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title: "知識表現まとめ（フレーム・意味ネット・論理）"
description: "知識表現まとめ（フレーム・意味ネット・論理）について、G検定で問われる特徴量・教師なし学習分野の観点から、基本的な意味、代表モデル・手法との関係、試験で問われやすい判断軸を整理します。暗記だけでなく、似た概念との混同を避ける見分け方や、選択肢を切るためのポイントも確認します。"
canonical_url: "https://stemtazoo.github.io/gk/knowledge-representation/"
section: "gk"
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## まず結論（試験での切り方）

**知識表現とは「人間の知識を、コンピュータが扱える形で表す方法」**。

G検定では、

> どの表現方法が、どんな知識に向いているか

を問われます。

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## 知識表現とは何か

知識表現は、古典AIにおける中核概念で、

* 人が持つ知識
* 世界の構造
* 物事の関係性

を **形式的に記述** します。

👉 学習ではなく **記述** が基本

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## 主な知識表現の種類（最重要）

古典AIでよく使われる知識表現は次の3つです。

1. フレーム
2. セマンティックネットワーク（意味ネット）
3. 論理表現

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## フレーム（Frame）

### 直感的な説明

> 「物事を属性のまとまりとして表す」

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### 特徴

* オブジェクト指向的
* スロット（属性）と値で構成
* 継承が可能

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### 例

* 鳥

  * 羽：ある
  * 飛ぶ：はい

* ペンギン（鳥を継承）

  * 飛ぶ：いいえ

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## セマンティックネットワーク（意味ネット）

### 直感的な説明

> 「概念同士の関係をネットワークで表す」

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### 特徴

* ノード：概念
* エッジ：関係（is-a, part-of など）
* 概念間の関係が直感的

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### 例

* 犬 → is-a → 動物
* 車 → part-of → エンジン

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## 論理表現

### 直感的な説明

> 「事実やルールを論理式で表す」

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### 特徴

* 厳密な推論が可能
* 前向き推論・後ろ向き推論
* 表現力は高いが扱いが難しい

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### 例

* 人(x) → 死ぬ(x)
* 人(ソクラテス)

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## 3つの比較（頻出）

| 表現方法  | 得意なこと | キーワード          |
| ----- | ----- | -------------- |
| フレーム  | 属性・継承 | スロット           |
| 意味ネット | 関係性   | is-a / part-of |
| 論理    | 厳密な推論 | 論理式            |

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## G検定ひっかけポイント

* ❌「知識表現は機械学習」

* ❌「意味ネット＝ニューラルネット」

* ❌「フレーム＝データベース」

* ✅ **人が書く・ルール化 = 知識表現**

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## 覚え方（試験用）

> **箱・線・式**

* 箱：フレーム
* 線：意味ネット
* 式：論理

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## まとめ（試験直前用）

* 知識表現は古典AIの中核
* フレーム・意味ネット・論理
* 学習ではなく記述

👉 迷ったら

> **人が知識を書く → 知識表現**