AIの基礎

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• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ1初級人工知能・ダートマス会議・AIの定義

  1956年のダートマス研究計画で示された、人工知能研究の基本的な発想として最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: ダートマス研究計画は、学習や知能の諸側面を十分に精密に記述できれば機械で模擬できる、という仮説を掲げた。「人間の外見だけを再現する」は知能の模擬を否定しており逆である。「産業用ロボットの制御だけに限定する」と「対話データがそろうまで理論研究を行わない」は、同計画が挙げた言語、抽象…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ2初級機械学習・学習済みモデル・予測

  過去の気象データを多数与え、データ中の関係を学習させて翌日の降水量を予測する仕組みは、どの説明に最もよく当てはまるか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 機械学習では、データからモデルを訓練し、そのモデルで未知の入力を予測できる。「すべての判断条件を列挙する」は人が規則を書くルールベースである。「似た事例だけをまとめる」は予測値を出す課題ではなくクラスタリングである。「報酬だけを手掛かりに行動方針を更新する」は、行動と環境の相互作…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ3初級教師あり学習・分類・ラベル付きデータ

  受信メールと「迷惑メール／通常メール」という正解ラベルの組を学習データにして、新しいメールを分類する方法はどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 既知の正解ラベルを付けた例から入力と出力の対応を学ぶため、教師あり学習である。「教師なし学習」は正解ラベルを使わず構造を探る。「強化学習」は行動への報酬を手掛かりに方策を学ぶ。「次元削減」は特徴の数を減らして表現を圧縮する処理であり、迷惑メールという正解カテゴリを直接学ぶ名称では…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ4初級教師なし学習・クラスタリング・類似度

  正解ラベルのない顧客データを、属性の類似度に基づいて複数のグループに分けたい。最も適した手法はどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: クラスタリングは、ラベルのない事例を定めた類似度に基づいてグループ化する教師なし学習の手法である。「回帰」は連続値の予測、「教師あり分類」は正解カテゴリ付きデータからの分類を扱う。「強化学習」は環境内の行動と報酬を通じて方策を学ぶため、ここで求める類似グループの発見とは異なる。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ5初級強化学習・報酬・エージェント

  ロボットが環境内で行動し、成功には正の値、失敗には負の値を受け取りながら行動方針を改善する学習方法はどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 強化学習では、エージェントが環境と相互作用し、行動に対する報酬を手掛かりに方策を改善する。「教師なし学習」は正解ラベルなしのデータ構造を探る総称で、報酬による行動学習ではない。「次元削減」は変数を圧縮する。「クラスタリング」は似たデータを群に分ける手法であり、成功・失敗の報酬を使…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ6上級ノーフリーランチ定理・アルゴリズム選択・帰納バイアス

  ノーフリーランチ定理から導かれる、学習アルゴリズム選択上の注意として最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 可能な問題全体で平均すれば、あるアルゴリズムの優位は別の問題で相殺されるため、無条件に万能な手法はない。「計算資源があれば同じ手法が最良」と「ニューラルネットワークが常に上回る」は万能性を主張しており反する。「訓練データを増やせば仮定が不要」も、どの規則性を一般化するかという課題…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ7初級過学習・汎化・訓練データ

  あるモデルは訓練データでは高い精度を示す一方、同じ母集団から得た未見データでは精度が大きく低下した。この状態として最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 訓練データにはよく適合する一方、未見データへ一般化できない状態は過学習である。「次元削減」は特徴数を減らす変換、「半教師あり学習」はラベル付きとラベルなしの両データを使う学習設定、「クラスタリング」は類似例をまとめる手法であり、訓練時と未見時の性能差そのものを表す語ではない。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ8中級ドロップアウト・正則化・過学習

  ニューラルネットワークの学習時に、各回で一部のユニットを確率的に一時無効化し、特定ユニット同士の過度な依存を抑える手法はどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: ドロップアウトは、学習中にネットワークのユニットをランダムに除外し、ユニット間の共適応を抑えて過学習を軽減する。「クラスタリング」はデータの群分け、「位置エンコーディング」は系列中の位置情報の付加、「強化学習」は報酬に基づく方策学習であり、いずれもユニットを一時無効化する正則化手…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ9初級転移学習・事前学習・ファインチューニング

  大量の一般画像で事前学習したモデルの知識を利用し、少量の工場製品画像で不良品判定モデルを調整する考え方はどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 転移学習は、ある領域や課題で得た知識を関連する別の領域や課題に利用する。「ゼロからの教師なしクラスタリング」は事前学習済み知識も正解ラベルも使わない。「ルールベース推論」は人が記述した規則を適用する。「ノーフリーランチ定理」は万能なアルゴリズムがないことを示す理論であり、モデル再…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ10初級AIとロボット・ソフトウェア・物理世界

