ぴよパス人工知能とその動向
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- 正解済みまだ正解していませんQ1初級
ある病院の支援システムでは、医師が患者の所見（子宮に手術の跡があるかなど）を項目として入力し、ロジスティック回帰がそれらの項目と分娩の結果との関係を過去のデータから学習して、帝王切開を勧めるかを判断する。Goodfellowらの『Deep Learning』（2016）の第1章の区別に照らしたこのシステムの説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢3が正解です。Goodfellowらの『Deep Learning』の図1.5は、ルールベースでは処理全体を人が書き、古典的な機械学習では人が設計した特徴量から出力への対応を学習し、深層学習では特徴そのものも層を重ねて学習する、と区別しています。事例では所見という特徴量を医師が…
関連キーワード: 人工知能・機械学習・ディープラーニング・特徴量
- 正解済みまだ正解していませんQ2初級
総務省の平成28年版情報通信白書は、第1次AIブーム（1950年代後半〜1960年代）について、コンピューターによる（ A ）が可能となり特定の問題に解を示せるようになった一方で、（ B ）ことが明らかになり冬の時代を迎えたと説明している。空欄（ A ）（ B ）に当てはまる語句の組合せとして、最も適切なものはどれか。
解説: 肢1が正解です。平成28年版情報通信白書は、第1次ブームの要因を、コンピューターによる推論や探索が可能になり、特定の問題に解を示せるようになったことと説明しています。そのうえで、迷路の解き方や定理の証明のような単純な問題は扱えても、様々な要因が絡み合う現実社会の課題は解けないこと…
関連キーワード: 探索・推論・第1次AIブーム・人工知能の歴史
- 正解済みまだ正解していませんQ3中級
チューリング（1950）が提案した模倣ゲームでは、質問者は（ A ）人間と機械に質問を送り、答えからどちらが機械かを当てようとする。このとき機械は、（ B ）ようにふるまう。空欄（ A ）（ B ）に当てはまる語句の組合せとして、最も適切なものはどれか。
解説: 肢3が正解です。スタンフォード哲学百科事典の「チューリングテスト」の項は、チューリングの論文（1950）の模倣ゲームを次のように説明しています。質問者は人間と機械から隔てられた部屋にいて、XとYというラベルで2者を呼び分け、質問への答えからどちらが機械かを判定します。機械の目的は…
関連キーワード: チューリングテスト・ローブナーコンテスト・模倣ゲーム
- 正解済みまだ正解していませんQ4中級
サール（1980）が示した「中国語の部屋」の議論の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢1が正解です。スタンフォード哲学百科事典の「中国語の部屋」の項によると、サールは、中国語を理解しない自分が部屋の中でプログラムどおりに記号を操作し、外の人に中国語の話し手がいると思わせる応答を返す場面を想定しました。そこから、構文の規則による記号操作では意味の理解は生じないと論…
関連キーワード: 中国語の部屋・強いAIと弱いAI・チューリングテスト
- 正解済みまだ正解していませんQ5中級
フレーム問題とシンボルグラウンディング問題に関する説明として、最も不適切なものはどれか。
解説: 肢2が不適切です。記号を感覚にもとづく表現に結び付けて意味を持たせるのは、シンボルグラウンディング問題の説明です。スタンフォード哲学百科事典の「フレーム問題」の項によると、フレーム問題はマッカーシーとヘイズ（1969）が論理にもとづくAIの技術的な問題として示したもので、肢4のと…
関連キーワード: フレーム問題・シンボルグラウンディング問題・アイコン的表現・カテゴリー的表現
- 正解済みまだ正解していませんQ6上級
ダートマス会議のもとになった研究計画の提案書（A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence）の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢4が正解です。スタンフォード大学のマッカーシーの公開資料にある提案書の原文は1955年8月31日付で、1956年夏にニューハンプシャー州ハノーバーのダートマス大学で、2か月・10人の人工知能の研究を行うことを提案しています。題名にartificial intelligenceの…
関連キーワード: ダートマス会議・人工知能・人工知能の定義
- 正解済みまだ正解していませんQ7中級
