生成AIパスポートの勉強時間は？
公式の目安はなし。4週間の計画例と進め方

正解は 1（推論）です。

【概要】

推論は、すでに与えられた事実と事前に設定されたルールを組み合わせ、そこから新たな結論を導き出す処理である。第1次AIブームで探索とともに重視された。

【図解】実験的機能

図解は実験的機能です。内容を簡略化しているため、公式テキストの記載と異なることがあります。

【各選択肢の解説】

• 1. 推論正解あなたの解答 推論は事実とルールを組み合わせて新たな結論を導く処理で、青信号なら進んでよいという判断が例である。
• 2. 探索あなたの解答 探索は複数の選択肢を順に検討して目的に適した解を見つける処理であり、結論を導く推論とは別である。
• 3. クラスタリングあなたの解答 クラスタリングは共通項でデータをグループ分けする教師なし学習の手法で、第1次ブームの処理手法ではない。
• 4. 次元削減あなたの解答 次元削減は重要な情報だけを残してデータを把握しやすくする手法であり、ルールから結論を導く処理ではない。

正解は 3（探索）です。

【概要】

探索は、複数の選択肢を順に検討して目的に最も適した解を見つけ出す処理である。カーナビが目的地までの最良の経路を探すイメージで、第1次AIブームで重視された。

【図解】実験的機能

図解は実験的機能です。内容を簡略化しているため、公式テキストの記載と異なることがあります。

【各選択肢の解説】

• 1. 推論あなたの解答 推論は事実とルールから新たな結論を導く処理であり、選択肢を順に検討して最適解を探す処理ではない。
• 2. 畳み込みあなたの解答 畳み込みは画像の一部に注目して処理する方法であり、第1次ブームで重視された経路探しの処理ではない。
• 3. 探索正解あなたの解答 探索は複数の選択肢を順に検討して最も適した解を見つけ出す処理である。
• 4. 転移学習あなたの解答 転移学習は学習済みモデルの知識を別のタスクに再利用する手法で、最適な経路を選ぶ処理ではない。