生成AIパスポート用語集機械学習

転移学習とはてんいがくしゅう

答え：○。学習済みの重みなどを流用するため、一から学習し直すよりも効率的です。

英語Transfer Learning分野機械学習出題重要度★★★公式テキスト公式テキスト第1章「転移学習」

解説：村井宗明（GUGA協議員・元文部科学大臣政務官・AIエンジニア）｜公開 2026年10月8日｜更新 2026年10月8日

転移学習の意味

転移学習とは、ある問題を解くために学習させたモデルの知識（学習済みの重みなど）を、別の関連する問題に当てはめて活用する手法です。一から学習し直す必要がないため、少ないデータや短い時間でも高い性能を得やすくなります。学習した内容を応用・再利用できる点が大きな特徴です。

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公式テキストでは、リンゴとミカンを見分けるために学習した重みを使って、バナナとレモンを見分けるプログラムを作る例が紹介されています。果物の色や形をとらえる力は共通して役立つため、ゼロから学ぶよりずっと効率的です。

人間にたとえると、英語を学んだ経験がある人がフランス語を学ぶとき、文法の考え方や単語の似ている部分を生かして早く習得できるのに似ています。画像認識の分野では、大量の画像で学習済みのモデルを出発点に、医療画像や工業製品の検査など特定の用途向けに作り変える使い方が広く行われています。

転移学習は、ある問題で学習したモデルの知識を、別の問題に応用して再利用する手法である。

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答え：○

学習済みの重みなどを流用するため、一から学習し直すよりも効率的です。