はじめに

G検定では、AIの活用事例が具体的に問われる問題が多く出題される。
その中でも、実世界でのインパクトが大きかった事例として注目されるのが「タンパク質構造予測」の分野だ。

今回取り上げる過去問では、Alphabet傘下のDeepMindが開発したAI技術について出題されている。
ここでは、その問題の正解だけでなく、他の選択肢がなぜ誤っているのかを丁寧に確認しながら、理解を深めていこう。

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実際の過去問を確認する

以下の文章を読み、(●)に最もよく当てはまる選択肢を選べ。

Alphabet傘下のDeepMindは、AIを使ってタンパク質の構造を見出し新薬開発に活かす(●)を開発し、CASP13コンテストで優勝した。

正解は「4. AlphaFold」

AlphaFoldは、DeepMindが開発したタンパク質構造予測AIであり、2018年に開催された国際的なタンパク質構造予測コンテスト「CASP13（Critical Assessment of Structure Prediction）」において圧倒的な精度で優勝した。

従来は何年もかかっていたタンパク質の立体構造予測を、AlphaFoldは数日で高精度に実現し、医薬品開発のスピードと精度を劇的に向上させた。
この技術は、COVID-19ワクチンの研究にも応用されたことで大きな注目を集めた。

G検定では、正解を覚えるだけでは不十分だ。
他の選択肢がなぜ誤りかを理解しておくことが、合格への近道となる。

選択肢	概要	なぜ不正解か
AlphaZero	将棋やチェスなどのボードゲームを汎用AIで攻略した技術	ゲーム領域に特化しており、タンパク質構造には関係がない
AlphaGo	囲碁のプロ棋士を破ったAI	囲碁専用のAIであり、構造予測用途では使われていない
Alpha AI	実在しない名前	DeepMindが発表した正式なプロジェクト名ではない
AlphaFold	タンパク質構造をAIで予測するための技術	唯一、文脈に合致する正しい選択肢

AlphaZeroやAlphaGoはAIの歴史を変えた画期的なプロジェクトではあるが、生命科学や医療への応用という観点ではAlphaFoldが唯一の該当技術となる。

AlphaFoldは、AIを使って「タンパク質のアミノ酸配列から立体構造を予測」する技術だ。
構造を予測するということは、分子の形や機能を理解することに直結し、新薬のターゲット設計に活かせる。

特に注目すべきは、従来手法に比べて圧倒的な精度とスピードを実現している点。
これは深層学習（ディープラーニング）による解析技術の進化が大きく寄与している。

G検定では、このように現実のAI活用事例が具体的に問われることがある。
そのため、以下のようなポイントを抑えておくと得点源となる。

また、医療×AIは今後も出題が増えると考えられる分野の一つ。
DeepMind以外にも、Google HealthやIBM Watsonなど、他社の事例もあわせて学んでおくとより理解が深まる。

今回取り上げたG検定の過去問では、「AIによるタンパク質構造予測」という、医療や創薬における実用的なAI応用がテーマとなっていた。

✅ 正解は「AlphaFold」 – DeepMindが開発したタンパク質構造予測AI
✅ 他の選択肢（AlphaGo、AlphaZeroなど）は用途や領域が異なる
✅ G検定対策には、AI技術と実際の活用事例をセットで覚えることが効果的

AIの知識を現実世界の課題と結びつけて理解することが、G検定合格のカギになる。
特にAlphaFoldのような話題性のある技術は、単なる暗記で終わらせず、その背景や影響まで押さえておこう。