AI・機械学習・データサイエンス

AI（人工知能）とは

AIは、人間の知的活動（学習・推論・判断など）をコンピュータに行わせる技術です。近年は機械学習を中心としたAIが実用化され、画像認識や音声認識など幅広く活用されています。

試験でこう出る：推論・学習・知的処理がキーワード。AI＝自動化の最先端という文脈も出ます。

小学生でもわかる説明：かしこいコンピュータのことで、考えたり覚えたりします。

機械学習（ML）

コンピュータがデータからルールを学習して、判断や予測をする仕組みです。プログラマが細かくルールを書かなくても、経験から賢くなります。

試験でこう出る：大量のデータから学ぶ＝機械学習。人が答えを教えるかどうかが分類の基準です。

小学生でもわかる説明：たくさん練習してだんだんうまくなるコンピュータです。

教師あり学習と教師なし学習

教師あり学習は「正解がついたデータ」で学習します。分類や回帰に使われます。
教師なし学習は「正解のないデータ」を整理して、似ているもの同士をグループ化するなどに使われます（クラスタリング）。

試験でこう出る：教師あり＝分類（メールの迷惑判定など）、教師なし＝クラスタリングの対応問題が頻出。

小学生でもわかる説明：正しい答えを教えてあげる学習と、自分で仲間分けする学習です。

ディープラーニング（深層学習）

人間の脳の仕組みを模した「ニューラルネットワーク」を多層にして、より複雑な問題を学習できるようにした技術です。画像認識や音声認識を高精度化します。

試験でこう出る：深層＝多層ニューラルネットワークが答えそのもの。AIの中核として出題。

小学生でもわかる説明：頭の中の神経のかたちをまねして、すごくかしこくなる方法です。

データサイエンス

データを分析して価値を引き出す考え方です。統計学、AI、データ可視化などを組み合わせて意思決定に役立てます。ビッグデータ活用の中心的分野です。

試験でこう出る：データ分析→意思決定が一連の流れとして問われます。

小学生でもわかる説明：たくさんのデータから大事なことを見つけて役立てる仕事です。

ビッグデータ

量が多い、多様、生成速度が速いなど、従来技術では扱いが難しいデータを指します。3V（Volume、Variety、Velocity）が特徴です。

試験でこう出る：3Vが鉄板。大規模・多様・高速と答えられれば満点。

小学生でもわかる説明：大きくて、たくさんの種類があって、どんどんふえていくデータです。

IoT（モノのインターネット）

家電や車、センサーなどがネットにつながり、データを収集・連携する仕組みです。多くのIoTデバイスからデータを集め、AIが分析します。

試験でこう出る：データ収集→分析→制御の流れで理解する問われ方が多いです。

小学生でもわかる説明：いろんなモノがインターネットとおしゃべりする世界です。

ロボティクス・自動化

AIを使って、業務の自動化を進める技術です。単純作業から複雑な判断まで自動化対象が広がっています。

試験でこう出る：AI活用による自動化＝競争力向上の文脈で問われます。

小学生でもわかる説明：ロボットやコンピュータが仕事を手伝ってくれます。