🔰 初心者
エアコンもAI、ChatGPTもAI...「AI」って範囲が広すぎませんか？何か分類はないんですか？
🎓 上級者
良い質問です。実は「AI」と呼ばれるものにはレベル1〜4の4段階があります。これはどの程度高度な処理をしているかで分類したもので、G検定でもよく出題されます。
📊 4つのレベルの全体像
図1: 人工知能の4つのレベル ── レベルが上がるほど高度な処理を行う
🔍 各レベルの詳細
レベル1：単純な制御プログラム
あらかじめ決められたルール通りに動くだけのプログラム
「温度が28度以上ならクーラーON」のような固定的な条件分岐で制御する。学習や推論は行わない。
例：エアコン、洗濯機、炊飯器、マークシート読取機
厳密には「知能」があるとは言いにくいが、「AIを搭載」と宣伝される家電はこのレベルも含む。
レベル2：古典的な人工知能
探索・推論・知識ベースを使って複雑な判断を行う
多数のルールや知識を組み合わせて判断する。入力に対する振る舞いが非常に多様で、一見すると知能があるように見える。
例：将棋AI、お掃除ロボット、エキスパートシステム（診断システム）
ルールは人間が設計・記述しており、データから自動で学習するわけではない。
レベル3：機械学習を取り入れたAI
データからパターンを自動で学習する
人間がルールを書くのではなく、大量のデータをもとにAI自身がパターンを発見する。ただし特徴量（データのどこに注目するか）は人間が設計する必要がある。
例：検索エンジン、スパムフィルタ、推薦システム、ビッグデータ分析
人間がルールを書く手間は減ったが、良い特徴量を設計するのに専門知識が必要。
レベル4：ディープラーニングを取り入れたAI
特徴量すらAIが自動で学習する（表現学習）
ディープラーニングにより、データのどこに注目するか（特徴量）もAIが自動で発見する。人間の設計が最も少ないレベル。
例：画像認識、音声認識、自動翻訳、自動運転、生成AI
第3次AIブームの核心であり、現在のAI技術の主流。
⚖️ レベル3とレベル4の違いがポイント
🔰 初心者
レベル3とレベル4、どちらもデータから学習するんですよね？何が違うんですか？
🎓 上級者
特徴量を誰が設計するかが決定的な違いです。ここはG検定で問われやすいので、しっかり区別しましょう。
レベル3（機械学習）
特徴量は人間が設計
「この画像のどの部分に注目するか」を人間が指定する必要がある
レベル4（ディープラーニング）
特徴量もAIが自動学習
何に注目すべきかをAI自身がデータから見つけ出す（表現学習）
特徴量とは？
データの中から予測に役立つ情報を取り出したもの。
例えば「猫かどうか」を判定するとき、耳の形、ヒゲの有無、目の大きさなどが特徴量にあたる。
レベル3：「耳の形に注目しなさい」と人間が指示
レベル4：「耳の形が重要だ」とAIが自分で発見
📋 4つのレベル比較表
| レベル |
名称 |
ルール |
特徴量 |
代表例 |
| 1 |
単純な制御プログラム |
人間が固定設計 |
— |
エアコン、洗濯機 |
| 2 |
古典的な人工知能 |
人間が多数設計 |
— |
将棋AI、エキスパートシステム |
| 3 |
機械学習を取り入れたAI |
データから自動学習 |
人間が設計 |
検索エンジン、スパムフィルタ |
| 4 |
ディープラーニングを取り入れたAI |
データから自動学習 |
AIが自動学習 |
画像認識、自動運転、生成AI |
🎯 G検定ポイント
- レベル1：単純な制御プログラム。固定的な条件分岐のみ（エアコン等）
- レベル2：古典的AI。探索・推論・知識ベースで複雑な判断（将棋AI、エキスパートシステム）
- レベル3：機械学習AI。データからパターンを学習するが、特徴量は人間が設計
- レベル4：ディープラーニングAI。特徴量もAIが自動で学習する（表現学習）
- レベル3→4 の違いは「特徴量を誰が作るか」。これが最頻出ポイント
- レベルが上がるほど人間の手作業が減り、AIの自動化の範囲が広がる