オッカムの剃刀（かみそり、Occam's Razor）とは？：AI・機械学習の用語辞典

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用語解説

　オッカムの剃刀（Occam's razor）とは、14世紀の哲学者ウィリアム・オッカム（William of Ockham）が提唱した、「必要のない複数の仮定を立ててはならない」（Plurality must never be posited without necessity.　※この言葉は、後世の解釈によってまとめられた表現とされる）という原則に由来する思考の指針である。

　より平易に言えば、「必要以上の複雑さは避けるべき」、言い換えれば「最も単純な説明がたいていは最も好ましい」とされる考え方である。現在では、問題解決や仮説選択の場面において、科学から日常の意思決定まで幅広く応用されている。

　また、「剃刀（かみそり、Razor）」という比喩は、「不要な仮定を削ぎ落とす」という意味合いを持つ。すなわち、「説明に余分な要素が含まれている場合には、それをそぎ落として、最もシンプルな形にまで切り詰めよ」という姿勢を表現している。

図1　オッカムの剃刀のイメージ

　オッカムの剃刀は、科学や論理の分野において、仮説を評価する際の一つの指針として利用される。例えば、「ある現象に対して複雑な要因を挙げるよりも、より単純な説明で十分であるならば、そちらを優先すべきだ」という考え方である。もちろん、単純であることだけが正しさの保証になるわけではない。だが、「ムダな複雑性を避ける」という姿勢は、理論の構築や実験の設計において重要な視点となるだろう。

　機械学習の文脈でも、この考え方は応用されている。例えば、「過剰適合（過学習：Over-fitting）を防ぐために、必要以上に複雑なモデル構造を避け、シンプルなモデルを選ぶ」という判断が行われることがある。これは、モデルが過度に複雑だと訓練データにはよく適合する一方で、未知のデータに対しては適合しにくくなる、つまり汎化性能が低くなる可能性があるためだ。

　ただし、単純さを追い求め過ぎると、重要な要素を見落とし、本来の内容を正しく説明できなくなる恐れがある。そのため、オッカムの剃刀は「絶対的な原則」としてではなく、あくまで「優先すべき方法論的な指針」として捉えるのが妥当である。この原則が有効に働く場面も多いが、機械的に当てはめるのではなく、背後にあるデータの性質や目的に応じて柔軟に判断することが求められる。

「AI・機械学習の用語辞典」