  AIとロボットの関係について、最も適切な説明はどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: AIはソフトウェアとして動作でき、ロボットはセンサーやアクチュエータなどを通じて物理世界を知覚し作用する。AIを使うロボットもあるが、両者は同義ではない。「必ず人型の身体を持つ」はAIにもロボットにも不要な条件である。「ロボットはすべて機械学習で判断する」は固定プログラムの産業用…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ11中級AIの定義・知能・AI研究

  人工知能の定義に関する研究上の扱いとして、最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: マッカーシーはAIを知的な機械、とりわけ知的なコンピュータプログラムを作る科学・工学と説明する一方、知能を一般的に特徴づける確立した定義はまだないとしている。「国際的な定義が確立」は言い過ぎである。「脳で観察された方法だけ」に限定されず、生物学的に観察可能な方法へ縛る必要もない。…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ12上級ルールベース・機械学習・判断規則

  工場の故障診断を設計する。法令で定めた停止条件は変更履歴を追える形で厳密に適用し、振動波形に現れる複雑な異常パターンは過去データから捉えたい。ルールベースと機械学習の役割分担として最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 人が明示した条件を適用するルールベースと、データから判断機能を獲得する機械学習の性質を使い分けるため、監査可能性が重要な停止条件をルール、波形中の複雑な関係を学習モデルに担当させる構成が適切である。「機械学習だけに任せる」は明示された停止条件をモデルの推定へ置き換えてしまう。「ル…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ13初級教師なし学習・ラベルなしデータ・データ構造

  商品画像に正解カテゴリを付けず、データ自体に潜む構造やまとまりを調べる学習設定はどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 正解ラベルを与えず、データの構造を見つける設定は教師なし学習である。「教師あり学習」は入力と正解ラベルの組を使う。「強化学習」は行動に対する報酬信号を用いる。「ルールベース推論」は人が記述した規則を適用するため、データから未知のまとまりを学ぶ設定とは異なる。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ14初級半教師あり学習・ラベル付きデータ・ラベルなしデータ

  少数のラベル付き医用画像と、多数のラベルなし医用画像を同じ学習に利用したい。該当する学習設定はどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 半教師あり学習は、ラベル付きデータとラベルなしデータを併用する。「ラベル付き画像だけを使う」は教師あり学習であり、多数のラベルなし画像を活用しない。「報酬だけを与える」は強化学習の枠組みである。「規則を人手で固定する」はデータから学ぶ設定ではない。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ15中級次元削減・主成分分析・特徴

  100個の測定項目を、元の情報の主要な変動をできるだけ保ちながら少数の成分へまとめる処理として最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 多数の特徴を、主要な情報を保ちながら少数の表現へ変換するのは次元削減であり、主成分分析は代表例である。「データアノテーション」はラベルを付ける作業で特徴数を圧縮しない。「方策探索」は強化学習の行動選択に関する処理である。「規則を追加する」は知識ベースの拡張であり、数値特徴の次元を…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ16中級人工ニューロン・重み・入力

  2つの入力 x1、x2 を受け取る人工ニューロンで、重み w1 を正から負へ変更し、w2 はそのままにした。この変更の意味として最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 人工ニューロンは各入力と対応する重みの積を加重和へ反映するため、w1の符号を変えるとx1の寄与の向きが変わり、活性化後の出力も変化し得る。「入力値そのものが反転」はモデル内の係数変更と元データの変更を混同している。「寄与が同じ大きさになる」はw1だけを変えた結果ではない。「教師な…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ17中級ニューラルネットワーク・隠れ層・ノード

  入力層と出力層の間に複数のノードを持つ層を置いたニューラルネットワークについて、適切な説明はどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 入力層と出力層の間は隠れ層と呼ばれ、各ノードは前層の値を重み付きで組み合わせる。「正解ラベル層」は標準的な名称ではなく、学習後に必ず削除もしない。「乱数だけを出力する」なら入力を処理できない。「層を増やすと重みやバイアスが不要」は逆で、層内の計算にそれらのパラメータを用いる。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ18初級ディープラーニング・多層ニューラルネットワーク・機械学習

  ディープラーニングとニューラルネットワークの関係として最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: ディープラーニングは大規模な多層の人工ニューラルネットワークを使う機械学習である。「人手の規則だけ」はルールベースの説明である。「画像だけを保存する装置」はモデルの計算機能を取り違えている。「ロボットの駆動方式」でもなく、ソフトウェア上の認識や予測にも利用できる。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ19中級画像認識・CNN・畳み込み

