ファジィ論理は、クラシックなブール論理を拡張したもので、「真」と「偽」の間にある中間的な真理値を扱うことができます。人間の推論に特徴的な不確実性、不明確さ、曖昧さを数理的にモデル化し、厳密な二値所属ではなく、ファジィ集合への程度的な所属を許容します。これにより、ファジィ論理は硬直した論理システムとは異なり、境界が曖昧で定義が不十分な複雑な問題に対して柔軟かつ繊細なアプローチを提供します。
ユースケースと利用例
ファジィ論理は産業制御（温度制御、モーター速度）、自動化（スマートエアコン、洗濯機）、パターン認識、多基準意思決定、エキスパートシステムなどで幅広く活用されています。たとえば、車載エアコンは「やや暑い」「とても寒い」といったファジィ基準に基づき車内の温度を調整し、ユーザーの快適性を向上させます。
主要なソフトウェアツール、ライブラリ、フレームワーク
主なツールには、MATLABのFuzzy Logic Toolbox、Pythonのscikit-fuzzy、FuzzyLite、Java用のjFuzzyLogic、LabVIEWの統合モジュールなどがあります。これらは産業・研究用途におけるファジィシステムの設計・シミュレーション・統合を可能にします。
最近の動向とトレンド
ファジィ論理は機械学習との統合が進んでおり、特にニューラルネットワークとファジィ論理を組み合わせたニューロ・ファジィシステムや、自動運転・IoT向けの適応システムが注目されています。近年の研究では、ファジィルールの自動最適化や、協調ロボティクス、AI支援医療診断など新興分野への応用が進んでいます。