G検定 用語解説
微分とは
ある関数への入力をごくわずかに変化させたときに、出力がどのくらい変化するか（傾き）を求める操作。ディープラーニングでは、損失を小さくする方向を求める勾配降下法の計算の基礎になる。
まず押さえる結論
微分は、G検定の「大項目8 AIに必要な数理・統計知識」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
×相関と因果の取り違え（相関があっても因果とは限らない。第3の要因＝交絡に注意）。
×ベイズの定理（事前確率を観測で更新する）の理解。
×正規分布の性質（左右対称・釣鐘型・平均と標準偏差の2パラメータ）と他の概念の混同。
関連する確認問題
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 線形代数・微分
数値を行と列に並べた表現で、画像データや重みの計算などをまとめて扱うときに使われるものはどれか。
正解は「行列」である。行列は数値を行と列に並べた表現で、画像データやニューラルネットワークの重み計算などをまとめて扱うときに使われ、複数のベクトルをまとめて表す土台にもなる。ニューラルネットワークの各層の重みも行列としてまとめて保持され、入力ベクトルとの積で次の層の値が計算される。ベクトルは数値を1列（または1行）に並べた量、偏微分は複数変数関数を一つの変数で微分する操作、連鎖律は合成関数の微分法則であり、いずれも数値を行と列にまとめて並べる表現である行列とは異なる。
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 線形代数・微分
合成関数を微分するときに使われ、誤差逆伝播法の理解にも関係する微分の法則はどれか。
連鎖律を答えに選ぶには、合成関数を微分する際の計算規則そのものを答えているかを見極める必要がある。連鎖律は、合成関数の微分を外側の関数の微分と内側の関数の微分の積として求める規則で、誤差逆伝播法において層をまたいで勾配を伝える計算の基礎になる。内積・固有値固有ベクトル・標準偏差は、いずれもベクトルの積、行列や線形変換の性質、データの散らばりという別の対象を表す語であり、微分の計算規則そのものを表す語ではないという点で、連鎖律とは答えるべき階層が異なる。
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 線形代数・微分
複数の関数が入れ子になった合成関数を微分するとき、外側の関数の微分と内側の関数の微分を掛け合わせて全体の微分を求める計算規則を指す用語はどれか。
正解は「連鎖律」である。連鎖律は、複数の関数が入れ子になった合成関数を微分する際に、外側の関数の微分と内側の関数の微分を掛け合わせて全体の微分を求める計算規則であり、ニューラルネットワークの誤差逆伝播法で層をまたいで勾配を伝える基礎となる。内積は2つのベクトルからスカラーを求める演算であり、合成関数の微分規則ではない。偏微分は多変数関数で1つの変数についてだけ変化の割合を求める操作であって、外側と内側の微分を掛け合わせる規則そのものではない。固有値は正方行列を掛けたときの長さの倍率を表すスカラーであり、微分の計算規則とは無関係である。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 微分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、微分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）