G検定 用語解説
生成AIとは
文章・画像・音声などのデータを新たに作り出すAI。大規模言語モデルや拡散モデルなどが用いられる。
まず押さえる結論
生成AI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）具体例から判断の境界を固める
生成AIを、役割と隣接概念の境界から捉える
文章・画像・音声などのデータを新たに作り出すAI。大規模言語モデルや拡散モデルなどが用いられる。 試験では名称だけでなく、処理の対象、目的、使う段階を別概念と入れ替えた選択肢が出るため、定義の主語と動作を分けて確認します。
- 問題文で見る箇所
- 文章・画像・音声などを新たに作るAI全体を指すのか、特定のモデル名を問うのかを確認します。
- 隣接概念との境界
- 生成AIは用途を含む総称で、基盤モデルやLLMはモデルの位置づけ、GPTなどは具体的な系列として区別します。
誤答しやすい選択肢
- 生成AIを大規模言語モデルだけに限定し、画像生成などを除外する。定義の主語と処理対象を確認します。
- 生成AIの目的だけを見て、同じ目的を持つ別手法まで同じ用語とする。具体的な処理を比較します。
- 生成AIを使えば目的が必ず達成されると断定する。適用条件や評価を別に確認します。
4段階の判断手順
- 01問題文が状態、手法、評価指標、制度のどれを説明しているか決める。
- 02定義の中心となる対象と動作が生成AIに一致するか確認する。
- 03隣接概念と共通する目的ではなく、処理や条件の違いを見る。
- 04必ず・完全に・だけでよいという過度な断定がないか見直す。
到達条件: 生成AIを一文で説明し、最も混同しやすい隣接概念との違いを処理または条件から言える。
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。
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同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 生成AI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、生成AI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）