G検定 用語集
G検定でよく問われる重要用語を、短い定義つきでまとめました。各用語は出題分野（問題と完全解説）にリンクしています。
大項目1 人工知能とは
- チューリングテスト
- 機械が人間と対話し、判定者が相手を機械と見分けられなければ知能があるとみなす、行動面からの知能の判定法。
- 中国語の部屋
- 規則に従って記号を操作するだけでは意味を理解したことにならない、と論じたジョン・サールの思考実験。
- AI効果
- AIが達成した技術も仕組みが分かると『単なる自動処理で知能ではない』とみなし、成果を認めなくなる心理的傾向。
大項目2 人工知能をめぐる動向
- 探索（幅優先・深さ優先）
- 考えられる選択肢を順にたどって解への道筋を見つける手法。第一次AIブームの中心。
- エキスパートシステム
- 専門家の知識をルール化して問題解決を行う仕組み。第二次AIブームの中心。
- フレーム問題
- ある行動に関係する事柄を、起こりうる全てから絞り込んで考えることが難しいという問題。
大項目3 機械学習の概要
- サポートベクターマシン（SVM）
- クラス間のマージン（余白）を最大化する境界でデータを分類する教師あり学習の手法。
- 決定木／ランダムフォレスト
- 条件分岐で予測する決定木と、多数の決定木を組み合わせて精度を高めるランダムフォレスト。
- L1正則化／L2正則化
- L1（ラッソ）は係数を0にして変数選択も兼ね、L2（リッジ）は係数を小さく抑えて過学習を防ぐ。
- 適合率・再現率・F値
- 分類モデルの評価指標。適合率と再現率はトレードオフの関係にあり、その調和平均がF値。
大項目4 ディープラーニングの概要
- 誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）
- 出力の誤差を逆向きに伝えて各重みの勾配を求め、ネットワークを学習させる手法。
- 勾配消失問題
- 層が深いと逆伝播で勾配が小さくなり学習が進まなくなる問題。ReLUなどで緩和する。
- 活性化関数（ReLU等）
- ニューロンの出力を非線形に変換する関数。ReLUは勾配消失を抑え広く使われる。
大項目5 ディープラーニングの要素技術
- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
- 畳み込み層とプーリング層で画像などの特徴を抽出するネットワーク。
- LSTM／GRU
- RNNを改良し長い系列でも情報を保持しやすくしたモデル。LSTMは3ゲート、GRUは2ゲートに簡略化。
- Adam（最適化手法）
- 慣性（モメンタム）とパラメータごとの適応学習率を兼ね備えた、広く使われる最適化手法。
- 拡散モデル（Diffusion Model）
- データにノイズを加える過程を逆にたどり、ノイズから画像などを生成する生成モデル。
大項目6 ディープラーニングの応用例
- 物体検出（R-CNN／YOLO）
- 画像中の物体の位置と種類を検出するタスク。R-CNN系やYOLOが代表的。
- セマンティックセグメンテーション
- 画像を画素単位で分類し、同じクラスの領域を塗り分けるタスク。
- BERT／GPT
- Transformerベースの言語モデル。BERTは前後両方向、GPTは一方向（自己回帰）で学習する。
- 基盤モデル（Foundation Model）
- 大量データで事前学習し、多様なタスクに応用できる大規模なモデルの総称。
大項目7 AIの社会実装に向けて
- CRISP-DM
- データ分析プロジェクトを段階的に進めるための標準的な手順の枠組み。
- データリーケージ
- 学習・評価データに本来使えない正解情報が混入し、性能を過大評価してしまう事故。
- 説明可能AI（XAI）
- AIがなぜその結論を出したのかを人間が理解できる形で示そうとする技術・研究分野。
大項目8 AIに必要な数理・統計知識
- ベイズの定理
- 事前の確率と新たな観測（尤度）から、事後の確率を計算し直す（更新する）ための定理。
- 相関と因果
- 2つの変数が連動していても、一方が他方の原因とは限らない。第3の要因（交絡）に注意。
- 正規分布
- 平均を中心に左右対称の釣鐘型をなし、平均と標準偏差の2つで形が定まる確率分布。
大項目9 AIに関する法律と契約
- GDPR（EU一般データ保護規則）
- EUの個人データ保護を包括的に定める規則。アクセス権・消去権・データポータビリティ権などを認める。
- 著作権法第30条の4
- 著作物を人に享受させることを目的としない利用（情報解析など）を、一定条件で許諾なく認める規定。
- 営業秘密／限定提供データ
- 不正競争防止法で保護される情報。限定提供データは営業秘密と異なり秘密管理性が要件ではない。
大項目10 AI倫理・AIガバナンス
- データバイアス／アルゴリズムバイアス
- 学習データに含まれる偏りに起因するのがデータバイアス、アルゴリズム設計に起因するのがアルゴリズムバイアス。
- フィルターバブル／エコーチェンバー
- アルゴリズムの個人化で似た情報に囲まれるのがフィルターバブル、同じ意見が集団内で増幅するのがエコーチェンバー。
- 人間中心のAI社会原則
- 人間中心・公平性・透明性・説明責任など、AIを社会で活用する際の基本的な原則。
- EU AI Act
- リスクの度合いに応じて規制を変える（リスクベースアプローチ）、EUの包括的なAI規制法。