ノーフリーランチ定理とは

あらゆる問題に万能な手法は存在しないという考え方。

生成AIパスポート公式シラバス（2026年2月試験より適用）第1章「AI（人工知能）」の収載語です。

まず1問、解いてみる

答えを開く前に、自分の言葉で説明してみてください。

機械学習における「ノーフリーランチ定理」の説明として、最も適切なものはどれ？

Aあらゆる問題に対して万能に良い成績を出す手法は存在しない
B学習データを増やせば増やすほど、精度は必ず上がり続ける
C層を深く重ねるほど、どんな問題でも精度が上がっていく
D正解ラベルのないデータからは、何も学ぶことができない

答えと解説を開く

正解A　あらゆる問題に対して万能に良い成績を出す手法は存在しない

答えは「あらゆる問題に対して万能に良い成績を出す手法は存在しない」。ノーフリーランチ定理は、直訳すると「ただ飯はない」という意味です。どんな課題にも一番よく効く万能の手法は無い、という考え方を表しています。だからこそ機械学習（データから規則性を見つける仕組み）では、解きたい問題に合わせて手法を選ぶ必要があります。

この問題を含む一問一答で続きを解く

同じ選択肢に並んだ語（区別して覚える）

当サイトの問題で、ノーフリーランチ定理と同じ選択肢の欄に並んだ語です。

AIの冬＝過度な期待の反動で研究費や関心が急激に冷え込んだ、AI研究の停滞期のこと。
AI効果＝AIが世の中に定着すると「これはただの自動化だ」とAI扱いされなくなる現象。
シンギュラリティ（技術的特異点）
ディープラーニング＝ニューラルネットワーク（脳をまねた仕組み）の層を深く重ねる手法。
次元削減
半教師あり学習＝少量の正解つきデータと、大量の正解なしデータを併せて使う方法。

ありがちな誤解と訂正

当サイトの問題「機械学習における「ノーフリーランチ定理」の説明として、最も適切なものはどれ？」の誤答の選択肢から。

×学習データを増やせば増やすほど、精度は必ず上がり続ける

○データを増やすほど良くなるとは限らない＝偏ったデータを増やせば偏りも大きくなる。

この問題の正解＝「あらゆる問題に対して万能に良い成績を出す手法は存在しない」

同じ問題に登場した語

当サイトでの登場（実測）

当サイトの問題バンク321問のうち、ノーフリーランチ定理は3問に登場します。内訳＝問題文に登場1問・ひっかけ役（誤答の選択肢）2問。

登場した単元＝第1章 AI（人工知能）

※この数字は当サイトの問題バンク内の集計です。本試験の出題頻度ではありません。

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第1章 AI（人工知能）一問一答この語が出る問題：#q1034・#q1008・#q1013
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最終更新：2026年8月27日（運営：Meritorious）