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。
ブルートフォース（力任せ探索）の意味と見分け方
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」に出てくる用語です。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。
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
「大項目2 人工知能をめぐる動向」の問題で、取り違えやすい組み合わせです。
- 各AIブームと、その中心になった技術の組み合わせの取り違え。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。フレーム問題は『起こりうる事柄をすべて考慮しきれない』問題、シンボルグラウンディング問題は『記号と実世界の意味を結びつけられない』問題。
- 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
「赤い積み木を取って、緑の箱の上に置いて」のような自然言語の指示を理解し、積み木の世界で操作を行うシステムはどれか。
積み木の世界と自然言語の指示という2つの手がかりが問われているので、言語を理解して操作するシステムの名称を答える。正解は「SHRDLU」である。SHRDLUは、積み木の世界で自然言語の指示を理解し、積み木を動かす操作を行うシステムである。「STRIPS」は前提条件と効果から行動の手順を組み立てるシステム、「ブルートフォース（力任せ探索）」は候補を総当たりで調べる方法、「生成AI」は新しいコンテンツを作り出すAIであり、いずれも積み木の世界で自然言語の指示に従うシステムを指す用語ではない。したがって、設問のシステムはSHRDLU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。
大項目2 人工知能をめぐる動向 / 探索・推論
探索木で、根に近いノードから順に、同じ深さのノードをすべて調べてから次の深さへ進む探索方法はどれか。
同じ深さのノードを先にすべて調べる探索方法なので、探索の順序に注目する。正解は「幅優先探索」である。幅優先探索は、探索木の根に近いノードから順に、同じ深さのノードをすべて調べてから、次の深さへ進む方法で、浅い位置にある解を先に見つけやすい。「深さ優先探索」は1つの枝を行き止まりまで進んでから戻る方法で、順序が逆である。「ブルートフォース（力任せ探索）」は総当たりの考え方、「モンテカルロ法」は乱数を使う方法であり、深さごとの順序を表さない。したがって、設問の探索方法は幅優先探索である。
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: AI資格ドリル編集部（運営者情報を見る）