はじめに

G検定はAI技術に関する幅広い知識を問う試験であり、特に機械学習に関する理解が合否を分けるポイントになりやすい。

今回取り上げるのは、G検定の過去問に登場した「●学習」に関する問題だ。選択肢の中には、「強化学習」「自動学習」「半教師学習」「画像学習」といった用語が並び、一見するとどれも正しそうに見える。

だが、G検定では表面的な理解ではなく、「それぞれの学習手法がどのような特徴を持ち、どこで活用されているのか」という本質的な知識が問われる。
この記事では、問題文の読解を通じて「強化学習」の仕組みと実用例をわかりやすく整理していく。

Contents

問題：G検定過去問より

以下の文章を読み、(●)に最もよく当てはまる選択肢を選べ。

機械学習アルゴリズムには大きく「教師あり学習」、「教師なし学習」、「(●)学習」があり、「(●)学習」のアルゴリズムは自動運転などに活用されている。

正解は「1. 強化」

問題文には「自動運転などに活用されている」とある。このヒントが鍵になる。
自動運転では、車が自ら環境を観察し、適切な行動を選択しながら最適な運転を学んでいく必要がある。このような試行錯誤を通じて学ぶ手法が「強化学習」だ。

強化学習（Reinforcement Learning）は、エージェント（学習する主体）が環境から「報酬」を受け取り、その報酬を最大化するように行動を選択していく手法である。具体的には以下のような構成要素が含まれる：

この仕組みが、自動運転やゲームAI、ロボット制御などに広く応用されている。

誤答となる選択肢も、それぞれ意味のある学習概念を含んでいる。混同しやすいため、以下に整理してみる。

選択肢	説明	正解とならない理由
自動学習	一般的な用語として使われるが、厳密な機械学習分類には存在しない	学術的な定義が曖昧
半教師学習	ラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせて学習する手法	自動運転にはあまり直接的に使われていない
画像学習	コンピュータビジョン分野で使われる表現だが、学習手法の分類ではない	「画像」は入力データの種類であって学習方法ではない

このように、正しい選択肢を導き出すには、用語の意味を知るだけでなく、「どこで使われているか」「何を目的としているか」に注目する必要がある。

強化学習は、理論だけでなく実務でも活用が進んでいる。以下のような分野では、すでに実装されている事例が多い。

環境（交通状況）を観察し、加減速・ハンドル操作などの行動を選択する。安全運転が継続されれば高い報酬を与える、といった学習プロセスを繰り返す。

囲碁やDota2といった複雑なゲームで、人間のトッププレイヤーを凌駕する戦略を学習。報酬は勝敗や得点に基づく。

効率よく作業をこなす動作パターンを、成功体験と失敗体験を通じて習得する。生産効率やエネルギー消費が報酬の基準になることもある。

G検定では、ただ単に用語を覚えるだけでなく、「どの技術が、どこで、なぜ使われているのか」という背景理解が問われる。
今回の問題では、選択肢の中で唯一、自動運転の文脈に当てはまるのが「強化学習」だった。

✅ 強化学習は「試行錯誤」と「報酬」によって学ぶ学習手法
✅ 自動運転、ゲームAI、ロボット制御など、実用例が豊富
✅ 他の選択肢（半教師学習、画像学習など）は、定義や用途が異なる

G検定対策としては、こうした「文脈に応じた正確な理解」が何よりも重要だ。次の学習では、強化学習のアルゴリズム（Q学習、SARSA、DQNなど）にも目を向けてみると、より理解が深まるはずだ。