ある中堅商社の情報システム部門が、社内業務のうち、過去のデータから判断の規則を学習させる機械学習を導入すると効果が見込める業務を洗い出している。機械学習の適用先として、最も不適切なものを1つ選べ。
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解説
正解 A
この問題の論点:機械学習が向く業務の見極め
ポイント
機械学習は、規則を人が書き尽くせない、または変わり続ける問題で力を発揮します。規則が明確な処理は通常のプログラムで十分です。
選択肢ごとの解説
- A
不適切 正解
計算の規則が明確に決まっていて、常に正確な結果が求められる処理です。人が規則をそのままプログラムに書けば確実に計算できます。データから傾向を学ぶ機械学習は誤差を含みうるため、あえて使う理由がありません。
- B
適切
手書きの数字は書き手ごとに形が違い、見分ける規則を人が書き尽くすことは困難です。正解付きの画像を大量に集めて学習させる方法が向いており、機械学習が成果を上げてきた代表的な分野です。
- C
適切
迷惑メールの文面は送り手が次々に変えるため、人が書いた規則はすぐに古くなります。判定済みのメールから学習し、新しいデータで更新し続けられる機械学習が向いています。スパムフィルタは機械学習の古典的な応用例です。
- D
適切
需要は多くの要因が絡み合って決まり、要因どうしの関係を人が規則として書くのは困難です。過去の実績データからパターンを学習して予測する機械学習が向いています。
試験での狙われ方
業務の例を並べ、機械学習が向くものと、人が書いた規則で処理すべきものを見分け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)
- Google for Developers, Machine Learning: Problem Framing, Understand the problem (Clear use case for ML)