G検定 用語解説
ブルートフォース（力任せ探索）とは
ゴールまでの見積もりコストなどの手がかりを使わず、考えられるすべての可能性をしらみつぶしに調べていく探索方法。
まず押さえる結論
ブルートフォース（力任せ探索）は、G検定の「大項目2 人工知能をめぐる動向」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
×AIブームと中心の対応ずれ。第一次＝探索・推論、第二次＝エキスパートシステム、第三次＝ディープラーニング。
×フレーム問題とシンボルグラウンディング問題の混同。前者は『起こりうる事柄をすべて考慮しきれない』、後者は『記号と実世界の意味を結びつけられない』。
×知識獲得のボトルネック（専門知識をルール化する作業の困難さ）をエキスパートシステムの利点と取り違える。
関連する確認問題
大項目2 人工知能をめぐる動向 / 探索・推論
経路探索において、出発点から現在のノードまでに実際にかかったコストと、そのノードからゴールまでに必要と見積もったコストとの和を評価値として用い、その値が小さいノードを優先的に展開することで、効率よく最短経路を求めようとする手法はどれか。
正解はA*アルゴリズム。出発点から現在のノードまでに実際にかかったコストと、そのノードからゴールまでに必要と見積もったコスト（ヒューリスティック）との和を評価値とし、値の小さいノードを優先的に展開することで、無駄な探索を抑えながら効率よく最短経路を求める手法である。幅優先探索は出発点に近い順に同じ深さのノードをすべて展開する方式であり、ゴールまでの見積もりコストを評価値に使わない。深さ優先探索は一つの経路を行き止まりまで深くたどる方式であり、こちらもゴールまでの見積もりコストで優先順位をつけるものではない。ブルートフォース（力任せ探索）はあらゆる可能性をしらみつぶしに調べる方式であり、コストの見積もりによってノードを優先的に展開する仕組みを持たない。問題文の「実際にかかったコストと、ゴールまでに必要と見積もったコストとの和を評価値として用い」という条件に一致するのはA*アルゴリズムだけである。
大項目2 人工知能をめぐる動向 / 探索・推論
ゴールまでの推定距離のようなヒューリスティックを使い、探索の効率化を図る代表的な探索アルゴリズムはどれか。
ゴールまでの残りコストを見積もった推定値を探索に組み込むかどうかが、この設問を解く決め手になる。正解のA*アルゴリズムは、それまでに歩いた分の実コストと残りの見積もりコストを足し合わせて枝ごとの有望さを比較し、探索範囲を絞り込みながら進む点に特徴がある。ブルートフォース（力任せ探索）にはこうした見積もりによる絞り込みの発想自体がなく、可能性を端から順に潰していく点でA*アルゴリズムと対照的である。Mini-Max法は手番ごとに評価値を確定させていく考え方、完全情報ゲームは対局者同士が盤面情報を共有できるというゲームの性質を表す語であり、どちらも探索の進め方そのものを指す言葉ではないため、効率化の手法を問う設問の対象にはならない。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- ブルートフォース（力任せ探索）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、ブルートフォース（力任せ探索）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）