生成AIパスポート 用語解説
ビッグデータとは
画像認識などの精度向上を支えた大量のデータ。ディープラーニングとともに、現在まで続く第三次AIブームを中心で支えた要素とされる。
ビッグデータの意味と見分け方
ビッグデータは、生成AIパスポートの「第1章 AI（人工知能）」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。
公式シラバス（PDF）（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
「第1章 AI（人工知能）」の問題で、取り違えやすい組み合わせです。
- 教師あり学習・教師なし学習・強化学習の取り違え。クラスタリングや次元削減は「教師なし」、分類や回帰は「教師あり」、報酬を手がかりに学ぶのが「強化学習」。
- 弱いAI（ANI）と強いAI（AGI）の混同。特定の課題に特化するのが弱いAI、人間のように幅広い課題へ汎用的に対応できるとされるのが強いAI。
- AIブームと中心技術の対応ずれ。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とビッグデータ。
関連する確認問題
第1章 AI（人工知能） / AI（人工知能）の定義
ダートマス会議の開催年と、その会議の提案書で史上初めて用いられた語の組み合わせとして、最も適切なものはどれか。
正解は「1956年・人工知能（Artificial Intelligence）」である。ダートマス会議は1956年7月から8月にかけてジョン・マッカーシーが主催し、ダートマス大学で開催された学術会議で、その提案書で史上初めて「人工知能」という語が用いられた。設問は開催年と初出の語の両方を問うため、年だけ、語だけで選ばず、組み合わせ全体を照合する。1997年・2012年は会議の開催年ではなく、ディープラーニングやビッグデータは会議で初めて用いられた語としてシラバスが示すものではない。機械学習は年が合っていても、初めて用いられた語としては人工知能が正しい。
第1章 AI（人工知能） / AIの歴史
第二次AIブームのエキスパートシステムと、第三次AIブームのディープラーニングを、AIに知識を持たせる方法の違いで説明したものとして、最も適切なものはどれか。
正解は「エキスパートシステムは専門家の知識を人がルールとして与え、ディープラーニングは大量のデータから規則性をコンピュータ自身が学ぶ」である。エキスパートシステムは、専門家の知識をルールとして取り込み推論を行う仕組みで、知識は人が記述して与える。ディープラーニングは、脳の神経回路を模したネットワークを深く重ね、大量のデータから規則性を学ぶ機械学習の手法で、第三次AIブームはビッグデータとともに支えられた。両者の違いは知識の与え方にある。与え方を逆にした選択肢、違いを速さだけとした選択肢、報酬による学習だけとした選択肢は、この違いを正しく表していない。
第1章 AI（人工知能） / AIの歴史
ビッグデータと第三次AIブームに関する次の説明のうち、誤っているものはどれか。
正解は「ビッグデータとは、研究への期待が下がり資金や関心が落ち込んで開発が停滞した時期を指す言葉である」である。設問は誤っている説明を選ぶ形式である。ビッグデータは大量のデータそのものを指す語で、第三次AIブームを支えた要素の一つである。期待が満たされず研究資金や関心が落ち込んだ停滞期を指すのは「AIの冬」であり、ビッグデータではない。他の3つはビッグデータとディープラーニングが第三次AIブームを支え、そのブームが第一次・第二次に続いて現在まで続いているという流れに沿った正しい説明である。時期を表す語とデータを表す語を区別する。
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
- ビッグデータ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、ビッグデータ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
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執筆: AI資格ドリル編集部（運営者情報を見る）