっています。

ユースケースと利用例

アレンの区間は、タスク計画、スマートカレンダー管理、物語理解、計算生物学（例：遺伝子発現の順序解析）、組み込みシステムでの時間推論などで利用されています。例えば、パーソナルアシスタントはこれらの関係を用いて予定の重複を調べたり、複雑なスケジュールの潜在的な衝突を推定したりできます。

主なソフトウェア・ライブラリ・フレームワーク

PyInterval（Python）、AllenIntervalAlgebra（Java）、PDDLやTemporal Logic of Actionsのような計画フレームワークのモジュールなどが代表的です。またAllenAIやCSPソルバーのGecodeも区間推論をサポートしています。

最新動向・トレンド

近年は、アレンの区間を確率モデルと統合したり、多変量や不確実な状況（時間的不確実性）への拡張が進められています。機械学習、特にシーケンス解析（NLP、バイオインフォマティクス）やロボティクスの適応的計画での利用が急増しています。大規模な区間集合をリアルタイムで処理できる推論アルゴリズムの拡張性向上も活発に研究されています。