【新G検定対策_実践編(第1回)】人工知能とは？

はじめに

G検定の学習を進めている皆さん、本記事では予想問題を通じてキーワードをより深く理解していただけます。問題を解くだけでなく、キーワードを一言でまとめたり、具体例を挙げて説明することで、アウトプットの力を養い、記憶の定着を図ります。

第1章では予想問題に挑戦していただきます。第2章で解答と解説を読み、理解を深めます。第3章ではキーワードを一言で言い表すレッスンを行い、第4章では具体例を挙げるレッスンをします。最後の第5章では、キーワードを構造化して記憶に定着させるレッスンを行います。

これらのレッスンを通じて、1つの問題を解くことで10問分の価値があると考えています。ぜひ、3つの問題を通じてキーワードを深く理解し、G検定合格への一歩を踏み出してください。

1. 予想問題

1.1. 問題1

問題文

• 以下の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
• 第1次AIブームでは、主に（ ）を用いたアプローチが人工知能研究の中心であった。

選択肢

• (A) ディープラーニング
• (B) 強化学習
• (C) 探索・推論
• (D) ビッグデータ解析

1.2. 問題2

問題文

• AI技術が多くの産業分野で活用され、一般的な技術として定着している現象を指す用語として最も適切な選択肢を1つ選べ。

選択肢

• (A) コモディティ化
• (B) 特化型AI
• (C) シンギュラリティ
• (D) 人工汎用知能（AGI）

1.3. 問題3

問題文

• 機械学習に関する次の説明のうち、最も適切でないものを1つ選べ。

選択肢

• (A) 機械学習はデータからパターンを学習し、予測や分類を行う手法である。
• (B) 機械学習モデルの性能は、訓練データの質や量に依存する。
• (C) 機械学習では、モデルが過学習を起こさないように、訓練データ全体を評価に使用する。
• (D) 機械学習のアルゴリズムには、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などがある。

2. 解答と解説

2.1. 問題1

解答

• (C) 探索・推論

解説

正答理由（(C) 探索・推論）

第1次AIブーム（1950年代から1960年代）は、探索・推論を中心とした手法が主流でした。当時の人工知能研究は、チェスやパズルなどの問題解決において、論理的な推論と探索アルゴリズムを用いていました。例えば、全ての可能な手順を探索することで解を見つけ出す方法が採用されていました。このアプローチは、人間の論理的思考をコンピュータで模倣しようとする試みでした。

誤答理由

• (A) ディープラーニング

ディープラーニングは第3次AIブームの中心技術であり、2000年代以降に急速に発展しました。多層のニューラルネットワークを用いた深層学習は、第1次AIブームの時代には存在していません。

• (B) 強化学習

強化学習は、試行錯誤を通じて最適な行動を学習する手法ですが、その基礎理論は1980年代以降に発展しました。第1次AIブームの時代には、まだ広く研究されていませんでした。

• (D) ビッグデータ解析

ビッグデータ解析は、大量のデータを処理・分析する技術であり、第1次AIブームの時代にはコンピュータの性能やデータ量の制約から不可能でした。この概念は21世紀に入ってから重要性を増したものです。

2.2. 問題2

解答

• (A) コモディティ化

解説

正答理由（(A) コモディティ化）

コモディティ化とは、特定の技術や製品が一般化し、誰でも手軽に利用できるようになる現象を指します。AI技術が多くの企業や個人によって活用され、専門知識がなくても利用できるツールやサービスが増えている現状を的確に表しています。

誤答理由

• (B) 特化型AI

特化型AIは、特定のタスクや問題に特化した人工知能を指します。これは一般的な技術の普及状況を示すものではなく、むしろ限定的な用途に焦点を当てています。

• (C) シンギュラリティ

シンギュラリティ（技術的特異点）は、AIが人間の知能を超え、自己増殖的な技術進化が始まるとされる未来の概念です。現在のAI技術の普及状況を説明する用語ではありません。

