【G検定｜理解型予想問題】RNN・LSTM・GRUはなぜ混同する？
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【G検定対策】数理・統計の弱点チェック｜5問で苦手テーマを確認
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G検定の「数理・統計」では、数式を覚えるだけでなく、確率、平均的な値、ばらつき、不確かさなど、それぞれの考え方が何を表しているのかを整理しておくことが大切です。
このページでは、条件付き確率、ベイズの定理、期待値、分散・標準偏差、情報量の5テーマを確認します。
目的は点数をつけることではありません。間違えた問題から、どのテーマを次に復習すればよいかを見つけること です。
まずは解説を見ずに5問に取り組み、間違えた問題を確認してみてください。
ジャンプするもくじ
この弱点チェックで確認すること
このページの使い方は下記のイメージです。
5問を解く
↓
正解数を確認する
↓
間違えたテーマを確認する
↓
対応する記事で復習する
数理・統計の弱点チェック
条件付き確率、ベイズの定理、期待値、標準偏差、情報量を確認します。
問題①
ある利用者が「商品Aを購入した」という条件のもとで、「商品Bも購入する確率」を考えたい。
この確率はどれか？
- A. 条件付き確率
- B. 分散
- C. 共分散
- D. エントロピー
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
A
解説：条件付き確率
条件付き確率は、ある条件が成立しているときに、別の事象が起こる確率です。
この場合は、「商品Aを購入した」という条件のもとで、商品Bも購入する確率を考えています。この問題で確認できること
条件付き確率／条件と結果／通常の確率との違い
間違えた場合の復習先
【G検定対策】条件付き確率とは？｜ある条件のもとで起こる確率をわかりやすく整理
Q
問題②
迷惑メールに特定の単語が含まれる確率と、通常メールにその単語が含まれる確率を使い、その単語を含むメールが迷惑メールである確率を更新したい。
関係が深いものはどれか？
- A. ベイズの定理
- B. 標準偏差
- C. 微分
- D. 行列の転置
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
A
解説：ベイズの定理
ベイズの定理は、ある結果が観測されたときに、原因となる事象の確率を更新するために使われます。
迷惑メール判定では、単語などの観測情報から迷惑メールである可能性を考える例があります。この問題で確認できること
ベイズの定理／条件付き確率／観測後の確率更新
間違えた場合の復習先
【G検定対策】ベイズの定理とは？｜条件付き確率とAIの推論をわかりやすく整理
Q
問題③
くじを1回引くと、2分の1の確率で100円を受け取り、2分の1の確率で0円となる。
受け取る金額の期待値はいくらか？
- A. 0円
- B. 25円
- C. 50円
- D. 100円
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
C
解説：期待値
期待値は、それぞれの結果に、その結果が起こる確率を掛けて合計します。
100円 × 0.5 ＋ 0円 × 0.5 ＝ 50円
期待値は、毎回必ず受け取れる金額ではなく、同じ試行を多数回行った場合の平均的な結果を表します。この問題で確認できること
期待値の意味／確率を考慮した平均／期待値と実際の結果の違い
間違えた場合の復習先
【G検定対策】期待値・分散・標準偏差とは？｜データの平均的な値とばらつきをわかりやすく整理
Q
問題④
商品の価格のばらつきを、元の価格と同じ「円」という単位で表したい。
最も適切なものはどれか？
- A. 分散
- B. 標準偏差
- C. 相関係数
- D. 確率密度
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
B
解説：分散と標準偏差
標準偏差は分散の平方根であり、元のデータと同じ単位でばらつきを表せます。
価格が円であれば、標準偏差も円です。
分散の単位は、元の単位を二乗したものになります。この問題で確認できること
分散と標準偏差の違い／単位／ばらつき
間違えた場合の復習先
【G検定｜理解型予想問題】期待値・分散・標準偏差はなぜ混同する？
Q
問題⑤
次のうち、一般的に最も大きな情報量を持つ出来事はどれか？
- A. ほぼ確実に起こる出来事
- B. 2回に1回程度起こる出来事
- C. めったに起こらない出来事
- D. 必ず起こる出来事
- 正解・解説（クリックで開きます）
-
正解
C
解説：情報量と確率
情報量は、起こる確率が低い出来事ほど大きくなります。
めったに起こらない出来事が起きたときほど、驚きや新しい情報が大きいと考えます。
必ず起こる出来事は、起きても新しい情報がほとんどありません。この問題で確認できること
情報量／確率との関係／エントロピーにつながる考え方
間違えた場合の復習先
「情報量・エントロピーとは？」と「エントロピー・交差エントロピー・KLダイバージェンスはなぜ混同する？」
【G検定対策】情報量・エントロピーとは？｜AIで使われる不確かさの考え方を整理
