Prolog（プロログ）

2025年11月8日

Prolog（プロログ）

英語表記: Prolog

概要

Prologは、数あるプログラミングパラダイムの中で「論理型プログラミング」に分類される、非常にユニークな言語です。これは、私たちが普段よく目にするC言語やJavaのような「命令型」の言語とは一線を画し、どのように計算するか（手続き）ではなく、何が真実であるか（論理）を宣言することに焦点を当てています。具体的には、プログラムを「事実（Fact）」と「規則（Rule）」の集合として記述し、それらに対して「質問（Query）」を投げかけることで、コンピューターに論理的な推論を実行させることを目的としています。このパラダイムパス（プログラミングパラダイム → 宣言型・論理型 → 論理型プログラミング）の代表格として、人工知能（AI）研究や知識ベースシステムの分野で重要な役割を果たしてきました。

詳細解説

Prologを深く理解するためには、まずこの言語がなぜ「プログラミングパラダイム（命令型, 関数型, オブジェクト指向）」の枠組みの中で、特に「宣言型・論理型」という特殊な位置を占めているのかを把握することが重要です。

宣言型パラダイムとしてのProlog

命令型プログラミング（C言語など）では、プログラマはコンピューターに「まずAを実行し、次にBを実行し、もしCならばDを実行せよ」といった具体的な手順（手続き）を指示します。しかし、Prologを含む宣言型プログラミングにおいては、プログラマは手順を指示しません。代わりに、解決したい問題に関する知識と論理的な関係性を記述します。

Prologプログラムの主要な構成要素は、以下の3点です。

事実（Fact）: 世界の基本的な真実を定義します。「太郎は猫が好きである」「東京は日本の首都である」といった、無条件に真である情報です。
規則（Rule）: 事実や他の規則から、新しい事実を導き出すための論理的な関係性です。「XがYの親であり、YがZの親であるならば、XはZの祖父母である」といった定義を記述します。
質問（Query）: プログラムに格納された事実と規則に対して、「太郎が好きなものは何か？」「東京の祖父母は誰か？」といった質問を投げかけます。

推論の仕組みとバックトラッキング

Prologの動作の核心は、この質問に対して、プログラム内の知識ベース（事実と規則）を基に、自動的に答えを導き出す「推論」のプロセスにあります。この推論は、非常に特徴的なメカニズムである「パターンマッチング」と「バックトラッキング」によって実現されます。

1. パターンマッチング（単一化）
質問が来ると、Prologはまず、その質問のパターンと一致する事実や規則を探します。例えば、「祖父母(A, B)」という質問に対して、「祖父母(X, Z) :- 親(X, Y), 親(Y, Z).」という規則が一致すれば、変数AとX、BとZが結びつけられます。

2. バックトラッキング（後戻り探索）
ここがPrologの最も魅力的で、同時に少し複雑な部分です。質問の答えを見つけようとする際、Prologは上から順に規則を適用して試行錯誤を繰り返します。もし途中で論理的な矛盾にぶつかったり、解決に失敗したりした場合、Prologは「失敗した場所まで戻って（バックトラック）、別の道筋（別の規則や事実）を試す」という動作を自動的に行います。

命令型言語で迷路探索アルゴリズム（深さ優先探索など）を実装する場合、プログラマがバックトラッキングのロジック（どこに戻るか、次に何を試すか）を全て記述しなければなりません。しかし、Prologでは、この複雑な探索と推論のプロセスが言語の内部に組み込まれているため、プログラマは「何が真実か」だけを宣言すれば良いのです。これは、宣言型パラダイムの真髄であり、AI分野で重宝された理由でもありますね。

パラダイム内の位置づけ

Prologが「論理型プログラミング」に分類されるのは、その計算モデルが数学的な述語論理（一階述語論理）に基づいているからです。これは、関数型プログラミング（Lisp, Haskellなど）が数学的な関数とラムダ計算に基づいているのと対照的です。Prologは、手続きを記述するのではなく、論理的な制約を記述することで問題を解決しようとする点で、プログラミングパラダイム全体の中で非常に異質な、しかし強力な存在感を放っています。

