生成AIパスポート 用語解説
探索とは
迷路やパズルなどで考えられる選択肢を順にたどり、ゴールへの道筋を見つける手法。推論とともに第一次AIブームの中心となった。
まず押さえる結論
探索は、生成AIパスポートの「第1章 AI（人工知能）」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: 2026-06-27。
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
×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の歴史
医師の知識をルールとして蓄積し、症状から候補疾患を推論する仕組みを説明する用語はどれか。
この事例では「専門家の知識を知識ベースと推論へ利用するか」を確認すると、エキスパートシステムとは、迷路やパズルなどで考えられる選択肢を順にたどり、ゴールへの道筋を見つける手法であるに絞れる。正解は「エキスパートシステムとは、迷路やパズルなどで考えられる選択肢を順にたどり、ゴールへの道筋を見つける手法である」（誤り）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あり、設問の説明は第一次AIブームの中心技術である探索の定義をエキスパートシステムに誤って当てはめている。ディープラーニングとビッグデータ・探索・AIの冬の説明はいずれも正しい。エキスパートシステムは第二次AIブームの中心技術であり、探索を中心とした第一次AIブームとは時期・技術の両面で異なる。
第1章 AI（人工知能） / AIの歴史
画像認識精度の飛躍をビッグデータとディープラーニングが支えた時期を、AIブームの流れから判断したい。正しい説明はどれか。
この事例では「ディープラーニングが中心となった第三次AIブームか」を確認すると、ビッグデータとディープラーニングにより画像認識の精度が飛躍的に向上したのは、第一次AIブームであるに絞れる。正解は「ビッグデータとディープラーニングにより画像認識の精度が飛躍的に向上したのは、第一次AIブームである」（誤り）である。ビッグデータとディープラーニングにより画像認識等の精度が飛躍的に向上したのは第三次AIブームであり、第一次AIブームの中心は迷路やパズルの解き方を探す探索であった。設問の組み合わせは第三次AIブームと第一次AIブームを取り違えている。他の3つの説明はいずれも正しい。各AIブームは技術の中心が異なり、第一次は探索、第二次はエキスパートシステム、第三次はディープラーニングとビッグデータが特徴である。
第1章 AI（人工知能） / AIに知能をもたらす仕組み
人間があらかじめ規則を細かく記述するのではなく、大量のデータから規則性やパターンをコンピュータ自身に学習させる仕組みはどれか。
正解は「機械学習」である。問題文では、規則を作る主体が人間ではなくコンピュータであり、その材料が大量のデータだと示されている。データから規則性やパターンを学習する仕組みが機械学習である。対してルールベースは人間が規則をあらかじめ記述し、エキスパートシステムも専門家の知識をルールとして取り込む。探索は候補の中から解を探す第一次AIブームの手法であり、データから規則自体を学ぶ説明ではない。「規則があるか」ではなく「誰が何から規則を得るか」を読むことが判別の要点になる。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 探索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、探索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）