訓練データとは？くんれんでーた
訓練データとは、機械学習（データから規則を学ばせる仕組み）で、コンピュータに規則を学ばせるために与えるデータ。教師あり学習では「入力」と「正解（正解ラベル）」を組にして与え、AIはその組から「この入力ならこの答え」という規則を作る。学習に使わなかった別のデータ（検証データ・テストデータ）で当たり具合を確かめて、初めて実際に使えるかが分かる。ip では、どの学習方法にどんなデータを与えるかの組合せが問われる。
最終更新：2026-10-10
この語が出る過去問を解く →背景
人が規則を一つずつ書く方法（ルールベース）では、迷惑メールの文面や写真の写り方のように例外の多いものを書き切れなかった。そこで大量の実例を見せ、規則のほうをコンピュータに見つけさせる機械学習が広まった。この方法では学ばせる材料の量と質が結果を左右するので、「何を学ばせたか」を指す訓練データという語が要るようになった。
具体例
Gmailの迷惑メールの振り分けは、利用者が「迷惑メールを報告」したメールも材料にして、迷惑メールらしさを学んでいる。報告の一件一件が「このメールは迷惑メール」という正解つきの訓練データになる。過去問では、赤ちゃんの泣き声の音声と、泣いた原因（空腹・眠いなど）を組にして学ばせる例が、教師あり学習として出た。
試験での引っ掛け
正解ラベルつきの訓練データを使うのは教師あり学習。教師なし学習は正解の無いデータから似たもののまとまりを見つけ、強化学習は正解ではなく行動の結果に与える「報酬」で学ぶ。この組合せを入れ替えた選択肢が狙われる。また、訓練データではよく当たるのに新しいデータでは当たらない状態を過学習という。訓練データにかたよりがあれば、AIの判断もかたよる。
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：令和4年度 秋期 ITパスポート試験 問24（IPA）解説で登場
教師あり学習の事例に関する記述として，最も適切なものはどれか。
正解：録音された乳児の泣き声と，泣いている原因から成るデータを収集して入力することによって，乳児が泣いている原因を泣き声から推測する。
要点：教師あり学習は入力と正解ラベルの対から予測規則を学ぶ
教師あり学習は、入力と正解ラベルが対になった訓練データを与えて、入力から正解を予測する規則を学ばせる方法です。泣き声の音声データとその原因という正解の組を大量に与えて原因を推測させる事例が、まさにこの形にあたります。
出典：令和5年度 秋期 ITパスポート試験 問76（IPA）
品質管理担当者が行っている検査を自動化することを考えた。10,000枚の製品画像と、それに対する品質管理担当者による不良品かどうかの判定結果を学習データとして与…
正解：0.50
要点：再現率は実際に該当するもののうち検出できた割合
再現率は、実際に不良品であるもののうち、どれだけをモデルが不良品と当てられたかの割合です。担当者が不良品と判定したのは5＋5で10枚、そのうちモデルも不良品としたのは5枚なので、5÷10で0.50になります。
出典：令和6年度 秋期 ITパスポート試験 問65（IPA）
出典：令和7年度 秋期 ITパスポート試験 問8（IPA）解説で登場
出典：令和8年度 秋期 ITパスポート試験 問16（IPA）解説で登場
教師あり学習において、正解となる情報を付与する作業を表す用語として、最も適切なものはどれか。
正解：アノテーション
要点：教師あり学習の正解ラベル付け作業がアノテーション
教師あり学習では、入力データに対して「これは何か」という正解ラベルを与えた学習データが必要になる。このラベル付け作業をアノテーションと呼び、画像への物体名の付与やテキストへの分類ラベルの付与などが該当する。学習精度はこのラベルの質と量に大きく左右される。
出典・参考
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。