G検定 練習問題 8 問
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2026/11/12 更新 ・ 作成: 合同会社ナレッジバンドル

G検定の「人工知能の基礎と歴史」から「AIの定義とAI効果」の 8 問です。登録なしでこのページのまま解けます。選択肢を選んでから「正解と解説を見る」を開くと、正解・なぜその答えか・ほかの選択肢がなぜ違うかを確認できます。

この問題は、G検定の出題範囲に沿ってナレッジバンドルが作ったオリジナルの練習問題です。実際の試験の過去問そのものではありません。

1. 第 1 問「人工知能（Artificial Intelligence）」という用語が初めて使用された会議として、正しいものはどれか。

   1. Aダートマス会議
   2. Bチューリング会議
   3. Cマンハッタン会議
   4. Dジュネーブ会議
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   正解: A

   正解はA（ダートマス会議）です。1956年にアメリカのダートマス大学で開催されたこの会議で、ジョン・マッカーシーが「人工知能（Artificial Intelligence）」という用語を初めて使用したとされています。

   A（ダートマス会議）: 1956年にアメリカのダートマス大学で開催された世界初の人工知能に関する会議で、AIという用語が誕生した場所です。
   
   B（チューリング会議）: そのような名称の会議は存在せず、AIという用語が使われた会議として誤りです。
   
   C（マンハッタン会議）: マンハッタン計画は原子爆弾開発計画であり、AIとは無関係のため不適切です。
   
   D（ジュネーブ会議）: 国際会議の名称として用いられることはありますが、AIの起源に関する会議としては誤りです。

   ワンポイント: 「AI＝1956年・ダートマス会議・マッカーシー」の3点セットで暗記すれば確実に得点できます。

   詳細解説:
   
   ダートマス会議は1956年夏にアメリカのダートマス大学で開催された、人工知能の研究を扱う世界初の学術会議です。当時若手研究者であったジョン・マッカーシーが主催し、マービン・ミンスキー、クロード・シャノン、アレン・ニューウェル、ハーバート・サイモンといった、その後AI研究の中心人物となる研究者が参加しました。
   
   この会議の意義は単に「AI」という言葉が生まれただけではなく、機械が知的な振る舞いをするための研究という新しい学問領域が公式に立ち上がった点にあります。会議ではニューウェルとサイモンが世界初の人工知能プログラムとされるロジック・セオリストが紹介されたことも有名です。
   
   G検定では、AIの起源を問う問題は頻出です。年代（1956年）、場所（ダートマス大学）、提唱者（ジョン・マッカーシー）、参加メンバー、発表されたプログラムなどがセットで問われるため、人物名と業績の対応関係まで押さえておきましょう。AIブームの第1次（1950〜60年代）の出発点として重要な歴史的事象として位置づけられます。
   
   また、ダートマス会議では「人間の学習や知能の様々な特徴は、原則として機械で模倣できるはずだ」という研究仮説が共有された点も重要です。この前提のもと、後に推論・探索・知識表現・自然言語理解といったAI研究の主要分野が枝分かれして発展していきました。マッカーシーは会議後にスタンフォード大学でAI研究所を立ち上げ、LISP言語の開発でも知られています。チューリングテスト（1950）と並ぶ「AI研究の制度化」の出発点として、年号と内容をセットで暗記しておきましょう。

2. 第 2 問ダートマス会議において「人工知能（Artificial Intelligence）」という用語を初めて使用したとされる人物は誰か。

   1. Aアレン・ニューウェル
   2. Bジョン・マッカーシー
   3. Cマービン・ミンスキー
   4. Dクロード・シャノン
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   正解: B

   正解はB（ジョン・マッカーシー）です。1956年のダートマス会議の主催者であるジョン・マッカーシーが「人工知能（Artificial Intelligence）」という用語を初めて用いたとされており、AI研究の創始者として位置づけられます。