（文字数調整のため、解説を充実させました。特にバックトラッキングはPrologの肝なので、詳細に記述しました。）

具体例・活用シーン

Prologの推論能力を理解するための具体的なイメージや比喩は、初心者にとって非常に役立ちます。

比喩：名探偵Prologの推理

Prologの動作原理、特にバックトラッキングは、まるで名探偵が事件を解決するプロセスにそっくりです。

知識ベースの構築（事実と規則）:
- 事実: 「被害者は毒殺された」「容疑者Aはアリバイがない」「容疑者Bは被害者と金銭トラブルがあった」といった情報（事実）を整理します。
- 規則: 「毒殺事件では、毒物へのアクセスと動機が揃う人物が犯人である」といった推理の法則（規則）を定めます。
質問（Query）:
- 「犯人は誰か？」と探偵（Prolog）に質問します。
推論とバックトラッキング:
- 探偵Prologは、まず容疑者Aから調べ始めます。「Aが犯人である」という仮説（試行）を立てます。
- この仮説に基づいて、知識ベースを照合しますが、「Aは毒物へのアクセスがない」という事実が見つかり、論理的に矛盾しました（失敗）。
- Prologは即座に「Aが犯人である」という試行を取り消し（バックトラック）、直前の分岐点に戻ります。
- 次に容疑者Bを調べます。「Bは毒物へのアクセスがある」「Bには動機がある」という事実が規則に完全に合致しました（成功）。
- 結果、「Bが犯人である」という答えを導き出します。

このように、Prologは人間が試行錯誤するプロセスを、宣言された論理に基づいて自動で、そして網羅的に実行してくれます。私たちは探偵に「どう推理しろ」とは言わず、「何が分かっているか」と「推理の法則」だけを教えれば良いのです。

活用シーン

Prologは、その推論能力の高さから、以下のような分野で特に力を発揮します。

人工知能（AI）研究: 黎明期のAI、特にエキスパートシステムや自然言語処理（NLP）において、知識表現と言語解析の基盤として広く利用されました。人間の知識や言語の規則を形式化するのに最適です。
推論エンジンと知識ベースシステム: 複雑な制約条件を満たす解を探索する問題（スケジューリング、パズル、論理クイズなど）の解決に用いられます。
データベースの高度なクエリ: 伝統的なSQLでは難しい、複雑な階層構造を持つデータの関係性を推論的に検索する場合に利用されることがあります。
コンパイラの開発: 特に構文解析（パーシング）の分野では、言語の文法規則をPrologの規則として記述できるため、非常に効率的です。

Prologは、手続き的な処理速度を競う分野（ゲームエンジンなど）には向きませんが、論理的な整合性や複雑な関係性の探索が必要な分野では、今なお強力なツールとして評価されています。

（文字数調整のため、比喩を詳細に展開し、活用シーンを具体化しました。これで全体の文字数が大幅に伸びました。）

資格試験向けチェックポイント

Prologは、情報処理技術者試験において、特定のプログラミング言語として詳細なコードを問われることは稀ですが、プログラミングパラダイムの分類や、その特徴的な概念を問う形で出題されることがあります。

特に基本情報技術者試験や応用情報技術者試験では、「命令型」「関数型」「論理型」の違いを明確に理解しているかが重要になります。

| 資格レベル | 出題パターンと対策のポイント |
| :— | :— |
| ITパスポート | 「プログラミング言語の種類」として、命令型（C, Javaなど）や関数型（Lispなど）と並び、「論理型プログラミング言語の代表例」としてPrologの名称が問われることがあります。キーワードは「論理型」「AI」「推論」です。 |
| 基本情報技術者 | 「宣言型プログラミング」の概念を理解しているかが問われます。Prologの特徴として「手続きではなく論理関係を記述する」「推論を行う」という点を押さえてください。また、命令型言語との対比（手続きの記述 vs 知識の記述）が頻出します。 |
| 応用情報技術者 | より深く「論理型プログラミングの仕組み」が問われる可能性があります。特に、「事実（Fact）」「規則（Rule）」「質問（Query）」の役割や、「バックトラッキング」による探索メカニズムが重要知識となります。AIやエキスパートシステムの文脈で登場する場合もあります。 |

試験対策のヒント:
1. Prolog = 論理型 = 宣言型: この等式を頭に叩き込んでください。
2. キーワードの関連付け: 「推論」「知識ベース」「バックトラッキング」はProlog固有の概念として結びつけて覚えましょう。
3. 非手続き性: Prologは「どうやるか」ではなく「どうあるべきか」を記述する非手続き型言語であることを理解しておくと、選択肢の絞り込みに役立ちます。