G検定 用語解説
意味ネットワークとは
概念をノード、概念どうしの関係をリンクとして表し、知識を結びつけて表現する知識表現の枠組み。
まず押さえる結論
意味ネットワークは、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。 一次情報確認日: 2026-10-02。
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 / 知識表現とエキスパートシステム
概念を節点、概念同士の関係（「である」「の一部である」など）を線で結んで表す知識表現の方法はどれか。
概念を節点、関係を線で結ぶという表し方が問われているので、知識表現の方法の名称を答える。正解は「意味ネットワーク」である。意味ネットワークは、概念を節点、概念同士の関係を線で結んで表す知識表現の方法で、概念のつながりを図として扱える。「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探索の方法、「STRIPS」は行動の計画を立てるシステム、「生成AI」は新しいコンテンツを作り出すAIであり、いずれも概念と関係を線で結ぶ知識表現の方法を指す用語ではない。したがって、設問の用語は意味ネットワークである。
大項目2 人工知能をめぐる動向 / 探索・推論
操作の前提条件と実行後の効果を記述し、初期状態から目標状態へ至る行動の手順を自動で組み立てるプランニングのシステムはどれか。
前提条件と効果を記述して行動の手順を組み立てる点が問われているので、プランニングのシステムの名称を答える。正解は「STRIPS」である。STRIPSは、操作の前提条件と実行後の効果を記述し、初期状態から目標状態へ至る行動の手順を自動で組み立てる。「探索木」は探索の過程を木の形で表したもの、「意味ネットワーク」は概念と関係を線で結ぶ知識表現、「エキスパートシステム」は専門家の知識をルールとして使う仕組みであり、いずれも前提条件と効果から行動の計画を立てる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STRIPSである。
大項目2 人工知能をめぐる動向 / 知識表現とエキスパートシステム
知識表現で、「犬は動物である」のような上位・下位の分類関係を表すものはどれか。
知識表現が扱う関係には複数の型があり、上位・下位の分類関係を表すのが正解の「is-a関係」である。『犬は動物である』のように、あるものがより上位の概念に属することを示す関係であり、意味ネットワークのような知識表現でよく使われる基本的な関係の型の一つに当たる。同じく関係を表す語であるpart-of関係は、上位下位ではなく全体と部分という別の軸の関係を表すため、is-a関係とは区別して覚えておく必要がある。推移律は関係の連鎖を許してよいとする論理上の規則そのものであって関係の分類名ではなく、トイ・プロブレムは単純化した問題を指す語で知識表現の分類とは無関係であり、どちらも設問が問う分類関係の名称には当たらない。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 意味ネットワーク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、意味ネットワーク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）