幅優先探索と深さ優先探索に関するAからDまでの記述のうち、適切なものをすべて挙げた組合せはどれか。 A 幅優先探索は、解が存在すれば、たどる辺（弧）の数が最も少ない解を見つける。 B 深さ優先探索は、たどる辺の数が最も少ない解を最初に見つける。 C 深さ優先探索で保持する経路の記憶量は、現在たどっている経路の長さにほぼ比例する程度で済む。 D 幅優先探索は、閉路のあるグラフで同じ経路を回り続け、解があっても止まらないことがある。
解説: Aは適切です。Poole・Mackworthの教科書『Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents』（第3版）は、幅優先探索は解があれば見つけ、しかも辺の数が最も少ない解を見つけると説明しています。Bは不…
関連キーワード: 幅優先探索・深さ優先探索・探索木
- 正解済みまだ正解していませんQ8中級
2人が交互に手を指すゲームの探索で使われるMini-Max法とαβ法の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢1が正解です。Poole・Mackworthの教科書（第3版）は、Mini-Max法の探索木のうち、最適な手順に含まれないと示せる部分は刈り込めるとし、αβ法はαとβの値を渡しながら深さ優先で探索して枝を刈る方法だと説明しています。刈り込んでも、根の評価値はMini-Max法で…
関連キーワード: Mini-Max法・αβ法・探索木
- 正解済みまだ正解していませんQ9初級
囲碁などのゲームAIで使われるモンテカルロ法と、AlphaGo（アルファ碁）の仕組みの説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢4が正解です。Coulom（2006）の論文は、モンテカルロ評価を、ある局面から終局までランダムに打ち進めた複数の結果を平均して局面を見積もる方法と説明し、囲碁では正確な静的評価関数を作ることが難しいため、この方法が有効だとしています。DeepMindの解説によると、Alpha…
関連キーワード: モンテカルロ法・アルファ碁（AlphaGo）・探索木
- 正解済みまだ正解していませんQ10中級
STRIPSとSHRDLUの説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢2が正解です。STRIPSの論文（Fikes・Nilsson, 1971）は、初期の世界モデルを目標の式が成り立つ世界モデルに変える演算子（オペレータ）の列を探す問題解決器を示し、各演算子を前提条件と、削除リスト・追加リストで表しました。SRIのロボット研究と組み合わせて使われ…
関連キーワード: STRIPS・SHRDLU・探索・推論
- 正解済みまだ正解していませんQ11中級
知識表現に関する説明として、最も不適切なものはどれか。
解説: 肢4が不適切です。指と人の関係は全体と部分の関係で、part-of の関係として表します。is-a の関係とは違い、全体について定めた性質が部分にそのまま受け継がれるわけではありません。Poole・Mackworthの教科書（第3版）は、個体・性質・値の三つ組を、ノードとラベル付…
関連キーワード: 意味ネットワーク・is-a の関係・has-a の関係・part-of の関係・オントロジー
- 正解済みまだ正解していませんQ12初級
エキスパートシステムのMYCIN（マイシン）の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢2が正解です。MYCINの研究をまとめた書籍（Buchanan・Shortliffe編, 1984）によると、MYCINは感染症の専門医をモデルにした相談用のプログラムで、医師への質問で集めたデータから細菌感染症に対する抗菌薬の選択を助言し、推論の根拠を説明する機能も持ちました…
関連キーワード: マイシン（MYCIN）・エキスパートシステム・イライザ（ELIZA）・Cycプロジェクト
- 正解済みまだ正解していませんQ13中級
第2次AIブームのエキスパートシステムでは、専門家が持つ問題解決の知識を聞き取り、プログラムが使える形に移し替える作業に大きな手間がかかり、システムを作るうえでの隘路になった。この問題は（ ）と呼ばれる。（ ）に最もよく当てはまるものはどれか。
解説: 肢3が正解です。MYCINの研究をまとめた書籍（Buchanan・Shortliffe編, 1984）の第7章は、分野固有の知識をプログラムに組み込む作業が知識ベースシステムを作るうえでのボトルネックだったと振り返り、専門家の問題解決の知識をプログラムへ移し替えることを知識獲得と…
関連キーワード: 知識獲得のボトルネック・エキスパートシステム・インタビューシステム
- 正解済みまだ正解していませんQ14上級
