【G検定過去問風テスト】分散表現のメリットとは？ワンホットベクトルとの違いを徹底解説

2026年8月3日 2026年8月3日 atsushi_kitazawa

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📝 問題

単語の特徴表現に関する説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A）ワンホットベクトルは、単語の意味の近さを内積（コサイン類似度）によって正確に評価できるため、Word2Vecの代替として広く使われている。
B）分散表現は、高次元空間に単語を配置することで、単語の意味の近さや関係性を表現可能にし、「王 - 男性 + 女性 = 女王」のような単語の意味の足し算・引き算ができる。
C）BoW（Bag-of-Words）は、文章中の単語の並び順（語順）を完全に保持してベクトル化する手法である。
D）TF-IDFは、あらゆる文書に共通して頻出する一般的な単語の評価を高く、特定の文書にしか出ない単語の評価を低くする指標である。

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正解: B）分散表現は、高次元空間に単語を配置することで、単語の意味の近さや関係性を表現可能にし、「王 - 男性 + 女性 = 女王」のような単語の意味の足し算・引き算ができる。

💡 合格に近づく！徹底解説

重要度: ★★★

■ 1分で分かる！This問題の要点

ワンホットベクトルは「1と0の羅列」なので、単語同士の意味の近さを計算できない。
分散表現は、単語を小数点のベクトルで表し、意味の近さや足し算・引き算（ベクトル演算）を可能にした画期的な手法。

■ 初学者向け解説（例え話や背景）

コンピュータは数字しか読めないため、人間の言葉を数字に直す必要があります。最初期に使われたのが「ワンホットベクトル」です。

ワンホットベクトルは、例えば1万語の辞書がある場合、1万個の部屋を用意して「お目当ての単語の部屋だけ『1』、ほかは全部『0』」にする方法です。これの何がダメかと言うと、「犬」の部屋と「猫」の部屋はまったく別の場所にあるため、AIから見ると「犬と猫は似ている」ということが一切分からないのです。

これを解決したのが、今回の正解である「分散表現（単語埋め込み）」です！
分散表現は、言葉を「フワッとした特徴のパラメーター（数十〜数百次元）」に割り当てて、意味の近い単語同士が近くの場所に集まるように地図（空間）を作ります。
イメージとしては、「味、硬さ、大きさ、甘さ」といった複数の物差し（パラメータ）で果物を数値化するようなものです。これにより、有名な「王様 - 男性＋女性＝女王」というような、言葉の意味の足し算・引き算ができるようになりました。G検定ではこの「分散表現の特徴」が非常によく狙われます！

■ 選択肢の解説

A）（×）: ワンホットベクトル同士はすべて直交するため、内積は常に0になり、意味の近さを評価できません。分散表現の代替には使えません。
B）（○）: 分散表現に関する正しい説明です。高次元空間に単語を配置することで、意味の近さや類推演算（足し算・引き算）が可能になります。本問の正解です。
C）（×）: BoW（Bag-of-Words）は、単語を「袋」に放り込んだように扱うため、単語の並び順（語順）は無視されます。
D）（×）: TF-IDFにおいて、あらゆる文書に共通して頻出する一般的な単語（「です」「ます」など）は、IDF（逆文書頻度）の値が小さくなるため、評価は低く（重要度が下がるように）調整されます。説明が逆になっているので誤りです。