ある物流会社は3つのシステムを運用している。（ア）は熟練者から聞き取った判断基準をif-thenルールとして登録し、配送の例外を判定する。（イ）は過去の配送記録から決定木を学習し、遅延が起きるかを予測する。（ウ）は多層の畳み込みニューラルネットワークで倉庫カメラの画像を分類し、破損した荷物を見つける。これらのシステムに関する説明として、最も不適切なものを1つ選べ。
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解説
正解 D
この問題の論点：AI・機械学習・DLの包含関係
ポイント
人工知能は機械学習を、機械学習はディープラーニングを含みます。データから学習しないルールベースのシステムも人工知能に含まれます。
選択肢ごとの解説
- A
適切
ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークでデータの特徴を学ぶ機械学習の手法です。人工知能が機械学習を含み、機械学習がディープラーニングを含むという包含関係にあります。
- B
適切
決定木は、データから分岐の条件を学ぶ機械学習の手法です。ニューラルネットワークを使わないため、ディープラーニングには当たりません。機械学習にはディープラーニング以外の手法も多くあります。
- C
適切
従来の機械学習では、どの特徴量を使うかを人が設計していました。ディープラーニングは、浅い層で輪郭などの単純な特徴を、深い層でそれらを組み合わせた複雑な特徴を自動で学習できます。
- D
不適切 正解
人が書いた規則で推論するエキスパートシステムは、第2次AIブームを支えた人工知能の代表例です。機械学習は人工知能を実現する手法の1つにすぎず、機械学習を使わない人工知能もあります。
試験での狙われ方
具体的なシステムを示し、人工知能・機械学習・ディープラーニングのどこに当たるかを判断させる形で問われやすい論点です。
参考
- G検定 試験出題範囲（シラバス2024）第1.4版 （技術分野 項目1 人工知能の定義）
- LeCun, Bengio, Hinton, Deep learning, Nature 521 (2015)