G検定 用語解説
ハノイの塔とは
大きさの異なる複数の円盤を3本の棒の間で移し、大きな円盤を小さな円盤の上に置かないという制約のもとで全円盤の移動手順を求める、探索の考え方を説明する際によく使われる代表的なトイ・プロブレム。
まず押さえる結論
ハノイの塔は、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。
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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 / AIブームと機械学習の発展
画像認識コンペティションでディープラーニングが注目される契機の一つになり、AlexNetの成果と結び付けて語られることが多いものはどれか。
AlexNetは、大規模な画像認識の精度を競う国際コンペティションで、ディープラーニングを用いた手法が従来の機械学習を大差で上回る成績を初めて示し、第三次AIブームを決定づけたモデルとして語られる。ILSVRCが正解となるのは、AlexNetがこの成果を上げた舞台そのものが画像認識コンペティションのILSVRCだった点にある。判断の軸は、AlexNetの成果と結び付く出来事が会議・エキスパートシステム・探索の題材のいずれでもなく、画像認識の精度を競う大会であるかどうかである。ダートマス会議は人工知能という研究分野そのものの出発点、マイシン（MYCIN）は第二次AIブームのエキスパートシステム、ハノイの塔は探索アルゴリズムの説明に使われるトイ・プロブレムであり、いずれも画像認識コンペティションとは異なる文脈に属する。
大項目2 人工知能をめぐる動向 / 探索・推論
ランダムな試行を多数繰り返し、その結果の統計から手の良さを見積もる方法として、囲碁のAIなどに使われたものはどれか。
ランダムな試行を繰り返して手の良さを見積もる方法を答える問題である。正解は「モンテカルロ法」である。モンテカルロ法は、ランダムな試行を多数繰り返し、その結果の統計から手の良さを見積もる方法で、囲碁のAIなどに使われた。「Mini-Max法」は評価値を最大化・最小化して最善手を決める考え方、「幅優先探索」は同じ深さのノードを先に調べる順序であり、乱数を使わない。「ハノイの塔」は円盤を移す手順を求めるトイ・プロブレムで、見積もりの方法ではない。したがって、設問の方法はモンテカルロ法である。
大項目2 人工知能をめぐる動向 / 探索・推論
二人零和ゲームでMini-Max法によりゲーム木を探索する際、これ以上調べても最終的な評価が変わらないと判断できる枝の探索を途中で打ち切り、無駄な計算を減らす手法はどれか。
Mini-Max法は、自分の手番では評価値を最大化し、相手の手番では評価値を最小化する行動を仮定して、双方が最善を尽くした場合の結果から現在の手を決める探索である。アルファ・ベータ法は、この探索の途中で「これ以上調べても最終的な評価は変わらない」と判断できた枝を打ち切ることで、同じ結論をより少ない計算量で導く点に特徴がある。判断の軸は、探索する対象や順序そのものを表す語か、評価の見込みから枝を刈り込む工夫を表す語かにある。トイ・プロブレムは単純化された問題群の総称、ハノイの塔はその一例となる題材、幅優先探索は展開順序の方式であり、いずれも評価の見込みで探索を打ち切る発想そのものではない。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- ハノイの塔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、ハノイの塔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）