はじめに

G検定では、AIの歴史的背景や自然言語処理の基礎知識が問われる場面が多く見られる。
特に、チャットボットの進化や構造に関する問題は、自然言語処理を理解するうえで外せないトピックだ。

今回は、過去問の一例を取り上げ、「人工無脳」と呼ばれた初期のチャットボットについて解説する。AIの歴史を振り返りながら、選択肢の正誤についても丁寧に見ていこう。

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ELIZAとは何か？

ELIZA（イライザ）は、1966年にMITのジョセフ・ワイゼンバウムによって開発されたプログラムだ。
精神分析医のような対話を模倣する簡易的なチャットボットで、入力されたテキストに対し、パターンマッチングとルールベースで応答を返す。

たとえば「母が私を心配している」と入力すると、「あなたの母についてもっと教えてください」といった返答を行う。これは、あらかじめ定義されたテンプレートとキーワードの組み合わせに基づいて構成されている。

複雑な意味理解や機械学習を使っているわけではないが、当時としては対話型AIの草分け的存在だった。

簡単なルールベースの対話型プログラムであり、人工無脳ともいわれた初期のチャットボットとして、最も適切な選択肢を選べ。

正解は「3. ELIZA」

G検定の対策として重要なのは、「なぜ他の選択肢が間違っているのか」を明確にすることだ。それぞれの技術について整理してみよう。

選択肢	説明	不正解の理由
RPA	Robotic Process Automationの略。業務プロセスを自動化する技術で、チャットボットとは無関係。	ルールベースではあるが、対話機能を目的としていない。
Siri	Apple製の音声アシスタント。音声認識や機械学習を用いた高度なAIであり、初期のチャットボットとは別物。	ELIZAのような単純なパターン応答ではなく、複数のAI技術を組み合わせている。
WaveNet	DeepMindが開発した音声合成モデル。人間のような自然な発話を実現するが、対話型システムそのものではない。	チャットボットではなく、音声波形を生成する技術。

「人工無脳」とは、意味理解をせずに応答する対話プログラムを指す言葉だ。
ELIZAはまさにその典型で、ユーザーの入力に対して意味を「理解」するのではなく、入力文の一部を抽出し、決められた応答パターンに従って返すだけだった。

このような動作から、「知性のように見えるが、実際には無知」という皮肉を込めて「人工無脳」と呼ばれていた。

現在のチャットボットは、ELIZAとは比べ物にならないほど複雑な仕組みを持っている。
たとえば、次のような技術が活用されている。

ELIZAはこのような高度な処理は一切行っておらず、あくまで「入力に対する定型文応答」の枠内に収まっていた。

G検定では、現代的なAI技術だけでなく、歴史的な背景を問う問題も多く出題される。今回のように、ELIZAのような初期チャットボットについて知っておくことで、単なる暗記ではなく、AIの進化を体系的に理解できるようになる。

✅ ELIZAは、ルールベースの初期チャットボットとして有名
✅ 意味理解は行わず、テンプレートによる応答を行っていた
✅ 現代のAIとは異なり、「人工無脳」と呼ばれることもあった

G検定対策としては、正解の暗記に加え、「なぜそれが正解なのか」「他の選択肢がなぜ違うのか」を説明できることが重要だ。