【合格体験談】G検定は本当に簡単なの！？1回落ちた失敗を踏まえた体験談
seo-webmaster
SEO・ウェブマスターブログ
【G検定対策】機械学習とディープラーニングの違いをわかりやすく整理｜教師あり・教師なしも解説
seo-webmaster
プロモーションが含まれています
○ 機械学習とディープラーニングって何が違うの？
○ 教師なし学習はディープラーニングなの？
○ 機械学習とディープラーニングって何が違うの？
○ 教師なし学習はディープラーニングなの？
AIの学習やG検定対策ではこのあたりで混乱します。理由は 分類する軸が違う言葉が混ざって使われているから です。
この記事では初心者の方でも理解しやすいように
をわかりやすく整理します。
ジャンプするもくじ
まずは結論
先に結論を書くと 次のようになります。
○ 機械学習 / ディープラーニング
→ モデル（仕組み・アルゴリズム）の分類
○ 教師あり学習 / 教師なし学習 / 強化学習
→ 学習方法（データの与え方）の分類
○ 機械学習 / ディープラーニング
→ モデル（仕組み・アルゴリズム）の分類
○ 教師あり学習 / 教師なし学習 / 強化学習
→ 学習方法（データの与え方）の分類
つまり 分類の軸の違い です。
※ 教師なし学習 ＝ ディープラーニング ではありません。
全体像を図解で整理
「AI（人工知能）」の中に「機械学習」があり、その中の一分野として「ディープラーニング」があります。
さらに別の軸として
○ 教師あり学習
○ 教師なし学習
○ 強化学習
○ 教師あり学習
○ 教師なし学習
○ 強化学習
という学習方法があります。
機械学習とディープラーニングの違い
ディープラーニングは 機械学習の一種 です。
つまり 機械学習 ＞ ディープラーニング という関係になります。
つまり 機械学習 ＞ ディープラーニング という関係になります。
比較表で見る違い
表にするとこうなります。
比較表の中でも、特に押さえておきたい違いが「特徴量設計」です。
少し難しく見える言葉ですが、ここを理解すると機械学習とディープラーニングの差が一気にわかります。
最大の違い
従来の機械学習では、人間が「どの情報を使うか？」を考える必要がありました。
例えば
- 年齢
- 購入回数
- 売上履歴
- 気温
などです。
一方、ディープラーニングは大量データから、重要な特徴を自動で学習しやすい点が強みです。
最大の違いは 特徴量設計（入力情報の作り方） です。
最大の違いは 特徴量設計（入力情報の作り方） です。
教師あり学習・教師なし学習
ここではディープラーニングで有名な「教師あり学習」、「教師なし学習」について簡単に説明します。
教師あり学習とは？
教師あり学習は 入力データ + 正解ラベル を使って学習する方法です。
例えば
- 猫の画像 → 猫
- 犬の画像 → 犬
のように、答え付きデータを使います。
主な活用例
- 画像分類
- 売上予測
- 迷惑メール判定
- 顧客離反予測
教師なし学習とは？
教師なし学習は 入力データのみ（答えなし）で学習する方法です。
例えば顧客データを分析して
- 価格重視層
- リピーター層
- 高単価層
など、自動でグループ分けします。
主な活用例
- クラスタリング
- 次元削減
- 異常検知の一部
教師なし学習はディープラーニングなの？
結論から言うと 教師なし学習そのものは学習方法の名前 です。そのため、ディープラーニングそのものを指す言葉ではありません。
ただし ディープラーニングを使って教師なし学習を行うことは可能 です。
代表例
- オートエンコーダ
- 自己教師あり学習
- ラベルなしデータによる事前学習
よくある誤解まとめ
下記は 間違った認識 です。
○ 教師なし学習 ＝ ディープラーニング
○ ディープラーニング ＝ 教師あり学習専用
○ 機械学習とディープラーニングは別物
○ 教師なし学習 ＝ ディープラーニング
○ ディープラーニング ＝ 教師あり学習専用
○ 機械学習とディープラーニングは別物
G検定ではどう問われる？
G検定では、単純暗記よりも 分類の理解 が重要です。
例えば
- ディープラーニングは機械学習の一種である
- 教師なし学習の代表例はどれか
- 教師あり学習はどれか
- CNNは何に使われやすいか
- Transformerの特徴は何か
といった形で問われることがあります。
予想問題
※：あくまで予想です
■第1問
ディープラーニングと機械学習の関係として正しいものはどれか。
A. 機械学習はディープラーニングの一部である
B. ディープラーニングは機械学習の一部である
C. 両者は完全に別の技術である
D. ディープラーニングは強化学習のみを指す
- 解答（クリックで開きます）
-
■解答
B
■解説
ディープラーニング ⊂ 機械学習
- 機械学習：広い概念
- ディープラーニング：その中の一手法
ここは重要ポイント
Q
■第2問
機械学習とディープラーニングの違いとして正しいものはどれか。
A. ディープラーニングは特徴量を人間が設計する
B. 機械学習は特徴量を自動で抽出する
C. ディープラーニングは特徴量を自動で学習する
D. 両者に違いはない
- 解答（クリックで開きます）
-
■解答
C
■解説
- 機械学習 → 人が特徴量設計
- ディープラーニング → 自動で特徴抽出
ここが最大の違い
Q
■第3問
ある企業が画像認識AIを開発する際、従来の機械学習では精度が出なかったため、ディープラーニングを採用した。その理由として最も適切なものはどれか。
A. 計算速度が必ず速くなるため
B. 特徴量設計を自動化できるため
C. データが不要になるため
D. 教師データが不要になるため
- 解答（クリックで開きます）
-
■解答
B
■解説
ディープラーニングの強み。特徴量を自動で学習できる
C,D → むしろデータは大量に必要
A → 必ず速いわけではない
Q
まとめ
ディープラーニングと機械学習、教師あり学習・教師なし学習は、似た場面で使われるため混同しやすい言葉です。
整理すると
○ ディープラーニングは機械学習の一種
○ 教師あり・教師なしは学習方法
○ 教師なし学習をディープラーニングで行うことも可能
○ ディープラーニングは機械学習の一種
○ 教師あり・教師なしは学習方法
○ 教師なし学習をディープラーニングで行うことも可能
となります。
AIの学習やG検定対策では、まずこの分類を理解するだけで、今後の学習効率が変わってくると思います。
関連記事・おすすめ記事
AIにはいくつかの「学び方」（学習方法）があります。まずはその全体像をざっくりつかみましょう。次に、それぞれの学び方の違いを見ていきます。
次に読んで欲しい記事
【G検定対策】教師あり学習・教師なし学習・強化学習の違いをわかりやすく整理
ディープラーニングでは「単純な計算の組み合わせ」だけでは複雑な問題は解けません。
そこで重要になるのが「非線形」を作る仕組みです。
次に読んで欲しい記事
【G検定対策】活性化関数とは？わかりやすく整理
どの分野から出題されるか予想しました。
【2026年初旬版】G検定はどの分野からどのくらい出る？受験者目線で割合を整理してみた
G検定 合格体験談です。2回目の受験で何とか合格できました。
【合格体験談】G検定は本当に簡単なの！？1回落ちた失敗を踏まえた体験談
公式テキスト
Amazonで確認
楽天市場で確認
合格時に使用した問題集
Amazonで確認
楽天市場で確認
書いている人
このブログの運営者（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。
