AI三大ブームまとめ（第一次〜第三次）は頻出論点を整理して得点力につなげる学習テーマです。この記事では仕組み・役割・使いどころを押さえ、G検定で問われる判断ポイントとひっかけポイントを解説します。

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まず結論（ここだけ覚えればOK）

G検定で問われるAIブームは「主役」で切り分ける。

  • 第一次AIブーム：探索・推論
  • 第二次AIブーム：エキスパートシステム（知識工学）
  • 第三次AIブーム：機械学習・ディープラーニング

👉 技術名ではなく「考え方の中心」で判断する。

一目でわかる対応表（最重要）

AIブーム 時代 主役 キーワード
第一次 1950〜60年代 探索・推論 トイ・プロブレム
第二次 1980年代 エキスパートシステム 知識工学
第三次 2010年代〜 機械学習・深層学習 ビッグデータ

第一次AIブーム（探索・推論）

直感的な説明

「人間の思考をアルゴリズムで再現できるのでは？」

という発想の時代。

特徴

  • 探索アルゴリズム
  • 論理推論
  • 問題空間が小さい

👉 トイ・プロブレム が中心

限界

  • 現実問題が複雑すぎた
  • 計算量が爆発

第二次AIブーム（エキスパートシステム）

直感的な説明

「専門家の知識をそのままルールにすれば賢くなる」

特徴

  • IF-THENルール
  • 知識ベース
  • 推論エンジン

👉 学習ではなく知識記述

限界（頻出）

  • ルール作成が人手依存
  • 知識更新が困難

👉 知識獲得のボトルネック

第三次AIブーム（機械学習・深層学習）

直感的な説明

「ルールは教えず、データから学ばせよう」

特徴

  • 機械学習
  • ディープラーニング
  • 大量データ・計算資源

G検定ひっかけポイント

  • ❌「第二次AIブーム＝ディープラーニング」

  • ❌「第一次AIブーム＝エキスパートシステム」

  • ❌「ENIAC＝AIブーム」

  • ✅ 探索 → 知識 → 学習 の順番

覚え方（試験用）

考える → 知る → 学ぶ

  • 考える：第一次
  • 知る：第二次
  • 学ぶ：第三次

まとめ（試験直前用）

  • 第一次：探索・推論
  • 第二次：エキスパートシステム
  • 第三次：機械学習・深層学習

👉 迷ったら

探索 → ルール → データ

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