はじめに

AIに関する資格の中でも注目されているのが「G検定」だ。
この試験では、AIの歴史や理論に関する基礎知識も問われるため、過去問の分析が合格への近道になる。

今回は、G検定で出題された「AIブームの歴史」に関する問題を取り上げ、第1次AIブームの特徴とその文脈に適した用語を解説する。

Contents

第1次AIブームとは？

人工知能の歴史は、いくつかのブームと冬の時代を繰り返してきた。
特に1950〜60年代に起きた第1次AIブームは、現代の機械学習とは異なるアプローチが主流であった。

この時代の研究では、「推論」や「探索」といったルールベースの知識表現に基づくアプローチが主軸だった。
つまり、人間がルールを明示的に定義し、コンピュータがそのルールに従って論理的に問題を解いていくスタイルが採られていた。

実際にG検定で出題された問題を見てみよう。

昨今のAIブームは第3次AIブームと呼ばれており、1950～60年代頃の第1次AIブームの時代は、（●）や推論を解く時代であった。

正解は「4. 探索」

第1次AIブームの技術的特徴を理解すると、「探索」が最も適した選択肢である理由が明確になる。
この時代におけるAIは、現在のように大量のデータを使って「学習」するものではなく、人間が記述したルールに基づいて「状態空間」を探索し、解を導き出す構造だった。

探索とは、ある問題空間の中で最適な答えを見つけるために、すべての可能性（あるいは限られた範囲の可能性）を試していく手法だ。
たとえばチェスのようなゲームAIでは、すべての手を試し、そこから最善の手を導き出す。これが「探索」によるアプローチだ。

選択肢の中には、現代のAIでは重要だが、当時の文脈にはそぐわない語も含まれている。以下でそれぞれを検討しよう。

選択肢	内容	誤っている理由
分類	機械学習における代表的なタスクで、入力データをカテゴリに分ける処理	第1次AIブームでは、統計的な手法が未発達であり、分類のような教師あり学習は未導入だった
学習	データからパターンを学ぶプロセス。ニューラルネットワークなどがこれに該当	学習という概念はあったが、現代のようにデータから自動で学習する仕組みは存在しなかった
認識	音声や画像を理解する処理。たとえば顔認識や音声認識などがある	ハードウェアとセンサー技術が未発達であり、認識タスクの研究は非常に限られていた

第1次AIブームの技術は、知識ベースや推論エンジン、ルールベースシステムなどに代表される。
この背景を押さえておくと、G検定の歴史的な出題に対応しやすくなる。

特に押さえておきたいポイントは以下の通りだ。

G検定の試験対策において、AIの歴史は見落とされがちだが、確実に点を稼げる分野だ。
今回のような問題に対応するには、各AIブームの技術的背景を正確に理解しておく必要がある。

✅ 第1次AIブームは「探索」と「推論」に注目
✅ 「分類」「学習」「認識」は後のAIブームの特徴
✅ 状態空間探索やルールベースの知識表現がキーワード

G検定合格を目指すうえで、こうした歴史的知識を地道に積み上げることが合格への近道になる。

次回は、第2次AIブームや第3次AIブームの技術的変遷についても取り上げていく予定だ。お楽しみに。