次元削減とは

教師なし学習の使い道のうち、データが持つ特徴の数を減らして扱いやすくする処理。

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

この語が登場する、当サイトの問題です。

ニューラルネットワークの「層」を深く重ねて学習を行う手法を何という？

Aディープラーニング（深層学習）
Bノーフリーランチ定理（あらゆる問題に万能な手法は存在しないという考え方）
C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用する方法）
D次元削減（データの特徴の数を減らして扱いやすくする処理）

答えと解説を開く

正解A　ディープラーニング（深層学習）

ディープラーニング(深層学習)は、ニューラルネットワークの「層」を何層も深く重ねることで、より複雑なパターンを学習できるようにした技術です。「深い(ディープ)」＝層が何層にも重なっている、という意味です。データのどこに注目すべきかという手がかり(特徴量)を、人間が教えなくても自分で見つけられるようになったことが、大きな進歩でした。

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、次元削減と同じ選択肢の欄に並んだ語です。

クラスタリング＝正解ラベルなしのデータを、似たもの同士のグループに自動で分ける方法。
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。
ドロップアウト＝学習中に一部の人工ニューロンを無視して、偏った覚え方を防ぐ工夫。
ノーフリーランチ定理＝あらゆる問題に万能な手法は存在しないという考え方。
正則化＝モデルが複雑になりすぎないよう、学習中にペナルティをかけて抑える工夫。
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「教師なし学習の使い道のうち、データが持つ特徴の数を減らして扱いやすくする処理を何という？」の誤答の選択肢から。

×正則化

○正則化＝モデルが複雑になりすぎないよう、学習中にペナルティをかけて抑える工夫。

この問題の正解＝「次元削減」

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、次元削減は2問に登場します。内訳＝意味を直接問う問題1問・ひっかけ役（誤答の選択肢）1問。このほか、解説・誤答の注だけでの言及が3問あります（これは「問われた」に数えていません）。

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：#q1032・#q1008
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最終更新：2026年8月27日（運営：Meritorious）