【G検定】ベイズ情報量規準(BIC)とは？AICとの違いとモデル選択の考え方を解説
2026年6月10日
「データによく当てはまるモデル」と「シンプルなモデル」、どちらを選ぶべきか——この永遠のジレンマに数値で答えるための道具が情報量規準です。ベイズ情報量規準（BIC）はその代表格の1つで、G検定では赤池情報量規準（AIC）との違いがよく問われます。ペナルティのかけ方の差に注目して整理しましょう。
【G検定】CRISP-DMとは？データマイニングの6フェーズを初心者向けに解説
2026年6月9日
データ分析プロジェクトを「思いつきの順番」で進めると、目的を見失ったり手戻りだらけになったりします。CRISP-DMは、そうならないための世界標準の道しるべです。G検定では6つのフェーズの名前と順序、そして「行き来しながら進む」という性質が問われます。この記事でしっかり固めましょう。
【G検定】汎化性能とは？未知のデータに強いモデルの条件と過学習の関係を解説
2026年6月9日
機械学習モデルの良し悪しは「訓練データでの成績」では決まりません。本当に大事なのは、まだ見たことのないデータに対してどれだけ正しく予測できるか——これが汎化性能です。機械学習の評価の根幹にある考え方で、過学習・ホールドアウト検証・交差検証といった頻出用語はすべてこの概念につながっています。
【G検定】BPRとは？業務プロセスを根本から再設計しAI効果を最大化する手法
2026年6月9日
AIを既存の仕事にそのまま貼り付けても、期待したほどの効果は出ないことが多い。だからこそ「業務プロセスそのものを作り直す」という発想が必要になります。それがBPR(ビジネスプロセスリエンジニアリング)です。もともとは経営改革の用語ですが、G検定ではAI導入と結びつけて出題される点がポイントです。
【G検定】F値とは？適合率と再現率の調和平均で分類モデルを評価する指標を解説
2026年6月9日
「適合率は高いのに再現率が低い」「その逆もある」——分類モデルの評価では、こんな板挟みがよく起こります。F値は、この2つの指標をバランスよく1つの数値にまとめてくれる評価指標です。G検定では混同行列まわりの定番テーマなので、計算式の形と「なぜ調和平均なのか」まで理解しておきましょう。