G検定資格試験で理解すべき推論・探索を現役DSが網羅的に解説！

「推論・探索・探索木・幅優先探索・深さ優先探索」など、G検定の勉強を始めると、第1次AIブームに関連する用語がいくつも出てきます。

「似たような言葉が多くて、違いがよく分からない」と感じている方も多いのではないでしょうか。

G検定の全体的な学習の進め方は「【完全攻略】G検定の試験概要と勉強方法！10時間合格の裏話」にまとめているので、まだ読んでいない方はあわせてチェックしてみてください。

推論と探索とは

推論と探索は、第1次AIブーム（1950年代後半〜1960年代）の中心技術です。

第1次AIブームの時代背景

第1時AIブームの背景を整理しておきましょう。

時代背景	内容
データ量	インターネット登場前のため、 今と比べてデータが少ない
計算資源	コンピューターの性能が低く、 処理できる量も限られていた
できたこと	定義が単純・明確な問題であれば答えを導き出せた

このような制約の中でも、「推論×探索」を組み合わせることで、ある種の問題は解けるようになりました。

推論とは

すでに知っている知識やルールをもとに、未知の事柄を予測することです。

自分の知っている知見から「こうじゃないか」と予測するイメージです。この推論によって、どの選択肢が良さそうかを判断していきます。

探索とは

目的までの道を場合分けや試行錯誤で探っていくことです。

身近な例で言うと、Googleマップやカーナビです。

推論×探索＝人間の問題解決プロセス

推論と探索を組み合わせると、ほぼ人間の問題解決プロセスと同じです。

1. 推論：知識・経験をもとに「どの選択肢がよさそうか」を判断する
2. 探索：その選択肢を実際に辿り、確かめていく

代表的な探索手法

第1次AIブームでは、いくつかの探索手法が生まれました。大きく4系統に分類できます。

系統	手法	概要
基本的な探索	探索木	問題の状態遷移を木構造で表して 場合分けする
ゲーム戦略	ミニマックス法	自分の番は自分が有利に、相手の番は相手が有利に手を打つ前提で戦略を立てる
ゲーム戦略	αβ法	ミニマックス法を高速化。結果が変わらないパターンを省略する
確率的探索	モンテカルロ法	ランダムな試行を繰り返して 評価する
全探索	ブルートフォース	全パターンを網羅的に探索する

探索木とは

問題の状態遷移を木構造で表したものです。

「場合分けを繰り返していけば、いつか目的に到達できる」という発想が元になっています。コンピューターは単純な計算の繰り返しが得意なので、この場合分けをどんどん繰り返させれば解けるのではないか、というアイデアです。

探索木のイメージ：お出かけするかどうかの判断

たとえば「今日お出かけするかどうか」を場合分けするとします。

• スタート → 気温20°以上か？
• 20°以上（G）→ 晴れか雨か？
• 晴れ（I）→ お出かけしやすい　/　雨（H）→ やめておこう

このように条件を枝分かれさせて場合分けを続けていくのが探索木です。

探索木で解ける問題の例

ロボットの行動計画では、「状態・行動・結果」の3つの遷移で行動を記述するSTRIPS（ストリップス）という手法が使われました。

また、英語の指示でコンピューターを動かすシステムをSHRDLU（シルドル）といい、積み木という限られた世界でコンピューターと自然な会話ができた第1次AIブームの代表例として紹介されます。

ゲーム戦略で使われた探索手法（参考）

ミニマックス法とαβ法は、オセロ・チェス・将棋・囲碁などのボードゲームで活用されました。

手法	概要
ミニマックス法	自分の番はスコアを最大化、 相手の番はスコアを最小化する前提で戦略を立てる
αβ法	ミニマックス法の高速化版。 結果が変わらないと確定したパターンの探索を省略する

モンテカルロ法は、ランダムな試行を繰り返して評価する手法です。囲碁の9×9盤面ではプロ棋士と同レベルに達したこともありました。

探索手法の用語整理

G検定で頻出なのが、幅優先探索と深さ優先探索の違いです。ここをしっかり整理しておきましょう。

幅優先探索

出発地点から近いノードを端から順に探索していく方法です。「幅（横方向）」を優先して進みます。

上の層を全部チェックしてから次の層へ進むイメージです。S → A → B, G（横を先に）→ C, D → H, I…という順番で探索します。

	内容
メリット	ゴールまでの最短経路が必ず見つかる
デメリット	途中のノードをすべて記憶するため、 メモリ使用量が大きくなる

深さ優先探索

行けるところまで進んで、行き止まりになったら1つ手前に戻る方法です。「深さ（縦方向）」を優先して進みます。

どんどん奥まで進んで、詰まったら戻るイメージです。S → A → B → C（行き止まり）→ D → E（行き止まり）→ F…という順番で探索します。

	内容
メリット	解が見つからなければ戻るだけなのでメモリを節約しやすい。運が良ければ早く解が見つかる
デメリット	運が悪いと解が見つかるまで時間がかかる。 最短経路は保証されない

2つの探索方法の比較

	幅優先探索	深さ優先探索
進み方	横方向（層ごと）に順番に探索	縦方向に可能な限り深く進む
最短経路	必ず見つかる	保証されない
メモリ	多く使う	節約しやすい
得意なケース	確実に最短経路が欲しいとき	メモリに制約があるとき

試験でよく出る引っかけポイント

推論と探索の限界

第1次AIブームで研究された推論と探索には、明確な限界がありました。

	内容
強み	ルールが明確な問題には強い （チェス・パズル・迷路など）
限界	現実世界はルールが曖昧。 探索パターンが爆発的に増えて対応できない

現実の問題は「おもちゃの問題（トイ・プロブレム）」とは違います。あらゆる状況に対応しようとすると探索パターンが膨大になり、処理が追いつかなくなります。

G検定資格試験の推論・探索まとめ

この記事では、第1次AIブームの中心技術である「推論と探索」を解説しました。

テーマ	ポイント
推論とは	既知の知識・ルールをもとに未知のことを予測すること
探索とは	目的までの道を場合分け・試行錯誤で探っていくこと
探索木	問題の状態遷移を木構造で表して場合分けする手法。 G検定で最頻出
幅優先探索	横方向に順番に探索。 最短経路が必ず見つかるがメモリを多く使う
深さ優先探索	縦方向に可能な限り進む。 メモリ節約できるが最短経路は保証されない
ミニマックス法・αβ法	ボードゲームで活用。 αβ法はミニマックス法の高速化版
モンテカルロ法	ランダムな試行を繰り返して評価
ブルートフォース	全パターンを網羅的に探索。 実装は簡単だがメモリを多く消費
推論・探索の限界	現実世界はルールが曖昧で探索パターンが爆発し、 実用化できなかった

G検定に合格するための学習ロードマップ

推論と探索の知識が整ったら、次は試験対策を効率よく進めましょう。「どの参考書を使えばいい？」「どの順番で学習を進めれば効率的？」という疑問にまとめて答えたのが、次の記事です。

→ 【完全攻略】G検定の試験概要と勉強方法！10時間合格の裏話

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資格取得後に差がつく、実務スキルとは

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