【2025年生成AIパスポート試験対策シリーズ】知能をもたらす2つの仕組み - ルールベースと機械学習

AIが知能を持つための基本的な仕組みには、大きく「ルールベース」と「機械学習」という2つの方法があります。

この記事では、AIパスポート試験の中項目「AIに知能をもたらす仕組み」に基づき、これらの仕組みの概要や特徴について解説します。この知識は試験対策に役立つため、しっかり理解しておきましょう。

知能をもたらす2つの仕組み

AIに知能を与える方法として用いられる「ルールベース」と「機械学習」は、それぞれ異なるアプローチを取ります。

ルールベースは固定された規則に従うのに対し、機械学習はデータをもとに自己学習を行い、より柔軟な対応が可能となります。

1. ルールベース

ルールベースは、事前に設定された「もし〜ならば」という形式のルールに従ってAIが動作する仕組みです。

人間の専門知識をもとにプログラムされたルールに基づき、特定のタスクに対してAIが判断を行います。この手法は単純なタスクには有効ですが、予期しない状況に柔軟に対応することはできません。

また、ルールの増加に伴って複雑化するため、維持管理が難しい点もあります。

2. 機械学習

機械学習は、データからパターンを学習し、AIが自ら判断を行う能力を身につける仕組みです。

この手法では、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」といった異なる学習方法が用いられます。

たとえば、教師あり学習では正解ラベルが付いたデータをもとにモデルが学習し、教師なし学習ではデータのパターンをAIが自己発見します。

また、強化学習では報酬を通じて行動を改善していくため、未知の状況にも対応できる柔軟さを持ちます。

これらの手法は、AIがデータを通じて自己改善を続けられる点で、ルールベースよりも複雑で多用途なタスクに適しています。

2つの仕組みの比較と応用

ルールベースと機械学習の主な違いは、前者が事前設定されたルールに基づくのに対し、後者はデータに基づく学習能力を持つ点です。

単純な作業にはルールベースが適していますが、複雑で予測不可能なタスクには機械学習が適しています。

これらの仕組みは、タスクや状況に応じて使い分けられ、実際のAIシステムの多様な応用に貢献しています。

模擬問題

以下は、「知能をもたらす2つの仕組み」に関する模擬問題です。シラバスに沿った出題で、試験対策にお役立てください。

問題1

ルールベースのAIはどのような形式のルールに従って動作しますか？

1. ランダムに決定するルール

2. 過去のデータに基づくルール

3. 「もし〜ならば」の事前設定されたルール

4. 環境から学習して判断するルール

答え: 3. 「もし〜ならば」の事前設定されたルール

問題2

機械学習の一種で、データに正解ラベルがついていない状態でAIが自己発見を行う手法は何ですか？

1. 教師あり学習

2. 教師なし学習

3. 強化学習

4. ルールベース学習

答え: 2. 教師なし学習

問題3

機械学習とルールベースの主な違いとして正しい説明はどれですか？

1. ルールベースは学習を通じて知能を向上させるが、機械学習は固定されたルールに従う

2. ルールベースは事前に設定されたルールに従うが、機械学習はデータをもとに学習して知能を向上させる

3. 機械学習は単純な作業のみ対応できるが、ルールベースは複雑な作業に対応できる

4. 機械学習もルールベースもAIが自ら学習して知能を高める

答え: 2. ルールベースは事前に設定されたルールに従うが、機械学習はデータをもとに学習して知能を向上させる

まとめ

この記事では、AIに知能をもたらす2つの仕組み「ルールベース」と「機械学習」について学びました。

ルールベースは固定されたルールによる動作に適し、機械学習はデータをもとに自己学習し、柔軟な対応が可能です。

この違いを理解することで、AIの知能の形成方法に関する知識が深まります。