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G検定 用語解説

コーパスとは

自然言語処理のモデル学習に用いる、大量の文章データを収集・構造化したデータ集合。

まず押さえる結論

コーパスは、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

01

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。

02

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。

03

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

自然言語処理の学習に使う文章データの集合を指す用語はどれか。

正解は「コーパス」である。コーパスは、自然言語処理の学習に使う文章データの集合を指す。設問では、単に一つの文章を選ぶことや文章データに何らかの操作を加えることではなく、学習に用いる文章データをまとめた対象の名称を問うている。この違いを確認すると、文章そのものや操作の名前ではなく、文章データの集合を表すコーパスを選べる。自然言語処理の学習に使うという用途と、文章データの集合という二つの条件を組み合わせて判断する。用語の定義を設問の条件へそのまま対応させる。

同じ章で確認したい用語

到達チェック

  • コーパス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、コーパス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)