エキスパートシステムの課題
エキスパートシステムは、専門家の知識をルールとして蓄積し、推論によって診断や判断を行うAIです。一方で、専門家の暗黙知を取り出すこと、ルールを網羅すること、変化に合わせて保守することが難しいという課題があります。
正解の理由
選択肢1が正解です。知識獲得ボトルネックと呼ばれるように、専門知識を正確かつ網羅的にルール化する作業は大きな負担でした。また、例外が増えるとルールが複雑になり、保守も難しくなります。
G検定で押さえるポイント
- 第二次AIブーム、知識表現、推論、知識獲得ボトルネックをセットで覚えます。
- 歴史問題では、第一次・第二次・第三次AIブームと関連技術を時系列で整理します。
- 概念問題では、似た用語との違いを一文で説明できるようにします。
混同しやすい論点
- GPUや正解ラベルの有無は、エキスパートシステムの中心課題ではありません。
- 名称の印象だけで選ぶと誤答しやすいため、定義と具体例を結び付けて覚えます。
- 現在の生成AIブームの知識を、古典的AIの歴史問題へ無理に当てはめないよう注意します。
他の選択肢の評価
- 選択肢1が正解です。知識の抽出・ルール化・保守が大きな課題です。
- 選択肢2は誤りです。ルール実行にGPUは必須ではありません。
- 選択肢3は教師あり学習の話で、エキスパートシステムの説明ではありません。
- 選択肢4は誤りです。文章処理や診断などにも関係します。
実務上の意味
実務では、ルールベースは説明しやすい一方で保守負荷が高くなりがちです。機械学習と組み合わせる場合も、ルールの責任範囲を明確にする必要があります。
G検定では、用語の丸暗記だけでなく「どの場面で使う概念か」「何と対比されるか」まで問われやすいです。正答を選んだ後に、誤答がなぜ成り立たないかを説明できる状態にしておくと、文章表現を変えた問題にも対応しやすくなります。G検定対策では、正解語だけでなく、反対概念、代表例、限界、現在の実務での使われ方を一緒に説明できる粒度まで確認しておくと安定します。また、問題文の時代背景や技術名を手がかりに、どのAIブーム・どの学習方式・どの限界の話かを切り分けてください。