質問応答システムのWatson（ワトソン）と、東ロボくん（ロボットは東大に入れるか）に関する説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢1が正解です。Watsonの開発チームの論文（Ferrucciら, AI Magazine, 2010）は、DeepQAを大規模並列で確率的な根拠にもとづく構成とし、回答候補（仮説）を多数生成し、根拠を集めて多数の採点器で評価し、統合して順位と確信度を付けると説明しています。肢…
関連キーワード: ワトソン・東ロボくん・Question-Answering
- 正解済みまだ正解していませんQ15初級
セマンティックWeb、データマイニング、ウェブマイニングに関する説明として、最も不適切なものはどれか。
解説: 肢2が不適切です。機械が解釈できる形でウェブ上に知識を載せて共有するのは、セマンティックWebの説明です。Poole・Mackworthの教科書（第3版）は、セマンティックWebを、人が読むHTMLに加えてコンピューターが使える知識をウェブ上に流通させる方法とし、RDFやOWLな…
関連キーワード: セマンティックWeb・データマイニング・ウェブマイニング
- 正解済みまだ正解していませんQ16中級
Goodfellowらの『Deep Learning』（2016）は、ニューラルネットワークにもとづく学習が近年になって大きな成果を上げた理由を論じている。同書の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢4が正解です。同書の1.2.2節は、今日人間並みの性能に達している学習アルゴリズムは、1980年代に簡単な問題で苦戦していたものとほぼ同じで、最も重要な変化はアルゴリズムが必要とする資源を与えられるようになったことだとしています。データの増加は社会のデジタル化によるもので、1.…
関連キーワード: ビッグデータ・機械学習・ニューラルネットワーク
- 正解済みまだ正解していませんQ17上級
次元の呪いに関する説明として、最も不適切なものはどれか。
解説: 肢3が不適切です。HastieらのThe Elements of Statistical Learning（第2版）の2.5節は、高次元ではデータ点の多くが標本空間の端に近くなり、予測に内挿ではなく外挿が必要になると説明しており、肢3はその逆で、肢4が適切です。肢1について、体積…
関連キーワード: 次元の呪い・機械学習・k近傍法
- 正解済みまだ正解していませんQ18初級
統計的機械翻訳と、ルールベースの機械翻訳の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢1が正解です。IBMのBrownら（1990）の論文「A Statistical Approach to Machine Translation」は、言語モデルの確率と翻訳確率の積が最大になる文を訳として選ぶ確率の枠組みを示し、カナダ議会の英仏2言語の議事録（Hansard）か…
関連キーワード: 統計的機械翻訳・ルールベース機械翻訳・統計的自然言語処理
- 正解済みまだ正解していませんQ19中級
ネオコグニトロンとLeNetの関係の説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢4が正解です。Goodfellowらの『Deep Learning』は、福島のネオコグニトロン（1980）が哺乳類の視覚系の構造に着想を得て、現代の畳み込みネットワークの設計要素の大半を備えていたが、学習には層ごとの教師なしクラスタリングを用いたとしています。Dive into…
関連キーワード: ネオコグニトロン・LeNet・人間の神経回路
- 正解済みまだ正解していませんQ20上級
ILSVRCとAlexNetに関するAからDまでの記述のうち、適切なものをすべて挙げた組合せはどれか。 A AlexNetは、畳み込みの計算をGPUで効率よく実行し、ネットワークを2つのGPUに分けて学習した。 B AlexNetは、飽和しない活性化関数であるReLUで学習を速め、全結合層の過学習を抑えるためにドロップアウトを用いた。 C AlexNetは、画像の平行移動や左右反転によるデータ拡張は行わず、元の学習画像をそのまま用いた。 D ILSVRCは、ImageNetの一部を使って物体のカテゴリの分類や検出の性能を比べる競技会で、2010年から毎年開かれた。
解説: Aは適切です。Krizhevskyら（2012）の論文は、畳み込みの計算を効率よくGPUに実装し、1つのGPUのメモリに収まらない大きさのネットワークを2つのGPUに分けて学習したと述べています。Bも適切で、同論文は飽和しないニューロン（ReLU）で学習を速め、全結合層の過学習を…
関連キーワード: ILSVRC・ImageNet・AlexNet・ディープラーニング