   A（アレン・ニューウェル）: ハーバート・サイモンとともにロジック・セオリストを開発した著名な研究者ですが、「AI」の用語提唱者ではありません。
   
   B（ジョン・マッカーシー）: ダートマス会議の主催者で「Artificial Intelligence」の名付け親、AI研究の祖と呼ばれる人物です。
   
   C（マービン・ミンスキー）: ダートマス会議参加者でAI研究の重鎮ですが、用語の提唱者はマッカーシーです。
   
   D（クロード・シャノン）: 情報理論の創始者でダートマス会議に参加したものの、AIという用語を提唱した人物ではありません。

   ワンポイント: ダートマス会議参加者の中で「主催者＝ジョン・マッカーシー＝AIの命名者」というセットを覚えましょう。

   詳細解説:
   
   ジョン・マッカーシーは、1956年に開催されたダートマス会議で「Artificial Intelligence（人工知能）」という用語を初めて使用したアメリカの計算機科学者です。彼はAI研究の父と呼ばれ、後にプログラミング言語LISPを開発するなど、AI分野の基盤づくりに大きく貢献しました。
   
   ダートマス会議には、マッカーシーのほかにマービン・ミンスキー、クロード・シャノン、アレン・ニューウェル、ハーバート・サイモンといった面々が集まり、それぞれが計算機による知的振る舞いを研究するという共通テーマで議論を行いました。会議自体は数学者・計算機科学者・心理学者など多分野の研究者が参加した先駆的な集まりであり、現代のAI研究の出発点と位置づけられています。
   
   G検定ではこの「AIの命名者は誰か」という問題が繰り返し出題されます。マッカーシー、ミンスキー、シャノン、ニューウェル、サイモンといった名前を混同しないことが重要です。それぞれの業績（マッカーシー＝AI命名・LISP、ミンスキー＝MITで研究、ニューウェル＆サイモン＝ロジック・セオリスト）を結びつけて整理しておくと得点しやすくなります。

3. 第 3 問AIの定義について、最も適切なものはどれか。

   1. AAIの定義は国際標準化機構（ISO）によって厳密に統一されている
   2. BAIの定義は1956年のダートマス会議で正式に確定された
   3. CAIの明確な定義は専門家の間でも定まっておらず、専門家ごとに定義が異なる
   4. DAIの定義は松尾豊によって唯一の公式定義として制定されている
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   正解: C

   正解はC（AIの明確な定義は専門家の間でも定まっておらず、専門家ごとに定義が異なる）です。AIという言葉自体は古くからありますが、明確な定義は専門家の間でも定まっておらず、定義の多様性が現状です。

   A（ISOによって統一）: ISO/IEC 22989:2022はAIに関する用語と概念を定めていますが、これによって専門家の定義が厳密に統一されたわけではなく、現在も多様な定義が併存しているため誤りです。
   
   B（ダートマス会議で確定）: ダートマス会議は用語の誕生の場ですが、定義が確定されたわけではありません。
   
   C（専門家ごとに定義が異なる）: AIの定義は統一されておらず、専門家により異なります。
   
   D（松尾豊が公式定義を制定）: 松尾豊は自著で一つの定義を示しただけで、「唯一の公式定義」を制定したわけではありません。

   ワンポイント: 「AIには公式定義は存在しない、専門家ごとに定義が異なる」が出発点。引っかけに注意しましょう。

   詳細解説:
   
   人工知能という用語は1956年のダートマス会議で初めて使われましたが、それ以来70年近くが経過した現在でも明確で唯一の定義は存在していません。研究者ごとに「人間の知能を模倣する技術」「自律的に判断するシステム」「学習する機械」など、多様な切り口で定義されており、専門家の間でも見解は一致していません。
   
   例えば、JDLA理事長である松尾豊は「人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術」と定義し、別の研究者は「記憶、推論、判断、学習など、人間の知的機能の代行ができる機械」と定義しています。これらは互いに矛盾するものではありませんが、強調点が異なります。
   
   G検定ではAIの定義に関する正誤判定で、「ISO標準」「ダートマス会議で確定」「松尾豊の公式定義」など、もっともらしい誤答選択肢が並ぶことが多いです。なお、ISO/IEC 22989:2022はAIを「知識やスキルを獲得・処理・適用するシステムの能力」と定義していますが、これは標準規格としての用語定義であり、すべての専門家が合意した唯一の定義ではありません。「定義は統一されていない」という事実を押さえ、提示された定義は『一例』であって絶対的な公式定義ではない、と理解することが重要です。AI効果やシンギュラリティ問題などとあわせて、AIの本質や限界を多角的に問う出題が頻出です。
   
