はじめに

G検定では、AIや機械学習の基本概念が幅広く問われる。その中でも、「End-to-End Learning（エンドツーエンド学習）」は近年注目されているテーマのひとつだ。
しかし、似たような用語が多く、混乱しやすいのも事実。過去問をベースに、正しい理解を深めておこう。

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問題を見てみよう

実際に出題された過去問の一例がこちらだ。

ロボットの一連の動作を人手を介さず、単一のニューラルネットワークによって表現する学習する方法を(●)という。

正解は「1. End-to-End Learning」

End-to-End Learningとは、データの入力から出力までを一貫して学習させる手法を指す。
特徴的なのは、中間的な処理や特徴量設計を人手で定義せず、すべての処理を1つのモデルで完結させる点だ。

例えば、自動運転ロボットがカメラ映像を入力として受け取り、ハンドル操作という出力を得るまでの一連の処理をすべて1つのニューラルネットワークで学習する、といったケースが典型的な例となる。

G検定では、正解を覚えるだけでなく「他の選択肢がなぜ違うのか？」を理解することが重要だ。

選択肢	概要	なぜ不正解か？
Imitation Learning	人間や他のエージェントの行動を模倣する学習手法。ロボットが教師データから行動を学ぶ。	人手による模範データが必要なため、「人手を介さず」という条件に合わない。
Active Learning	モデルが自信のないデータを選び、能動的に教師ラベルを要求する学習手法。	学習者が能動的にデータを選ぶ仕組みであり、動作の一貫性やニューラルネットワークの構造に焦点を当てていない。
Ensemble Learning	複数のモデルを組み合わせ、予測性能を高める手法。代表例にランダムフォレストやバギングがある。	複数のモデルを前提としているため、「単一のニューラルネットワーク」との記述と矛盾する。

実際の開発現場では、End-to-End Learningはどのような用途で活用されているのか。いくつか代表例を紹介する。

従来は「音声→特徴抽出→音素→単語→文」というステップを踏んでいたが、End-to-Endでは音声波形から直接テキストを出力するようなモデルが用いられている。

センサーやカメラのデータから、直接アクセルやブレーキ操作までを出力するような学習が行われる。処理が一貫しており、現場での適用例も増えている。

入力文を単語ごとに処理するのではなく、文章全体を一括で翻訳するようなモデル（例：Transformerベースの翻訳モデル）がEnd-to-Endの考え方に沿っている。

G検定では、単語だけでなく定義や背景まで理解しておく必要がある。今回取り上げた「End-to-End Learning」は、単一モデルによる一貫処理という特徴がある点を押さえておこう。

✅ 入力から出力までを一括して学習する仕組みがEnd-to-End Learning
✅ 一見似ている他の学習手法とは、構造や目的が異なる
✅ 自動運転や音声認識など、実践的な応用例が増えている

本質的な理解を積み重ねることで、G検定の合格がぐっと近づく。ぜひ他の過去問にもチャレンジしてみよう。