G検定 用語解説
ワトソン（Watson）とは
IBMが開発した質問応答システム。自然言語処理や情報検索を組み合わせ、2011年に米国のクイズ番組『ジェパディ！』で人間のチャンピオンに勝利し、AIの実用化を印象づけた事例として知られる。
まず押さえる結論
ワトソン（Watson）は、G検定の「大項目1 人工知能とは」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
×チューリングテストと中国語の部屋の取り違え。前者は対話で知能を判定する考え方、後者は「振る舞えても理解しているとは限らない」という反論の思考実験。
×強いAI（汎用）と弱いAI（特化）の混同。
×AI効果（達成した技術を『知能ではない』とみなす心理傾向）を、技術そのものの名称と取り違える。
関連する確認問題
大項目1 人工知能とは / AIのレベルと種類
手作業でルールを作る古典的な人工知能と比べ、データからパターンを学ぶことで判断を改善するAIはどれか。
正解は「機械学習を取り入れた人工知能」である。設問は、人が手作業で固定ルールを作る古典的な人工知能と対比し、データからパターンを学ぶことで分類や予測などの判断を改善するAIを尋ねている。これは機械学習を取り入れた人工知能である。単純な制御プログラムはあらかじめ定めた固定ルールに従い、データから判断規則を学ばない。汎用AIは幅広い課題に対応できるかという能力範囲の概念で、規則をどう獲得するかとは別軸である。「ロボットとAIの違い」は物理的な機械と知能機能の区別を表す論点である。判断規則を人が書くのかデータから学ぶのかで選ぶ。
大項目1 人工知能とは / 人工知能の定義
人間のように意識や真の理解を持つのではなく、特定の知的作業を道具として遂行しているにすぎないとみなす立場のAIを何と呼ぶか。
正解は「弱いAI」である。意識や真の理解を持つ存在ではなく、特定の知的作業を道具として遂行しているにすぎないとみなす立場が弱いAIである。強いAIは、人間のような意識や理解を備えたAIがありうるとする反対側の立場である。一方、汎用AIと特化型AIは対応できる課題の広さによる区分である。汎用AIは領域を限定せず幅広い課題へ対応し、特化型AIは特定課題で能力を発揮する。したがって、設問が問う意識・真の理解の有無と、課題範囲の広狭を混同しない。能力範囲ではなく、AIを理解主体とみなすか道具とみなすかで弱いAIを選ぶ。
大項目1 人工知能とは / 人工知能の定義
人工知能でいう「知能」の定義について、最も適切なものはどれか。
正解は「知能について確立した唯一の定義はなく、研究者によって捉え方が異なるのが現状である」。判断の軸は、人工知能研究における「知能」の定義がそもそも未確立という事実である。誤答はいずれもこの未確立という事実に反する断定を含み、断定の方向がそれぞれ異なる。「合意された唯一の定義があり、それに基づいて設計されている」とする説明は、定義未確立の事実と逆方向に断定している。「計算速度の速さのみを指す」とする説明は、知能を構成する要素を一つに絞りすぎている。「機械が知能的にふるまう可能性は完全に否定されている」とする説明は、チューリングテストのように行動から知能を判定しようとする試み自体と矛盾する。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- ワトソン（Watson）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、ワトソン（Watson）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）