【G検定｜理解型予想問題】エントロピー・交差エントロピー・KLダイバージェンスはなぜ混同する？
Q
診断｜間違えたテーマを確認する
5問を解き終えたら、まず 間違えた問題 を確認します。
合計点だけを見るのではなく、「どのテーマで迷ったのか」を確認することが重要です。
| 間違えた問題 | 考えられる弱点 | 確認したいポイント |
|---|---|---|
| 問題① | 条件付き確率 | 条件／対象の絞り込み／P(A|B)／通常の確率との違い |
| 問題② | ベイズの定理 | 条件付き確率／事前確率／事後確率／結果から原因を考える |
| 問題③ | 期待値 | 確率／平均的な結果／確率分布／分散との関係 |
| 問題④ | 分散・標準偏差 | ばらつき／平均からのズレ／平方根／元の単位 |
| 問題⑤ | 情報量 | 確率／起こりやすさ／珍しさ／エントロピーとの関係 |
正解数から一次判定する
正解数は、分野全体を復習するか、間違えたテーマだけを復習するかを決める目安として使います。
| 正解数 | 一次判定 | 次の対応 |
|---|---|---|
| 5問 | 現時点では大きな弱点は見つからない | 理解型予想問題などで確認する |
| 3〜4問 | 一部のテーマが曖昧 | 間違えたテーマを個別に復習する |
| 0〜2問 | 分野全体の復習を推奨 | 分野まとめから確認する |
正解数だけで「理解できている」、「理解できていない」と判断するものではありません。
正解した問題でも、選択肢を絞れなかった場合や、正解した理由を説明できなかった場合は、復習対象に含めてみてください。
間違えた問題から復習する
復習するときは、5問すべてを最初から勉強し直す必要はありません。
間違えた問題に対応する記事から確認する と、復習する範囲を絞れます。
| 間違えた問題 | おすすめの復習記事 | 確認できる内容 |
|---|---|---|
| 問題① | 条件付き確率とは？ | 条件付き確率／P(A|B)／条件による絞り込み／ベイズの定理との関係 |
| 問題② | ベイズの定理とは？ | 条件付き確率／事前確率／事後確率／ナイーブベイズ／確率の更新 |
| 問題③ | 期待値・分散・標準偏差とは？ | 期待値／確率を考慮した平均／確率分布／分散との関係 |
| 問題④ | 期待値・分散・標準偏差とは？ | 分散／標準偏差／平均からのばらつき／元の単位 |
| 問題⑤ | 情報量・エントロピーとは？ | 情報量／確率／珍しさ／エントロピー／不確かさ |
0〜2問だった場合や、複数のテーマが曖昧だった場合は、個別記事だけでなく「AIに必要な数理・統計知識まとめ」から確認すると、確率、統計、情報理論とAIのつながりを整理しやすくなります。
次の弱点チェックへ
「数理・統計」の確認が終わったら、次は「法律・契約・倫理・ガバナンス」へ進みます。
法律・契約・倫理・ガバナンスでは、それぞれの違い、個人情報、AI開発委託契約、公平性・バイアス、透明性・説明可能性などを5問で確認します。
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全8分野から選び直したい場合は、入口ページへ戻ってください。
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まとめ
「数理・統計」では、数式だけを覚えるのではなく、何を表す数字なのか、どのような場面で使う考え方なのか を整理することが大切です。
今回の5問で間違えたテーマがあれば、対応する個別解説から確認してみてください。
5問で弱点を確認する
↓
間違えたテーマを特定する
↓
対応する記事で復習する
↓
次の分野へ進む
一度ですべて覚えるのではなく、問題で迷ったテーマだけを戻って確認する ことで、復習する範囲を絞れます。
次は「法律・契約・倫理・ガバナンス」の弱点チェックへ進み、AIを利用・開発するときに必要となるルールや考え方も確認してみてください。
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数理・統計は、確率、平均的な値、ばらつき、不確かさという役割の違いで整理すると、AIとのつながりを理解しやすくなります。
| おすすめ記事 | 確認できる内容 |
|---|---|
| AIに必要な数理・統計知識まとめ | 確率／統計／条件付き確率／ベイズの定理／期待値／分散／情報量 |
| 条件付き確率とは？ | 条件付き確率／P(A|B)／条件による絞り込み／ベイズの定理 |
| ベイズの定理とは？ | 条件付き確率／事前確率／事後確率／ナイーブベイズ |
| 期待値・分散・標準偏差とは？ | 期待値／平均的な結果／分散／標準偏差／ばらつき |
| 情報量・エントロピーとは？ | 情報量／確率／珍しさ／エントロピー／不確かさ |
書いている人
このブログの運営者です。文系出身です。SEO検定1級、ウェブマスター検定1級を取得しました。ブログ運営には「AIの活用は必須」と思いG検定を取得しました。G検定は簡単といわれがちですが1回目は不合格でした。その失敗経験を元に、これから受験する方の助けになればとできるだけわかりやすくG検定対策は解説しています。間違い等あればご指摘いただければ幸いです。
