パスポーンクラスタリングとは
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。
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。
正解のラベルが付いていないデータから、似たもの同士をグループ分けする学習方法を何という？
- A強化学習
- B転移学習
- Cクラスタリング
- Dファインチューニング
答えと解説を開く
正解C クラスタリング
クラスタリングは、正解を教えられずに「これとこれは似ている」とAI自身がグループ分けする、教師なし学習の代表的な手法です。「似た者同士を勝手に仲間分けする」とイメージすると分かりやすいです。
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、クラスタリングと同じ選択肢の欄に並んだ語です。
- 強化学習＝行動の結果に報酬を与え、AIが試行錯誤しながら良い行動を学ぶ方法。
- 転移学習＝別の課題で学んだ知識を土台に、新しい課題を少ないデータで素早く覚えさせる方法。
- エキスパートシステム＝専門家の知識をルール化し、コンピューターに判断させる仕組み。
- 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。
- ニューラルネットワーク
- ファインチューニング＝学習済みモデルに追加データを与え、新しい目的向けに仕上げの調整をする手法。
- 過学習＝AIが練習データを丸暗記しすぎて、新しいデータにうまく対応できなくなる現象。
- 次元削減
- 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。
ありがちな誤解と訂正
当サイトの問題「正解のラベルが付いていないデータから、似たもの同士をグループ分けする学習方法を何という？」の誤答の選択肢から。
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、クラスタリングは5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）4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）・第3章 現在の生成AIの動向
※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。
演習に進む
- 第1章 AI（人工知能） 一問一答この語が出る問題：#q1005・#q1007・#q1010・#q1032
- 第3章 現在の生成AIの動向 一問一答この語が出る問題：#q3028
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最終更新：（運営：Meritorious）
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