決定木とは？けっていぎ
決定木とは、意思決定の選択肢と、その後に起こりうる事象・確率・結果を木構造で描き、末端から期待値（起こりうる結果をそれぞれの確率で重みづけして平均した値）を計算して最適案を選ぶ手法。デシジョンツリーともいう。基本情報技術者試験では枝ごとに確率と利得を与えられ、各分岐点の期待値を求めて比較する形で出題される。
最終更新：2026-10-09
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新製品を「大規模投入」か「試験販売後に判断」かで分岐させ、各枝に需要大0.7・需要小0.3の確率と損益を書く。末端から順に期待値を計算すると、大規模投入は期待利益600万円、試験販売経由は650万円となり後者を選ぶ。
試験での引っ掛け
期待値は必ず末端から根へ向かって集約する。途中の意思決定点では期待値の大きい枝だけを残す（確率で加重しない）点が、事象の分岐点との違い。データ分類に使う機械学習の決定木とは目的が異なる点も混同されやすい。
関連用語
出典・参考
公式シラバスの1 基礎理論 ＞ 3. 情報に関する理論 ＞ (8) AI（Artificial Intelligence：人工知能）に関する技術に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。