  畳み込みニューラルネットワーク（CNN）でカラー画像を分類する基本的な流れとして最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: CNNは画像を高さ・幅・色チャネルのテンソルとして受け取り、畳み込みやプーリングで表現を作り、全結合層などで分類できる。「文章だけを辞書検索」と「正解ルールを一文ずつ書く」は画像データから特徴を学ぶ流れではない。「ファイル名だけから分類」は画像内容を入力にしておらず、画像認識にな…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ20中級正則化・L2正則化・汎化

  過学習を抑えるための正則化について、最も適切な説明はどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 正則化は、損失に重みの大きさなどモデル複雑性への罰則を加え、訓練データへの過度な適合を抑える。「正解をテストデータへコピー」はデータ漏えいである。「複雑にするほど罰則を小さくして暗記」は目的と逆である。「重みをすべて同じ値へ固定」は学習そのものを妨げ、正則化の一般的な説明ではない…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ21中級学習・重み更新・損失

  ニューラルネットワークが学習によって改善される仕組みの説明として最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 学習では、予測と正解のずれを損失で測り、その損失を小さくする方向へ重みなどを更新する。「学習目的を自由に変更」は目的関数までモデルが勝手に決めるという誤解である。「訓練データを公開」は学習の必須過程ではなく、プライバシー上も不適切になり得る。「初期の重みを固定」したままでは訓練に…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ22上級AIの4レベル・単純制御・古典的AI

  AI技術の4レベル分類を、A「設定温度で作動する単純制御」、B「人が与えた規則で経路を探索」、C「人が設計した特徴量から需要を予測する機械学習」、D「画像から特徴表現も学ぶディープラーニング」に適用した対応として最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: この分類では、単純制御がレベル1、知識・規則や探索を使う古典的AIがレベル2、機械学習を取り入れたものがレベル3、特徴表現まで学ぶディープラーニングがレベル4に当たるため、A→1、B→2、C→3、D→4が整合する。「Aがレベル2、Bがレベル1」は単純制御と古典的AIを逆にし、Cと…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ23中級AIの4レベル・機械学習・特徴表現学習

  AI技術の4レベル分類で、レベル3とレベル4を分ける観点として最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: この分類のレベル3は機械学習を取り入れたAI、レベル4はディープラーニングにより特徴量自体も学ぶAIである。「電気か歯車か」と「物理ロボットか画面内か」は分類軸ではない。「レベル3は正解を使えない、レベル4は教師ありだけ」という限定もなく、学習方式の選択と4レベル分類を混同してい…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ24初級特徴量・入力変数・予測モデル

  住宅価格予測モデルで使う「床面積」「築年数」「駅からの距離」は、機械学習では何と呼ばれるか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 予測の入力として使う測定可能な属性は特徴量である。「報酬」は強化学習で行動の良し悪しを示す信号である。「クラスラベル」は分類で予測対象となるカテゴリで、床面積などの入力属性とは役割が違う。「エポック」は訓練データ全体を一巡する学習回数の単位である。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ25初級ANI・弱いAI・特化型AI

  特定の製品だけを検査する画像判定AIのような、限定された課題に特化したAIは一般に何と呼ばれるか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 限定された特定課題に強いシステムは特化型人工知能、すなわちANIや弱いAIと呼ばれる。「人工超知能」は人間を大きく上回る仮説上の知能を指す。「AGI」は広い課題へ柔軟に知識を適用する汎用知能である。「技術的特異点」は知能の種類ではなく、技術進歩の将来的な転換点に関する概念である。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ26上級AGI・強いAI・汎用知能

  画像検査では高精度だが契約書要約や経路計画には使えないシステムXと、領域をまたいで学習・推論し、既得知識を新しい課題へ適用できることを目標とする構想Yがある。ANIとAGIの区別として最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: ANIとAGIを分ける中心は、単一領域での精度ではなく、幅広い課題へ能力を一般化し知識を移せるかである。したがってXはANI、YはAGIの構想に対応する。「画像ならAGI、複数媒体ならANI」は入出力形式を一般性と取り違えている。「高精度なら自動的にAGI」は限定領域での卓越と汎…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ27中級第一次AIブーム・探索・推論

  第一次AIブームの手法を、迷路探索と定理証明の事例に当てはめた説明として最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 第一次AIブームでは、定式化された状態空間から解へ至る候補を調べる探索と、記号や規則から結論を導く推論が主要テーマだった。迷路探索と定理証明への対応はその違いを正しく表す。「画像から特徴量を自動獲得」は第三次ブームの深層学習に近い。「知識ベースだけ」と「ビッグデータの相関だけ」の…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ28初級探索・状態空間・問題解決

