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title: "AI三大ブームまとめ（第一次〜第三次）"
description: "AI三大ブームを、第一次の探索・推論、第二次の知識表現とエキスパートシステム、第三次の機械学習・深層学習という主役で比較します。組合せ爆発、知識獲得のボトルネック、ビッグデータと計算資源の発展という各時代の限界・背景を対応させ、技術や人物を誤った年代へ置く選択肢を見抜きます。"
canonical_url: "https://stemtazoo.github.io/gk/ai-booms-cheatsheet/"
section: "gk"
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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。

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## 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   |

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## 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。

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### 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

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### 限界

* 現実問題が複雑すぎた
* 計算量が爆発

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## 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」

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### 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**

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### 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**

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## 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」

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### 特徴

* 機械学習
* ディープラーニング
* 大量データ・計算資源

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## 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

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## 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

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## 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**