教師なし学習とは

正解のラベルを与えずにデータを渡し、その中にある特徴やまとまりをAI自身に見つけさせる学習の種類。

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。

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？

答えと解説を開く

正解A　次元削減

答えは「次元削減」。データが持つ特徴の数（次元）が多すぎると、計算が重くなり、全体の見通しも悪くなります。そこで大事な情報をできるだけ残したまま、少ない数の特徴で表し直すのが次元削減です。教師なし学習（正解ラベルを使わない学び方）の代表的な使い道の一つで、データを圧縮して扱うモデルでも使われます。

当サイトの問題で、教師なし学習と同じ選択肢の欄に並んだ語です。

当サイトの問題「正解のラベルを与えずにデータを渡し、その中にある特徴やまとまりをAI自身に見つけさせる学習の種類はどれ？」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＝「教師なし学習」

当サイトの問題バンク321問のうち、教師なし学習は3問に登場します。内訳＝意味を直接問う問題1問・問題文に登場2問。このほか、解説・誤答の注だけでの言及が8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。

最終更新：2026年8月27日（運営：Meritorious）