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- 正解済みまだ正解していませんQ21初級
AI事業者ガイドライン（第1.2版・2026年3月31日、総務省・経済産業省）の第1部「AIとは」における生成AIの扱いとして、最も適切なものはどれか。
解説: 肢1が正解です。AI事業者ガイドライン（第1.2版）は、関連する用語の定義で、生成AIを文章、画像、プログラムなどを生成できるAIモデルにもとづくAIの総称としています。第1部は、2021年以降の基盤モデルの台頭で汎用的なAIの開発が進み、予測・提案・決定にとどまらず画像や文章な…
関連キーワード: 生成AI・基盤モデル・AI事業者ガイドライン
この科目の学習ポイントを読む
ぴよパスではG検定（ジェネラリスト検定）の問題を8カテゴリに分けています。人工知能とその動向にはオリジナル予想問題を21問収録し、サイト内のG検定（ジェネラリスト検定）全180問の約12%を占めます。この割合は本試験の出題比率ではありません。このカテゴリの収録テーマには機械学習・探索木・ディープラーニング・探索・推論などがあります。本試験の情報は合格率76.97%（2026年第5回・オンライン試験と会場試験の合計。受験者14,908名・合格者11,475名）・試験時間100分・受験料13,200円です。
回答後に解説を読み、分からなかった用語や手順をテキストで確かめてから解き直す使い方ができます。関連する用語や条件は、機械学習の概要・ディープラーニングの概要・ディープラーニングの要素技術などのカテゴリでも確認できます。模擬試験はPremiumの機能です。問題数・科目構成・制限時間は模試の開始画面で確認してください。
人工知能とその動向の出題傾向 — 収録全21問の分析
ぴよパスに収録しているG検定（ジェネラリスト検定）「人工知能とその動向」のオリジナル練習問題 全21問を集計した、実データに基づく傾向まとめです
難易度の構成
初級7問・中級10問・上級4問の全21問構成です。
頻出テーマ (出題数の多い順)
- 機械学習3問
- 探索木3問
- ディープラーニング2問
- 探索・推論2問
- チューリングテスト2問
次の科目へ
機械学習の概要21 問プレミアム会員限定
8分野を横断して、知識の穴を見つける
オンライン試験とほぼ同じペース（1つあたり約41秒）で、技術分野から法律・倫理まで8分野を混ぜて解きます。JDLAは分野ごとの出題数と合格ラインを公表していないため、配分と70%の目安はぴよパスの設定です。
60問の短縮演習を始める人工知能とその動向 — よくある質問
この科目の問題数・学習順序・出題比率・合格ラインの目安をまとめました
- G検定（ジェネラリスト検定）の人工知能とその動向は何問用意されていますか？
- ぴよパスではG検定（ジェネラリスト検定）の人工知能とその動向に全21問のオリジナル練習問題を用意しています。G検定（ジェネラリスト検定）の収録全180問のうち約12%です。回答後に解説を確認できます。初級・中級・上級のバッジは問題の難易度の目安で、解いた人の習熟度を示すものではありません。
- 人工知能とその動向はどんな順序で学習するのがおすすめですか？
- テキストで学んだ範囲や、確認したい用語の問題から取り組めます。迷う場合は一覧の先頭から数問解き、解説を読んでも分からない箇所をテキストで確認してください。問題番号は一覧内の順番です。ぴよパスではG検定（ジェネラリスト検定）の問題を8カテゴリ（人工知能とその動向 / 機械学習の概要・ディープラーニングの概要・ディープラーニングの要素技術・ディープラーニングの応用例）に分けているので、関連する内容は別のカテゴリでも確認できます。
- 人工知能とその動向の問題数は、通常演習と模試でどう違いますか？
- 人工知能とその動向は、ぴよパスでG検定（ジェネラリスト検定）の問題を分けている8カテゴリの一つです。ぴよパスに収録している人工知能とその動向の問題数は21問 / 全180問で、収録全体の約12%にあたります。ぴよパスの模擬試験の基本設定では、人工知能とその動向を全60問中7問（約12%）出題します。これは模試の配分であり、本試験の出題比率を示すものではありません。
- 人工知能とその動向で合格ラインを割らないためのコツはありますか？
- G検定（ジェネラリスト検定）の合格基準は「合格ラインと得点は公表されていません（JDLAの公式FAQ『合格ラインおよび得点については開示しておりません』）」です。科目別の条件は「技術分野・法律・倫理分野ごとの足切りの有無も公表されていません」です。サイト内のカテゴリ分けと本試験の科目区分は一致しない場合があります。人工知能とその動向の正答率だけで合否を判断せず、間違えた問題の内容と、本試験で適用される基準を確認してください。