G検定 用語解説
相互情報量とは
2つの確率変数がどれだけ互いに依存しているかを表す尺度。
まず押さえる結論
相互情報量は、G検定の「大項目8 AIに必要な数理・統計知識」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8 AIに必要な数理・統計知識」の問題で、取り違えやすい組み合わせです。
- 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 / 確率・統計
2つの変数について、それぞれの平均からの偏差の積を集計し、同じ方向または逆方向に変動する傾向を表す量はどれか。
正解は「共分散」である。標本共分散は、2つの変数について各観測値とそれぞれの平均との差を求め、その積を合計して標本サイズから1を引いた値で割ることで計算する。両方が平均より大きい、または両方が小さい観測が多ければ正になりやすく、一方が大きいとき他方が小さい観測が多ければ負になりやすい。相関係数は共分散を各変数の標準偏差で調整し、尺度の影響を除いて関係の強さを表す。分散は1つの変数のばらつきであり、相互情報量は確率変数間の依存関係を情報量として捉える量である。
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
共分散を2つの変数それぞれの標準偏差で調整することで、測定単位（尺度）の影響を取り除き、2変数の関係の強さと向きを表せるようにした指標はどれか。
正解は「相関係数」である。設問が求めているのは、共分散を各変数の標準偏差で割ることで測定単位の違いを打ち消し、2変数の関係の強さと向きを表せるようにした指標である。共分散はこの標準偏差による調整を行わないため、単位が変われば値も変わってしまう。偏相関係数は単位の調整ではなく第三の変数の影響を除く指標、相互情報量は2変数の依存の度合いを表す指標であり、いずれも共分散を標準偏差で調整して求める指標ではない。単位の影響を取り除く調整を行うのは相関係数だけである。
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
気温と消費電力の共分散を両変数の標準偏差で割り、尺度に左右されず比較した。この値はどれか。
この事例は「標準化した共分散で関連の向きと強さを表すか」という判断軸で見ると、正解は「相関係数」である。気温と消費電力の共分散を両変数の標準偏差で割ると、それぞれの尺度の違いが打ち消され、関係の向きと強さだけを表す値になる。この標準偏差による調整を行った値が相関係数であり、調整前の共分散とは値の意味が異なる。偏相関係数は気温・消費電力以外の第三の変数を統制する指標、相互情報量は2変数の依存の度合いを表す指標であり、いずれも尺度をそろえるための標準偏差調整そのものを表す語ではない。尺度をそろえずに共分散の値だけを比べると、気温と消費電力のように単位が異なる変数間の比較を誤りやすい。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 相互情報量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、相互情報量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）