ヒューリスティック関数・とは？初心者にも分かる使い方と例解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

ヒューリスティック関数とは

ヒューリスティック関数とは、AI やコンピュータが「今この状態からゴールまでどれくらいかかりそうか」を見積もるための 近道の関数 です。実際には正確な距離や費用を返すわけではなく、見積もりの値を返します。これを使うことで、計算の幅を狭めて素早く良さそうな手を選べるようになります。

例えば迷路を解くとき、全ての道を順番に調べると時間がかかります。そこで ヒューリスティック関数 を使って現在の位置からゴールまでの「見積もりの距離」を出します。これをガイドとして、実際の道のりのコスト g に足し合わせて次に進む場所を決めるのが代表的な使い方です。ここで出てくるのが A*アルゴリズム です。

用語の整理として、次の言葉が頻繁に出てきます。 妥当性 は、 h(n) が現実の最小コストを超えない性質です。 一貫性 は、同じ経路での推定値の矛盾を避ける性質です。

代表的な例として、迷路の例をもう少し具体的に見てみましょう。迷路の現在地を起点、ゴールを終点とします。 Manhattan距離 や ユークリッド距離 はヒューリスティック関数の良い候補です。現実には複雑な道や障害物があるので、これらを厳密な距離として使えるわけではありませんが、見積もりとしてはとても役立ちます。

使い方の基本は、 A* のような探索アルゴリズムと組み合わせ、現在のノードに対して g(n)（出発点から現在ノードまでの実コスト）と h(n)（現在ノードからゴールまでの見積もりコスト）を足し合わせた値を使い、次に進むべきノードを選ぶことです。最終的に、 g(n) + h(n) が最小になる経路を見つけ出します。

設計のコツとしては、 過大評価を避ける ことが重要です。 h(n) が過大評価されると、最適な解を見つけられなくなる可能性があります。そのため、 妥当性 や 一貫性 を意識して、計算が速く、かつ正確に近い推定を出せるように工夫します。

現実の応用例としては、地図アプリのルート案内やゲームの AI、ロボットの動作計画などがあります。どんなときに使うかの基準は、解くべき問題が「どれだけのコストでゴールへたどり着けるか」を評価する指標を必要とするかどうかです。

要点を簡単にまとめると、 ヒューリスティック関数 とは「ゴールまでの見積もりのコスト」を返す道具で、 A* のような探索アルゴリズムを効率良く動かすための設計思想です。良いヒューリスティックは、探索を早くしつつ、正確さを過度に犠牲にしません。

例と実践

迷路の例をもう少し具体的に見てみましょう。現在地を起点、ゴールを終点とします。 Manhattan距離 や ユークリッド距離 はヒューリスティック関数の代表的な候補です。現実には複雑な道や障害物があるので、厳密な距離として使えるわけではありませんが、見積もりとしてはとても役立ちます。

使い方の基本は、 A* のような探索アルゴリズムと組み合わせ、現在のノードに対して g(n) と h(n) を足し合わせた値を使い、次に進むべきノードを選び、最終的に g(n) + h(n) が最小の経路を見つけることです。

設計のコツとしては、 妥当性 と 一貫性 を維持することです。過大評価を避け、計算の速さと精度のバランスを取ることが重要です。

要点を簡単にまとめると、ヒューリスティック関数とは「ゴールまでの見積もりのコスト」を返す道具で、 A* のような探索アルゴリズムを効率良く動かすための設計思想です。良いヒューリスティックは、探索を早くしつつ、正確さを過度に犠牲にしません。

ポイントの要約表

項目	説明
定義	現在の状態からゴールまでの見積もりコストを返す関数
性質	妥当性と一貫性を重視
例	Manhattan距離やユークリッド距離
用途	探索アルゴリズムの効率化

ヒューリスティック関数の同意語

ヒューリスティック関数: ヒューリスティック（経験則）に基づいて、ある状態からゴールまでのコストや価値を見積ったり評価したりする関数。主に探索アルゴリズムで、最短経路の候補を選ぶ目安として使われます。
ヒューリスティック評価関数: ヒューリスティックの考え方でノードや解の価値を評価する関数。残りのコストの見積もりや、探索の順序決定に用いられます。
見積もり関数: 未知の量（距離・コストなど）を見積もるための関数。正確ではない値を返すことが多いが、探索を効率化します。
推定関数: 未確定の尤もらしい値を推定する関数。残りのコストや距離の推定に利用されます。
近似評価関数: 厳密な計算を避け、近似値で評価する関数。計算コストを抑えつつおおよその最適性を狙います。
経験則評価関数: 過去の経験や実践的知見に基づいて評価値を算出する関数。
経験則ベースの評価関数: 経験則をベースに、解の良さを判断する評価関数。
推定コスト関数: あるノードや状態からの推定コストを返す関数。探索の指針として使われます。
見積りコスト関数: 残りのコストを見積るための関数。実装では見積り精度が探索の効率に影響します。