ファジー推論（Fuzzy Inference）は、あいまいさを取り扱うことができる推論方法で、ファジー理論（Fuzzy Logic）に基づいています。従来の二値論理（真または偽のいずれか）と異なり、ファジー推論は物事が必ずしも完全に真または偽であるとは限らない、つまり曖昧さや部分的な真実を許容することが可能です。
具体的な例を挙げると、”ある部屋が暑い”という表現があります。二値論理では、部屋が暑いか暑くないかのどちらかになります。しかし、人によっては「暑い」の定義が異なる可能性があります。一人は摂氏25度を暑いと感じるかもしれませんが、他の人は摂氏30度を暑いと感じるかもしれません。ファジー推論を使用すると、”部屋が暑い”というステートメントは部分的に真であり、部分的に偽であることが可能です。つまり、部屋が摂氏25度であれば、「暑い」は部分的に真であり（例えば、0.5のように表現できます）、部屋が摂氏30度であれば、「暑い」はより真である（例えば、0.8のように表現できます）。
ファジー推論は、多くの自動制御システムや人工知能の一部として使用されています。エアコンの制御、自動運転車の制御、画像や音声の認識、予測などに広く応用されています。この理論は、現実世界のあいまいさと不確実性を扱うのに非常に有用です。
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