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title: "探索と推論（探索問題・推論問題）"
description: "探索と推論（探索問題・推論問題）について、G検定で問われるAI倫理・法規分野の観点から、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/search-and-inference/"
section: "gk"
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## まず結論

**「探索・推論」は、状態空間の中から解や経路を論理的に見つけ出すための手法であり、
画像認識のようなパターン認識問題には適していません。**

G検定では、
👉 **「探索・推論が“向かない問題”を選ばせる」**
という形で出題されることが多いです。

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## 直感的な説明

「探索・推論」は、

* ルールがはっきりしている
* 状態や選択肢を順番にたどれる

といった問題に向いています。

逆に、

* 画像や音声のようにあいまい
* 正解をルールで書ききれない

問題には向きません。

👉 **道順を考えるのは得意、見た目を判断するのは苦手**
と覚えると分かりやすいです。

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## 定義・仕組み

### 探索（Search）

* 状態空間の中から目的の状態を見つける
* 代表例：

  * 幅優先探索
  * 深さ優先探索
  * A* アルゴリズム

👉 **「次にどこへ行くか」を探す**

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### 推論（Inference）

* 与えられた知識やルールから結論を導く
* 論理推論、記号推論など

👉 **「ルールから答えを導く」**

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## いつ使う？（得意・不得意）

### 得意な問題

* 迷路の経路探索
* ロボットの移動経路の最適化
* ハノイの塔
* ゲームの手順探索

### 不得意な問題

* 手書き文字の画像認識
* 音声認識
* 画像分類全般

👉 **「見た目を判断する問題」は探索・推論ではない**

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## G検定ひっかけポイント

### ① ロボット＝機械学習と思わせる

* ロボットの移動経路最適化 → **探索・推論**
* 画像を見て判断 → **機械学習**

👉 ロボットという単語に引っ張られない

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### ② 「最適化」という言葉

* 経路の最適化 → 探索
* 重みの最適化 → 機械学習

👉 **何を最適化しているかを見る**

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### ③ ハノイの塔・迷路は鉄板

* ハノイの塔 → 探索・推論
* 迷路探索 → 探索・推論

👉 出た瞬間に即答できるように

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## まとめ（試験直前用）

* 探索・推論は **状態空間から解を見つける手法**
* 経路探索・手順探索に強い
* **画像認識や音声認識には不向き**

👉 迷ったら

> **道順・手順？ → 探索・推論**
> **画像・音声？ → 機械学習**