   定義が統一されていないことは、AI研究の幅広さと多様性を反映しています。シンボリックAI（記号処理）派は「論理的推論を行う機械」と定義する一方、コネクショニズム派は「ニューラルネットワークで学習する機械」と定義します。この多様性を理解することで、AI技術史（第1次〜第3次ブーム）の流れも掴みやすくなります。

4. 第 4 問JDLA理事長の松尾豊が著書『人工知能は人間を超えるか』で示したAIの定義として、最も適切なものはどれか。

   1. A記憶、推論、判断、学習など、人間の知的機能の代行ができる機械
   2. B統計学とアルゴリズムを用いてビッグデータから価値を抽出するソフトウェア
   3. C自律的に環境を認識し、目的を達成する自動化システム
   4. D人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術
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   正解: D

   正解はD（人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術）です。JDLA理事長である松尾豊は、著書『人工知能は人間を超えるか』の中でAIをこのように定義しています。

   A（記憶、推論、判断、学習など...）: AIの定義の一例ではありますが、松尾豊が示した定義ではありません。
   
   B（統計学とアルゴリズムを用いて...）: 機械学習やデータサイエンスの説明に近く、松尾豊の定義ではありません。
   
   C（自律的に環境を認識し...）: 自律エージェントの説明に近く、松尾豊が示したAI定義そのものではありません。
   
   D（人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術）: 松尾豊が示した定義そのもので、これが正解です。

   ワンポイント: 松尾豊「人間のような知能、ないしはそれをつくる技術」というキーフレーズで覚えましょう。

   詳細解説:
   
   松尾豊は東京大学大学院工学系研究科の教授で、JDLA（日本ディープラーニング協会）の理事長を務めるディープラーニング研究の第一人者です。彼の著書『人工知能は人間を超えるか』では、AIを「人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術」と定義しており、この定義はG検定の頻出ポイントです。
   
   この定義の特徴は、AI＝完成した知能だけでなく、「それをつくる技術（プロセス）」も含めて広く捉えている点にあります。AIの研究は、機械学習やディープラーニングといった技術の総称として用いられることが多く、技術的アプローチの広さを表現する定義として適切とされています。一方で、「AIとは記憶、推論、判断、学習など、人間の知的機能の代行ができる機械」という別の研究者による定義もあり、AIの定義は研究者ごとに異なります。
   
   G検定では、松尾豊の定義が出題されると同時に、他の定義との混同を狙う問題も出題されることが多いです。「人間のような知能をつくる技術」というキーフレーズと松尾豊・JDLAの結びつきを必ず暗記しておきましょう。AI効果やシンギュラリティの話題ともリンクするため、定義の多様性を理解した上で各人物の主張を整理しておくと有利になります。

5. 第 5 問AIが特定のタスクを達成すると、人々がそのタスクを「本当の知能を必要としないもの」として再定義し、AIの達成を過小評価する傾向を指す用語として、正しいものはどれか。

   1. AAI効果
   2. BAI冬の時代
   3. Cフレーム問題
   4. Dシンギュラリティ
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   正解: A

   正解はA（AI効果）です。AIが特定タスクを達成すると、人々がそのタスクを「本当の知能を必要としないもの」と再評価し、AIの達成を過小評価してしまう傾向のことです。

   A（AI効果）: AIが達成したタスクを「単純な計算機にすぎない」と評価を下げる現象を指す用語で、これが正解です。
   
   B（AI冬の時代）: AI研究への期待がしぼみ、研究予算や活動が減少した時期を指す用語で、過小評価傾向そのものを指す用語ではありません。
   
   C（フレーム問題）: AIが今やろうとしていることに関係のあることだけを選び出すのが難しいという問題で、無関係です。
   
   D（シンギュラリティ）: AIが人類の知能を超える時点（技術的特異点）を指し、過小評価とは異なる概念です。

   ワンポイント: 「達成すると評価が下がる」がAI効果のキーフレーズ。冬の時代と混同しないようにしましょう。

   詳細解説:
   
   AI効果（AI Effect）とは、AIが何らかのタスクを実現すると、人々がそのタスクを「もはや本当の知能ではない」と再定義し、AIの達成を過小評価してしまう心理的傾向を指します。「単純な計算機にすぎない」「ただのプログラム」と評価を下げるのが典型的な例です。
   
