ある製造業の企業が、RNNを使う3つの業務を検討している。（ア）設備の過去24時間分のセンサー値から、故障の兆候の有無を判定する。（イ）作業音声の各フレームに、その時点の工程のラベルを付ける。（ウ）日本語の作業手順書を英語に翻訳する。入出力の形は、P：系列を入力し最後の時刻に1つ出力する、Q：系列を入力し各時刻に1つずつ出力する、R：エンコーダで系列を読み込みデコーダで別の長さの系列を出力する、の3つである。（ア）〜（ウ）に適した形の組み合わせとして、最も適切なものを1つ選べ。
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解説
正解 A
この問題の論点：RNNの入出力の対応形式
ポイント
RNNは、出力を最後の時刻だけで取るか、各時刻で取るか、別の系列として生成するかで、分類・系列ラベリング・翻訳などに使い分けます。
選択肢ごとの解説
- A
適切 正解
（ア）は系列全体から判定を1つ出す形、（イ）は入力と同じ長さのラベル列を出す形です。（ウ）は訳文の語数や語順が原文と異なるため、エンコーダ・デコーダ型（Seq2Seq）が適しています。
- B
不適切
（ア）と（イ）が逆です。故障の兆候の判定は、系列を最後まで読んだ後に1回出せば足ります。フレームごとのラベル付けでは、各時刻にそれぞれ出力が必要です。
- C
不適切
（イ）と（ウ）が逆です。フレームごとのラベルは入力と1対1に対応するので、各時刻に出力すれば足ります。翻訳は語数や語順が言語ごとに異なるため、各時刻に1語ずつ対応させる形では扱えません。
- D
不適切
（ア）と（ウ）が逆です。（ア）の出力は判定1つなので、デコーダで系列を生成する必要はありません。（ウ）の出力は文という系列なので、最後の時刻に1つだけ出力する形では訳文を作れません。
試験での狙われ方
業務の内容から、入力と出力がそれぞれ系列か1つの値か、長さがそろうかを読み取り、適したモデルの構成を選ばせる形が考えられます。
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22 回帰結合層）
- Goodfellow, Bengio, Courville, Deep Learning (2016) （Chapter 10 Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets）
- Sutskever, Vinyals, Le, Sequence to Sequence Learning with Neural Networks (2014)