ある地方銀行の経営層が「他行も導入しているので、当行でもAIを使った取り組みを始めたい」と担当チームに指示した。担当チームが最初に取る進め方として、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：AI活用テーマの選び方
ポイント
AIの活用は課題と効果を先に明らかにし、AIが適した手段かを比べて決めます。技術やデータの量から決めると効果につながりにくくなります。
選択肢ごとの解説
- A
適切 正解
AIは課題を解くための手段の1つです。先に課題と期待する効果を明らかにし、単純なルールで十分ならAIを使わない判断も含めて検討します。そのうえでデータの有無や費用対効果から対象を絞り込みます。
- B
不適切
課題を集めること自体は有効ですが、AIの導入を前提にすると、ルールや既存の仕組みで足りる課題にもAIを当てはめてしまいます。また、件数の多さは効果の大きさやデータの有無を表さないため、着手の順番を決める基準になりません。
- C
不適切
データが多いことは条件の1つにすぎません。課題が小さければ、精度の高いモデルができても業務への効果は限られます。対象は、効果の大きさとデータの量や質の両面から選びます。
- D
不適切
他行の事例は参考になりますが、業務の流れやデータ、顧客層は銀行ごとに違います。自行の課題やステークホルダーのニーズに合うかを確かめずに同じ取り組みをしても、期待した効果が出るとは限りません。
試験での狙われ方
「AIありき」で進める事例を示し、課題を起点にする進め方との違い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35 AIプロジェクトの進め方）
- Studer et al., Towards CRISP-ML(Q): A Machine Learning Process Model with Quality Assurance Methodology (2021) （3.1.2 Success Criteria / 3.1.3 Feasibility）
- Martin Zinkevich, Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering (Google for Developers) （Rule #1）