   具体例としては、チェスや将棋でAIが人間を超えたとき、「これはただの探索アルゴリズムであって本当の知能ではない」と評価される、画像認識でAIが人間並みの精度を達成すると「単なるパターンマッチング」と扱われる、といった事例があります。AIが新しいタスクを実現するたびに「知能の定義」が更新されていくため、AIの定義そのものが「いまだコンピュータができないこと」と裏返しに捉えられがちです。
   
   G検定では、AI効果はAIの定義（明確に定まらない）の話と関連づけて出題されることが多いです。AI冬の時代（研究予算減少期）、フレーム問題（無関係なことを切り出せない問題）、シンギュラリティ（人類超え時点）など、似た時期に登場する用語と混同しないように、それぞれのキーワードと意味を整理しておくと得点しやすいです。AIに対する人間心理という観点から、AI倫理や社会受容の議論ともつながるテーマです。

6. 第 6 問1956年のダートマス会議でアレン・ニューウェルとハーバート・サイモンが発表した、世界初の人工知能プログラムとされるものはどれか。

   1. Aプリンキピア・マテマティカ
   2. Bロジック・セオリスト
   3. C第五世代コンピュータ
   4. DProlog
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   正解: B

   正解はB（ロジック・セオリスト）です。1956年のダートマス会議でアレン・ニューウェルとハーバート・サイモンが発表した、世界初の人工知能プログラムとされます。プリンキピア・マテマティカの定理を自動証明できました。

   A（プリンキピア・マテマティカ）: ホワイトヘッドとラッセルの数学基礎論の著作で、ロジック・セオリストが定理証明の対象とした文献です。プログラムではありません。
   
   B（ロジック・セオリスト）: ダートマス会議で発表された世界初のAIプログラムで、定理を自動証明できました。
   
   C（第五世代コンピュータ）: 1982年から日本（通産省）が推進した国家プロジェクトで、時期も場所も異なります。
   
   D（Prolog）: 論理プログラミング言語で、第五世代コンピュータのベース言語ですが、ダートマス会議で発表されたプログラムではありません。

   ワンポイント: 「ニューウェル＆サイモン＝ロジック・セオリスト＝世界初AI」のセットで暗記しましょう。

   詳細解説:
   
   ロジック・セオリスト（Logic Theorist）は、アレン・ニューウェルとハーバート・サイモンによって開発された、世界初の人工知能プログラムとされる存在です。1956年のダートマス会議で発表され、ホワイトヘッドとラッセルの著作『プリンキピア・マテマティカ』に登場する数学定理を自動的に証明することができました。
   
   このプログラムは、知識をルール化して推論によって新しい結論を導き出すという、AI研究の基本パラダイムを示した点で重要です。後にニューウェルとサイモンは、より一般的な問題を解くためのGPS（General Problem Solver）も開発し、AI研究の方向性を決定づけました。
   
   G検定では、ロジック・セオリストの開発者と発表時期、関連する著作（プリンキピア・マテマティカ）との関係性を問う問題が頻出します。第五世代コンピュータ（1982年、日本）やPrologといった、別時代・別地域の出来事と混同しないようにしましょう。AI史の流れとしては「1950 チューリングテスト → 1956 ダートマス会議＆ロジック・セオリスト → 1980年代 エキスパートシステム → 2012 AlexNet」というマイルストーンを順に押さえておくと、設問の前後関係から正答を選べるようになります。

7. 第 7 問1982年から日本（通産省）が国家プロジェクトとして推進し、Prologをベースに推論・知識処理を中心とする新世代コンピュータの開発を目指した取り組みとして、正しいものはどれか。

   1. Aダートマス計画
   2. Bロジック・セオリスト計画
   3. C第五世代コンピュータ
   4. DIoTプロジェクト
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   正解: C

   正解はC（第五世代コンピュータ）です。1982年から日本（通産省）が国家プロジェクトとして推進した、Prologをベースに推論・知識処理を中心とする新世代コンピュータの開発を目指す取り組みで、1992年に終了しました。

