機械学習とは？きかいがくしゅう
機械学習とは、大量のデータからコンピュータ自身が規則性やパターンを見つけ出し、それをもとに未知のデータに対する予測や分類を行えるようにする技術。人間が判定ルールを1つずつ書き下ろすのではなく、正解や傾向をデータで示して規則のほうを学ばせる点が特徴で、学習の与え方によって教師あり学習・教師なし学習・強化学習に分けられる。
最終更新：2026-10-09
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迷惑メールの判定のように、条件が無数にあって例外も多い問題は、人間がif文でルールを書き並べる方式では手に負えない。書いた端から相手の書き方が変わり、ルールの数だけ保守の手間が増える。そこで判定の根拠をデータから統計的に導き、新しいデータで更新できる形に置き換えたのが機械学習である。計算資源と蓄積データが安くなったことで実用に乗った。基本情報では技術要素の分類と、過学習などの用語の意味が問われる。
具体例
Gmailの迷惑メールフィルタは、利用者が「迷惑メールを報告」した大量のメールを正解付きデータとして学習し、新着メールを自動で振り分ける教師あり学習の例である。メルカリの出品時のカテゴリ提案のように、写真や文章から適切な分類を推定する用途にも使われている。
試験での引っ掛け
教師あり（正解を与えて分類・回帰）、教師なし（正解を与えずグループ分け＝クラスタリング）、強化学習（報酬を手掛かりに試行錯誤）の3分類の取り違えが定番。また訓練データに合わせ込みすぎて未知のデータでは精度が落ちる現象が過学習で、学習不足とは向きが逆である。
関連用語
出た過去問
問題文で直接問われたものと、解説の中で触れられたものが含まれます。
出典：平成29年度 秋期 基本情報技術者試験 午前 問74（IPA）解説で登場
車載機器の性能の向上に関する記述のうち、ディープラーニングを用いているものはどれか。
正解：システムが大量の画像を取得し処理することによって、歩行者と車をより確実に見分けることができるようになった。
要点：ディープラーニングは大量データの学習で認識精度を高める
ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークに大量のデータを学習させ、特徴の捉え方そのものを自動で獲得する手法である。大量の画像を学習して歩行者と車を高い精度で見分けられるようになる例は、まさにこの技術の適用にあたる。センサの閾値判定や通信によるデータ更新は、機械学習とは無関係である。
出典：平成30年度 春期 基本情報技術者試験 午前 問61（IPA）
蓄積されたデータに対してパターン認識機能や機械学習機能を適用することによって、コールセンタにおける顧客応対業務の質的向上が可能となる事例はどれか。
正解：顧客の問合せの内容に応じて、関連資料や過去の応対に関する全履歴から、最適な回答をリアルタイムで導き出す。
要点：機械学習で過去履歴から最適回答を導くのが質的向上の事例
蓄積された問合せと応対の履歴に対してパターン認識や機械学習を適用すると、寄せられた質問の内容を解析し、膨大な過去事例や資料の中から最適と思われる回答を自動的に選び出して提示できる。これによりオペレータの経験差によらず、応対の質を高められる。
出典：令和元年度 秋期 基本情報技術者試験 午前 問73（IPA）
出典：平成29年度 春期 基本情報技術者試験 午前 問29（IPA）解説で登場
ビッグデータの活用例として，大量のデータから統計学的手法などを用いて新たな知識（傾向やパターン）を見つけ出すプロセスはどれか。
正解：データマイニング
要点：データマイニングは大量データから傾向・規則を掘り出す
データマイニングは、大量に蓄積されたデータへ統計解析や機械学習などの手法を適用し、人が気付いていなかった傾向や規則性を掘り起こすプロセスです。あくまで分析して知識を導く行為であり、データを蓄える器や、データを説明するデータそのものとは役割が異なります。
出典：平成30年度 秋期 基本情報技術者試験 午前 問3（IPA）
AIにおける機械学習の説明として，最も適切なものはどれか。
正解：記憶したデータから特定のパターンを見つけ出すなどの，人が自然に行っている学習能力をコンピュータにもたせるための技術
要点：機械学習はデータから規則性を自動獲得させる技術
機械学習は、大量のデータからパターンや規則性をコンピュータ自身に見つけ出させる技術で、人間が経験から学ぶ過程を模したものである。ルールを人手で書き下すのではなく、データから統計的にモデルを獲得する点が本質になる。
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。