はじめに

G検定の問題には、AIの歴史や代表的な技術に関する知識を問うものが多く出題される。
その中でも、「ImageNet」や「ディープラーニング」に関連した問題は頻出ポイントだ。

今回は、G検定の過去問をもとに、2012年の国際コンテストImageNet ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）で優勝したモデルについて解説する。

問題：2012年のImageNet優勝モデルは？

以下の文章を読み、(●)に最もよく当てはまる選択肢を選べ。

2012年、国際コンテストImageNet(ILSVRC)にてトロント大学のチームが開発したディープラーニングを活用したモデル(●)が優勝した。

• VGG 16
• AlexNet
• ResNet
• GoogLeNet

正解は「AlexNet」

なぜ「AlexNet」が正解なのか？

2012年、ImageNetコンテストにて圧倒的な性能を見せつけたのが「AlexNet」というディープラーニングモデルだった。
このモデルは、トロント大学のAlex Krizhevsky氏らが開発したもので、従来の手法に比べて分類精度を大きく向上させた。

AlexNetの特徴

• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を活用
• ReLU活性化関数を導入
• ドロップアウトによる過学習の抑制
• GPUによる高速学習

これにより、画像認識の精度が劇的に向上し、AIの研究においてディープラーニングの時代が到来したと言ってよい。
まさに「歴史を変えたモデル」として、G検定でもしばしば問われる重要知識だ。

他の選択肢はなぜ不正解か？

一見すると、それぞれ有名なモデルばかりだが、「2012年の優勝モデル」という条件においては不正解となる。以下、それぞれを簡潔に見ていこう。

選択肢に登場する各モデルはどれも革新的だが、「2012年に初のディープラーニングモデルとしてImageNetを制覇したのはAlexNetだけ」という点を見落としてはならない。

G検定でこの問題から学べること

G検定では、技術そのものだけでなく時代背景や登場順も問われるケースがある。
単に「聞いたことがある名前」ではなく、「いつ・誰が・何のために作ったか」まで把握しておくと正解率が一気に上がる。

おすすめの学習ポイント

• AIモデルの年表を簡単に整理しておく
• 代表的なCNNモデル（LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNetなど）の違いを把握する
• ILSVRCの歴史とその意義を理解しておく

まとめ

今回紹介した問題は、G検定の中でもAI技術の歴史とモデルの理解を問う典型的な例だ。

✅ 正解は「AlexNet」
✅ ポイントは「2012年」「トロント大学」「初のディープラーニング活用」
✅ 他の有名モデルも併せて登場年や特徴を押さえておくと得点力が高まる

G検定は単なる用語暗記だけでなく、こうした「背景理解」が大きな武器になる。次の問題に備えて、1つずつ丁寧に知識を積み上げていこう。