   A（ダートマス計画）: 1956年のダートマス会議は存在しますが、「ダートマス計画」という日本の国家プロジェクトは存在しません。
   
   B（ロジック・セオリスト計画）: ロジック・セオリストは1956年のAIプログラムであり、計画名でもなく日本のプロジェクトでもありません。
   
   C（第五世代コンピュータ）: 1982年に日本の通産省主導で開始された、Prologベースの新世代コンピュータ開発プロジェクトで、これが正解です。
   
   D（IoTプロジェクト）: IoTはモノのインターネットの概念で、1982年の国家プロジェクトとは無関係です。

   ワンポイント: 「1982年・通産省・Prolog・第五世代」の4キーワードでまとめて暗記しましょう。

   詳細解説:
   
   第五世代コンピュータは、1982年から1992年まで日本の通商産業省（通産省、現・経済産業省）が主導した国家プロジェクトです。当時の汎用計算機（第四世代まで）の延長ではなく、人工知能や知識処理に特化した「推論する計算機」を実現することを目指しました。
   
   このプロジェクトは、論理プログラミング言語であるPrologをベースに、推論や知識処理を高速に行う並列推論マシンの開発を中核に据えていました。第2次AIブーム（1980年代）のエキスパートシステム研究と時期的にも重なっており、当時の日本のAI研究を世界水準に押し上げる狙いもありました。最終的には商業的成功には至らず、エキスパートシステムの限界（知識獲得のボトルネック等）と相まって1992年にプロジェクトは終了しました。
   
   G検定では「1982年に日本（通産省）が始めた、Prologベースのプロジェクト」というキーワードがそのまま問われることが多いです。第1次AIブーム（1950〜60年代の探索・推論）、第2次AIブーム（1980年代のエキスパートシステム）、第3次AIブーム（2012年以降の深層学習）の流れの中で、第五世代コンピュータが第2次ブームの象徴的プロジェクトであることを理解しておきましょう。日本独自のAI関連史実として頻出する重要トピックです。

8. 第 8 問ビッグデータの特徴として用いられる「3V」に該当するものとして、最も適切なものはどれか。

   1. AVolume / Variety / Validation
   2. BVolume / Velocity / Verification
   3. CVolume / Visibility / Value
   4. DVolume / Velocity / Variety
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   正解: D

   正解はD（Volume / Velocity / Variety）です。ビッグデータの3Vは「Volume（量）」「Velocity（速度）」「Variety（多様性）」の3つです。

   A（Volume / Variety / Validation）: Validation（検証）は3Vに含まれません。
   
   B（Volume / Velocity / Verification）: Verification（実証・検証）も3Vの構成要素ではありません。
   
   C（Volume / Visibility / Value）: Visibility（可視性）は3Vに含まれません。Valueは後に4V/5Vで追加される要素です。
   
   D（Volume / Velocity / Variety）: 「データの量」「生成速度」「多様性」を表す3つで、これがビッグデータの3Vです。

   ワンポイント: 3Vは「量・速度・多様性」と日本語で覚え、後に追加されたVeracity・Valueも知っておきましょう。

   詳細解説:
   
   ビッグデータとは、一般的なデータ管理・処理ソフトウェアでは扱うのが困難なほど巨大かつ複雑なデータの集合を指します。ビッグデータは、第3次AIブーム（2012年以降）を支えた背景の一つです。AIの学習にはこれら大量のデータと計算資源が必要であり、ビッグデータがAI技術の発展の前提条件として重要な役割を果たしました。
   
   ビッグデータを特徴づける「3V」は、Volume（データの量）、Velocity（データが生成される速度）、Variety（データの種類の多様性）の3つです。SNSやセンサー、IoT機器から発生する膨大かつ多様なデータが、リアルタイムに近い速度で生成されることが、ビッグデータ時代を象徴しています。後に Veracity（信頼性）やValue（価値）を加えて、4V・5Vと呼ぶ場合もあります。
   
   G検定では3Vの正確な構成要素と、4V・5Vへの拡張、ビッグデータがAIの第3次ブームを支えた背景という文脈が頻出ポイントです。Validation・Verification・Visibilityといった「Vで始まる紛らわしい単語」を入れた誤答選択肢が多いため、Volume・Velocity・Varietyの3つを正確に区別して暗記しましょう。IoTとビッグデータが、機械学習・ディープラーニングの基盤データ供給源として連動していることも理解しておきましょう。