G検定 用語解説
クラウドとは
計算資源をネットワーク越しに利用する形態。
まず押さえる結論
クラウドは、G検定の「大項目7 AIの社会実装に向けて」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-07-03。
試験概要（公式）試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×CRISP-DM（進め方の枠組み）とPoC（概念実証）の役割の取り違え。
×データリーケージ（学習・評価データに正解情報が混入する事故）の見落とし。
×説明可能AI（XAI）・公平性・透明性など、近い概念の取り違え。
関連する確認問題
大項目7 AIの社会実装に向けて / データの整備と運用
農地のセンサ端末で病害兆候を推論し、通信が途切れても警告を出せる構成はどれか。
この事例では「ネットワーク接続に依存せず現場側で推論するか」を確認すると、エッジAIに絞れる。正解は「エッジAI」である。エッジAIは、端末や現場に近い場所でAIの推論などを行う構成であり、通信遅延やデータ送信量を抑えたい場面で用いられる。クラウドはネットワーク越しに計算資源を利用する形態、MLOpsはモデルの開発・運用を継続的に回す方法論、プライバシー・バイ・デザインは設計段階から個人情報保護を組み込む考え方である。 計算する場所を確認する。クラウドは遠隔データセンターの計算資源、MLOpsは開発運用の方法論、プライバシー・バイ・デザインは設計原則である。工場端末やスマートフォンなど現場側で推論するのがエッジAIである。
大項目7 AIの社会実装に向けて / AIプロジェクトの進め方
AI導入の効果を最大化するために、既存の手順を部分的に改善するのではなく、業務の流れそのものを抜本的に作り直す取り組みを表す用語はどれか。
正解は「BPR」である。この設問が見ている論点は、AI導入効果を最大化する際に「個別の作業を自動化するだけ」なのか「業務プロセス全体を組み替える」のかという変更範囲の違いである。BPRは担当者や承認経路、入力と出力までを含めて業務の流れを根本から再定義する取り組みであり、単発の効率化とは変更が及ぶ範囲が異なる。残る3つの選択肢は、業務プロセスの再設計という主題そのものから外れた別の層に属している点で一括りにできる。CRISP-DMはデータ分析の進め方を定める工程モデル、Webスクレイピングはデータ収集の技術手法、クラウドは計算資源の利用形態であり、いずれも「業務の流れをどう作り直すか」という経営判断の対象ではなく、分析やインフラを支える実務的な手段にとどまる。
大項目7 AIの社会実装に向けて / データの整備と運用
工場設備やスマートフォンなど、データが発生する端末の近くでAIの推論を行い、クラウドとの通信遅延やデータ送信量を抑える構成を何というか。
正解は「エッジAI」である。エッジAIは、端末や現場に近い場所でAIの推論などを行う構成であり、通信遅延やデータ送信量を抑えたい場面で用いられる。クラウドはネットワーク越しに計算資源を利用する形態、MLOpsはモデルの開発・運用を継続的に回す方法論、プライバシー・バイ・デザインは設計段階から個人情報保護を組み込む考え方である。 計算する場所を確認する。クラウドは遠隔データセンターの計算資源、MLOpsは開発運用の方法論、プライバシー・バイ・デザインは設計原則である。工場端末やスマートフォンなど現場側で推論するのがエッジAIである。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- クラウドを一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、クラウドに関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）