生成AIパスポート 用語解説
第一次AIブームとは
探索や推論を中心とした研究が進み、迷路やパズルなど明確なルールのある問題を解けるようになった、最初のAIブーム。
第一次AIブームの意味と見分け方
第一次AIブームは、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。
第1章 AI（人工知能） / AIの歴史
第二次AIブームの中心となった、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はどれか。
正解は「エキスパートシステム」である。第二次AIブームという時期と、専門家の知識をルールとして取り込み推論するという仕組みの両方が、エキスパートシステムを示している。AIブームの問題では時期だけで選ばず、中心となった技術や知識の持たせ方も照合する。探索と推論は第一次AIブームの中心であり、ディープラーニングとビッグデータは第三次AIブームを支えた要素である。エキスパートシステムは専門知識を人がルール化するため、問題文の「専門家の知識」「ルール」「推論」という3語を一まとまりで判断する。
第1章 AI（人工知能） / AIの歴史
現在まで続く第三次AIブームを支えた中心的な要素として最も適切なものはどれか。
正解は「ディープラーニングとビッグデータ」である。第三次AIブームを支えた中心要素は、大量のデータであるビッグデータと、そのデータを活用するディープラーニングの発展である。ここではAIに関係する語を選ぶだけでは足りず、各選択肢を対応する時代へ割り当てる。探索と推論は第一次AIブーム、専門知識をルール化するエキスパートシステムは第二次AIブームの中心である。人間が規則を記述するルールベースも、データから特徴を学習する第三次AIブームの中心要素とは異なる。時代と技術の組合せで判断する。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 第一次AIブーム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、第一次AIブーム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）