• (D) 人工汎用知能（AGI）

人工汎用知能（Artificial General Intelligence）は、人間と同等の知能を持ち、多様なタスクをこなせるAIを指します。現状のAI技術は特定のタスクに強いものが多く、AGIはまだ実現されていません。

2.3. 問題3

解答

• (C) 機械学習では、モデルが過学習を起こさないように、訓練データ全体を評価に使用する。

解説

正答理由（(C) が不適切）

機械学習において、モデルの過学習（オーバーフィッティング）を防ぐためには、訓練データとは別に検証データやテストデータを用いてモデルの評価を行います。訓練データ全体を評価に使用すると、モデルが訓練データに適合しすぎて汎化性能が低下するため、不適切な方法です。

誤答理由

• (A) 機械学習はデータからパターンを学習し、予測や分類を行う手法である。

これは機械学習の基本的な説明であり、適切な内容です。

• (B) 機械学習モデルの性能は、訓練データの質や量に依存する。

モデルの性能は訓練データの質と量に大きく影響されるため、適切な説明です。

• (D) 機械学習のアルゴリズムには、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などがある。

これは機械学習の分類方法についての正しい説明であり、適切です。

3. レッスン1(一言で言う)

3.1.

• 探索・推論
  • 問題解決のために可能な手順を探索し、論理的な推論を行う技術。

3.2.

• AI技術
  • 人工知能に関連する技術全般で、データ解析や機械学習を通じて知的なタスクを実行する技術。

3.3.

• 機械学習
  • データからパターンを学習し、予測や判断を自動化するアルゴリズムの集合。

4. レッスン2(具体例を言う)

4.1.

• 探索・推論の具体例
  1. チェスや将棋のゲームAI：可能な手の組み合わせを探索し、最善の一手を推論する。
  2. 迷路問題の解決：出発点からゴールまでの最短経路を探索アルゴリズムで見つける。
  3. パズルソルバー：数独やナンプレなどのパズル問題を論理的推論で解くプログラム。

これらの例では、探索アルゴリズム（幅優先探索、深さ優先探索など）と論理的推論を組み合わせて、最適な解や解の集合を見つけ出します。ゲームAIでは、ミニマックス法やアルファベータ剪定といった手法を用いて、相手の手を予測しつつ最善の戦略を立てます。迷路問題では、ダイクストラ法やA*アルゴリズムを使用して効率的な経路探索を行います。パズルソルバーでは、制約充足問題としてモデル化し、可能な解の組み合わせを推論によって絞り込んでいきます。

4.2.

• AI技術の具体例
  1. 音声認識システム：SiriやAlexaなど、人間の音声を認識して指示を実行する技術。
  2. 画像認識：顔認証システムや自動運転車で用いられる、画像から情報を読み取る技術。
  3. 自然言語処理：機械翻訳やチャットボットなど、人間の言語を理解・生成する技術。

これらのAI技術は、日常生活や産業で幅広く活用されています。音声認識システムはディープラーニングを用いて音声データを解析し、高い精度で認識を行います。画像認識では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が使用され、物体検出や分類が可能です。自然言語処理では、言語モデルを用いてテキストの意味理解や文章生成を行い、コミュニケーションを支援します。

4.3.

• 機械学習の具体例
  1. スパムメールのフィルタリング：メールの内容を分析し、スパムかどうかを分類するモデル。
  2. 需要予測：過去の販売データから将来の需要を予測し、在庫管理を最適化する。
  3. 推薦システム：ユーザーの過去の行動から好みを学習し、商品やコンテンツを推薦する。

スパムフィルタリングでは、教師あり学習を用いてメールの特徴からスパム判定モデルを構築します。需要予測では、時系列データを分析し、将来のトレンドや季節性をモデルに取り入れます。推薦システムでは、協調フィルタリングやコンテンツベースフィルタリングを用いて、ユーザーごとにパーソナライズされた提案を行います。

5. レッスン3(構造化して記憶する)

6. 参考記事

https://zenn.dev/tasse/articles/19c75f2e6e9ebf