人工知能（Artificial Intelligence／AI）は、人間の知的活動に相当する処理を機械で実現しようとする技術・研究分野の総称です。本記事は個別アルゴリズムの解説ではなく、試験でつまずきやすい概念地図——AIの中に機械学習や生成AIがどう位置づくか、弱いAIと強いAIの違い——に焦点を当てます。
試験で問われる見方
G検定では、「AI＝意識や感情を持つもの」という言い切りが×になることが多いです。また、機械学習がAIの代表的アプローチの一つであること、弱いAIが現実に広く使われていることも頻出です。
生成AIパスポート第1章では、弱いAI（ANI）と強いAI（AGI）の定義の入れ替えに注意が必要です。ChatGPTのようなサービスは強力ですが、試験上は弱いAIの文脈で説明されることが多いです。
演習で確認する
G検定：TF-001（定義）、TF-002（意識・感情）、TF-003（機械学習との関係）、TF-010（弱いAI）
生成AIパスポート：HQ-0015（弱いAI）、HQ-0036（強いAI）、人工知能とは（一問一答ドメイン）
人工知能の定義
人工知能は、人の知的活動に相当する処理を機械で扱おうとする広い概念です。学習・推論・知識表現・言語理解・画像認識など、多様なテーマを含みます。
重要なのは、現在実用化されているAIの多くが特定タスクに特化している点です。人間のようにあらゆる場面で万能に活躍するシステムは、まだ一般には存在しません。
概念の包含関係
試験でよく問われるのは、次の入れ子構造です。
| 用語 | 位置づけ | 例 |
|---|---|---|
| 人工知能（AI） | 最も広い概念 | 探索、推論、機械学習、生成AIすべてを含む |
| 機械学習 | AIの一分野。データから学習 | 回帰、分類、クラスタリング |
| ディープラーニング | 機械学習の一分野。多層ニューラルネット | CNN、Transformer |
| 生成AI | AIの一分野。新規コンテンツ生成 | テキスト・画像・音声の生成 |
| LLM | 生成AIの中核技術の一つ | 大規模言語モデル |
「機械学習はAIの外にある」「生成AIがAI全体を占める」といった説明は試験では×になりやすいです。TF-170で生成AIの位置づけもあわせて確認してください。
弱いAIと強いAI
AIの「強さ」は性能の話ではなく、汎用性の話として覚えると整理しやすいです。
| 区分 | 英語 | 意味 | 現状 |
|---|---|---|---|
| 弱いAI | ANI（Artificial Narrow Intelligence） | 特定の課題・用途に特化して能力を発揮するAI | 画像認識、翻訳、推薦、生成AIなど実用例が多数 |
| 強いAI | AGI（Artificial General Intelligence） | 幅広い課題に人間のように汎用的に対応できる知能 | 研究・概念上の目標。現時点では未実現 |
「ChatGPTは強いAIだからAGI」——このような混同は避けてください。会話が自然でも、試験では特化型AI（弱いAI）として扱われる設問が多いです。
AIの主な分野（地図）
人工知能という大きな傘の下には、次のような領域があります。すべてを深く学ぶ必要はありませんが、名前と役割だけ押さえておくと他の用語記事につながります。
生成AIとの違い
生成AIは人工知能の一分野です。需要予測、異常検知、画像分類など「生成しないAI」も多数あり、すべてのAIが生成AIではありません。
逆に、生成AIは人工知能研究の成果を業務に持ち込む入口になっており、AIリテラシーやプロンプト設計など、利用者側の知識も重要になっています。
歴史のざっくり整理
試験では年代の暗記より、ブームと冬の時代の流れが問われることがあります。