半教師あり学習とは

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。

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。

少しだけ用意した正解つきのデータと、大量の正解なしデータを組み合わせて学習する方法を何という？

A半教師あり学習
B教師あり学習
C強化学習
Dディープラーニング

答えと解説を開く

正解A　半教師あり学習

答えは「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混ぜて使う方法）。正解つきのデータをそろえるには人手と時間がかかるので、一部にだけ正解を付け、残りは正解なしのまま一緒に学習させます。教師あり学習（正解つきだけ）と教師なし学習（正解なしだけ）の中間にあたる、いいとこ取りのやり方です。

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、半教師あり学習と同じ選択肢の欄に並んだ語です。

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。
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。
教師あり学習＝正解ラベル付きのデータで、入力と正解の関係を学ぶ方法。
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。
教師なし学習
次元削減

ありがちな誤解と訂正

当サイトの問題「少しだけ用意した正解つきのデータと、大量の正解なしデータを組み合わせて学習する方法を何という？」の誤答の選択肢から。

×教師あり学習

○教師あり学習＝正解ラベル付きのデータで、入力と正解の関係を学ぶ方法。

この問題の正解＝「半教師あり学習」

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、半教師あり学習は3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）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：#q1033・#q1008・#q1031
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最終更新：2026年8月27日（運営：Meritorious）