  迷路をAIで解くとき、現在位置から到達可能な次の状態を順に調べ、ゴールへ至る経路を見つける処理は何に当たるか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 候補となる状態や経路をたどって解を見つける処理は探索である。推論が知識や規則から結論を導く処理であるのに対し、探索は選択肢の空間から解への道筋を調べる。「正則化」は過学習を抑える処理、「次元削減」は特徴数の圧縮、「転移学習」は別課題で得た知識の再利用であり、迷路の経路列挙そのもの…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ29上級第二次AIブーム・知識ベース・エキスパートシステム

  医療分野のシステムAは専門家が記述した知識ベースと推論規則を使い、画像分野のシステムBは大量データから特徴表現を学ぶ。AIブームの系譜と方式の差を正しく説明したものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 専門知識を知識ベースと規則へ明示的に組み込むAは第二次AIブームのエキスパートシステムに対応し、データから特徴表現を学ぶBは第三次AIブームの学習型手法に対応する。「両方とも第一次ブーム」は知識ベースと深層学習の時代差を無視している。「Aが第三次、Bが第二次」は対応が逆で、Bにつ…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ30中級エキスパートシステム・知識ベース・推論機構

  エキスパートシステムの基本的な構成を表す説明として最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: エキスパートシステムは、専門家の知識を事実や規則として知識ベースに持ち、推論機構で問題へ適用する。「距離だけで群分け」はクラスタリングである。「専門家を遠隔操作端末につなぐ」は人の判断を中継しているだけで、知識を計算機内に表現していない。「画素の圧縮だけ」は画像処理であり、専門知…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ31中級AIの冬・知識獲得ボトルネック・エキスパートシステム

  第二次AIブーム後に期待がしぼみ、AIの冬へ向かう一因となったエキスパートシステムの課題はどれか。

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  解説: 専門家の暗黙知を規則へ落とし込み、継続して保守する知識獲得のボトルネックと、規則外の状況に対する脆さが限界になった。「完全に表現でき保守不要」は課題を逆に述べている。「重みが一つで画像だけ」はエキスパートシステムの構造ではない。「ビッグデータが多すぎた」は当時の衰退理由ではなく、…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ32上級第三次AIブーム・ビッグデータ・ディープラーニング

  第二次AIブームの知識ベース型システムと比べ、第三次AIブームの画像認識が大規模化できた背景を説明したものとして最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 第三次AIブームは、利用可能な大規模データ、計算能力の向上、機械学習・ディープラーニングの進展が重なり、画像から有用な特徴表現も学べるようになったことに支えられた。「すべての特徴を規則として記述」は第二次ブーム型の知識獲得を続ける説明で、データと計算資源が不要になるわけではない。…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ33中級AIの歴史・三つのAIブーム・年代順

  AI研究の三つのブームを、中心となった考え方の古い順に並べたものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 古い順では、第一次の探索・推論、第二次の知識とエキスパートシステム、第三次の機械学習・ディープラーニングとビッグデータである。「ビッグデータから始まる」並びは第三次を最初に置いている。「知識から始まる」二つの並びは第二次と第一次の順序が逆である。

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ34中級シンギュラリティ・技術的特異点・超人的知能

  技術的シンギュラリティの基本的な考え方として最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: 技術的シンギュラリティは、人間を超える知能の創出などを契機に変化が加速し、その先の社会や技術を従来の見通しで予測しにくくなる転換点の構想である。「コンピュータの保守期限」ではない。「過学習」は未見データへ一般化できない学習上の問題である。「画像の縦横比をそろえる」は単なる前処理で…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ35上級ヴァーナー・ヴィンジ・レイ・カーツワイル・2045年問題

  シンギュラリティをめぐる人物と主張の対応として最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: ヴィンジは1993年の論考で超人的知能の創出に伴う大転換を論じ、カーツワイルはシンギュラリティを2045年と予測した。「ヴィンジが2045年を厳密に定めた」と「カーツワイルが否定した」は人物を取り違えている。「第一次ブームでエキスパートシステムを発明」も年代・技術とも不正確である…

• ✓正解済み✗まだ正解していませんQ36中級AI効果・AIの定義・技術の普及

  AI効果（AI effect）の説明として最も適切なものはどれか。

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  ▶答えと解説を先に見る

  解説: AI効果とは、AI研究が実現した技術に人々が慣れると、それが一般技術へ取り込まれてAIと見なされにくくなる反復的な現象である。「電力消費がゼロ」は計算量との関係を根拠なく断定している。「必ず売上が増える」はマーケティング上の保証ではない。「データを倍にすれば精度も2倍」は性能向上…