AI

強化学習（Reinforcement Learning, RL） は、教師あり学習や教師なし学習とは異なるアプローチで注目されている手法です。エージェント（学習主体）が環境と相互作用しながら試行錯誤を繰り返し、「報酬（Reward）」を最大...

教師なし学習は、正解ラベルのないデータからパターンや構造を自動的に見つけ出す学習方法です。ラベル付きデータを準備するのは時間とコストがかかるため、教師なし学習は「未知データの探索」や「データの潜在構造の理解」に強みを持ちます。G検定では「ク...

教師あり学習は機械学習の中で最も基礎的かつ重要な手法であり、G検定でも頻出テーマです。「入力データ」と「正解ラベル」がセットになったデータを使って学習し、未知のデータに対して予測や分類を行います。教師あり学習の定義概要入力データ（特徴量）と...

人工知能の発展を語る上で欠かせないのが 機械学習（Machine Learning, ML） です。従来の「ルールベースAI」が人間が作った規則に従うのに対し、機械学習は データから規則を自動的に学習 します。G検定では、AIにおける機械学...

2010年代以降の第3次AIブームを牽引した中心技術が ディープラーニング（深層学習） です。ニューラルネットワークの再評価と計算資源・データ量の飛躍的増大が重なり、AIが実社会に大規模に応用される転機となりました。G検定では ImageN...

人工知能研究は第1次AIブーム（探索・推論）と第2次AIブーム（知識表現・エキスパートシステム）を経て、第3次AIブームの土台となる「機械学習」の時代に突入しました。ここでは「ルールベースAIとの違い」「学習の種類」「応用例」などを整理し、...

人工知能研究の第2次ブーム（1980年代）を支えた中心技術が 知識表現 と エキスパートシステム です。この分野は「AIがどのように知識を表現し、推論するか」という基礎概念を理解する上で非常に重要です。G検定でも MYCIN や 知識獲得の...

人工知能の黎明期（1950〜1960年代）、研究の中心にあったのは「探索」と「推論」です。コンピュータに「ルール」と「探索手順」を与えることで、人間のように問題解決を行わせようとする試みでした。この分野は 第1次AIブーム を支えた重要な技...

人工知能は単なる技術的対象にとどまらず、哲学・倫理・社会学の問題とも深く結びついています。ここでは、AI分野で頻繁に議論される代表的なテーマを整理し、G検定で問われやすいポイントを解説します。

人工知能（AI: Artificial Intelligence）とは、人間の知的活動（学習・推論・判断・認識など）をコンピュータで再現・拡張する技術です。この定義は一見シンプルに見えますが、実際には幅広く、研究者や時代によって解釈が異なってきました。G検定の出題では、単なる「AIの定義」だけでなく、AIの種類・分類・役割・周辺概念まで理解しているかが問われます。以下では、それぞれを詳しく解説します。