G検定 用語解説
推論とは
既知の事実やルールから、論理的な手続きによって新たな結論を導き出す処理。第一次AIブームでは、探索と並ぶ基本的な問題解決の方法として位置づけられた。
まず押さえる結論
推論は、G検定の「大項目1 人工知能とは」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）比較記事でさらに確認する
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
「大項目1 人工知能とは」の問題で、取り違えやすい組み合わせです。
- チューリングテストと中国語の部屋の取り違え。前者は対話で知能を判定する考え方、後者は「振る舞えても理解しているとは限らない」という反論の思考実験。
- 強いAI（汎用）と弱いAI（特化）の混同。
- AI効果（達成した技術を『知能ではない』とみなす心理傾向）を、技術そのものの名称と取り違える。
関連する確認問題
大項目1 人工知能とは / 人工知能の定義
迷路やパズルのように、明確なルールの中で完結し、現実の複雑さを持ち込まずに扱える単純化された問題を、初期の人工知能研究で頻繁に用いられた課題として何と呼ぶか。
正解はトイ・プロブレム。迷路やパズルのように、限られたルールの中で完結し、現実の複雑さを持ち込まずに扱える単純化された問題を指し、初期の人工知能研究では探索や推論の手法を検証する題材として頻繁に用いられた。知識獲得のボトルネックは専門家の知識を規則の形にまとめる作業の手間、フレーム問題は行動によって変化する事柄と変化しない事柄を適切に区別する難しさ、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る難しさであり、いずれも現実の課題に取り組む際に生じる難問である点でトイ・プロブレムとは性質が異なる。単純化された課題そのものを指すか、現実に立ち向かう際の難問を指すかが判断の分かれ目になる。
大項目1 人工知能とは / 人工知能の定義
目標とする状態に至るまでの選択肢や状態の移り変わりを順にたどり、解へと至る道筋を見つけ出す処理を、人工知能の基本的な手法として何と呼ぶか。
正解は探索。問題文の「状態の移り変わりをたどる」「解への道筋を見つける」が判断語である。推論は知識から結論を導く処理、機械学習とディープラーニングはデータから規則や特徴を学ぶ手法を指す。状態空間の候補を順に調べる処理なので探索に当たる。入力から何を得る処理かに注目する。候補状態と遷移をたどって経路を得るなら探索、既存知識から結論を得るなら推論、データから規則を得るなら学習という対応で整理できる。迷路で目標へ至る候補経路を調べる場面が対応する。
大項目1 人工知能とは / 人工知能の定義
倉庫ロボットが現在地から目的棚まで移動するため、移動可能な経路を順に調べて到達経路を求める。この処理はどれか。
倉庫ロボットが現在地から目的棚へ向かう場面では、通れる通路の候補を一つずつたどり、目的の棚に着く経路を組み立てる。これは状態(現在地)と遷移(通路の移動)をたどって解を求める探索の働きである。推論は既存の知識から結論を出す処理で、経路の候補を試す作業とは目的が違う。機械学習は過去のデータから規則を身につける手法で、事例には学習に使うデータが出てこない。トイ・プロブレムは迷路やパズルのような単純化された問題の呼び名で、処理の種類ではなく題材の性質を表す。経路を求める設問では、データから学ぶのか、候補をたどって解を得るのかを先に見分ける。
同じ章で確認したい用語
他資格でも出題される用語
到達チェック
- 推論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、推論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）