汎用AIと特化型AI
汎用AI（AGI）は、人間のように幅広いタスクへ柔軟に対応する知能を目指す概念です。特化型AIは、画像分類、翻訳、推薦、不正検知など、特定タスクに焦点を当てたAIです。現在の実用AIの多くは特化型AIです。
正解の理由
選択肢1が正解です。汎用AIと特化型AIの違いは、扱える課題の幅や一般化能力にあります。特化型AIが高性能でも、そのまま別分野の任意の課題を人間のように解けるわけではありません。
G検定で押さえるポイント
- 汎用AIはAGI、特化型AIはnarrow AIや弱いAIと関連付けて覚えます。
- 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
- 画像だけ、音声だけ、有料無料、過去未来といった分類ではありません。
- 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。タスク範囲の広さに着目しています。
- 選択肢2は扱うデータ種類による誤った分類です。
- 選択肢3は価格体系の話であり、技術概念ではありません。
- 選択肢4は誤りです。汎用AIは現在も研究・議論される概念です。
実務上の意味
実務では、特化型AIを業務ごとに設計・評価するのが基本です。汎用的に見える生成AIでも、業務利用では対象範囲、禁止事項、検証プロセスを定める必要があります。
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。