AIに必要な数理・統計知識の対策
01 AIに必要な数理・統計知識で問われること
この分野では、機械学習やディープラーニングを理解するために必要な、確率・統計と数学の基本を学びます。計算問題として出題されることも多い分野です。
平均値・中央値・分散・標準偏差・不偏分散、相関係数と疑似相関、正規分布の性質、条件付き確率とベイズの定理、期待値、最尤推定とp値、行列の積とベクトルの内積、ユークリッド距離とコサイン類似度、偏微分と連鎖律、勾配降下の1ステップ、再現率や平均二乗誤差などの評価指標の計算を扱います。さらに、二項分布・ベルヌーイ分布・ポアソン分布、独立な事象の確率、エントロピーやKLダイバージェンス、交差エントロピーの計算も扱います。
02 よく出るポイント
計算は定義から
分散は「偏差の2乗の平均」、再現率は「TP÷（TP＋FN）」のように、定義を言葉で説明できれば、式を忘れても計算できます。取り違えやすい選択肢（MAEとMSE、適合率と再現率など）を解説で確かめましょう。
ベイズの定理は人数で考える
「有病率1％の病気で陽性と出た人が本当に病気の確率」のような問題は、10,000人などの具体的な人数に置き換えて数えると、式を使わなくても確実に解けます。
相関は因果ではない
相関係数は−1から1の値をとり、直線的な関係の強さを表しますが、相関があっても因果関係があるとは限りません。共通の要因による疑似相関にも注意が必要です。
03 実際に問題を解いて確かめる
計算の手順を一度しっかり追えば、確実に得点源にできる分野です。解説の途中式を、自分でも紙に書いて確かめてみてください。
数学が苦手な方は、先に「最初に覚える土台知識」で記号の読み方に慣れておくと進めやすくなります。
本サイトでは「AIに必要な数理・統計知識」の30問すべてに、正解の根拠と、他の選択肢がなぜ誤りなのかまで解説をつけています。登録不要・スマートフォン対応で、1分野10問ずつ進められます。
本試験は多肢選択式で、選択肢の数や語句の組合せ・穴埋めといった問い方は問題ごとに異なりますが、本サイトでは全ての問題を四肢択一に統一しています。本試験で問われる論点は4つの選択肢に組み替えて収録しているため、問い方だけが本試験と異なります。掲載内容は2026年9月28日時点の公式シラバス・法令・公表資料に基づいています。
04 AIに必要な数理・統計知識の一問一答（解説つき）
この分野の出題範囲を、テーマごとの一問一答にまとめました。答えと解説はその場で読めます。
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※本ページの問題・解説は、生成AI（人工知能）を活用して作成しています。
