ITパスポート 過去問
令和7年度
問8 (ストラテジ系 問8)

AIの機械学習で利用するデータの取り扱いについての問題です。

AIの機械学習で利用するデータの使い方を間違えるとAIの品質低下につながります。

バイアスが高ければ、特定の状況下でしか精度がでません。

データの質が低ければ、AIの質も下がります。

そのため、

・学習の目的にあったデータか

・データをどこで入手、あるいは、作成したのか

・データのアノテーション（たとえば、そのデータが犬であれば犬だと認識してもらえるようにすること）は

目的と合致しているか

・人間ができないことをAIにやらせていないか

以上の4つを確認する必要があります。

選択肢をみると、a,b,c,dすべてが上記の4項目のいずれかに当てはまります。

したがって、a,b,c,dすべてが含まれていない選択肢は不正解です。

AIの品質を保つ上で重要な学習データの取り扱いについての問題です。

a　学習の目的に適したデータであることを確認する。

学習データが目的に合っていなければ、どんなに高度なAIモデルでも期待どおり結果は出せません。

例えば、猫を識別できるAIを作るのに犬のデータばかり集めても意味がないようなものです。

そのため本選択肢は適切です。

b　データの入手元・作成来歴を確認する。

データがいつ、どこで、どのように集められたかを確認することは、バイアス対策の重要なポイントです。

そのため本選択肢は適切です。

c　データへのアノテーションの付与は学習目的に合わせて実施する。

アノテーションとは、データに意味づけやラベル付けを行う作業のことです。

猫の画像に「これは猫」ですとタグ付けするような作業です。

アノテーションが学習目的に合っていないと、AIが間違った情報を学習してしまうため極めて重要です。

そのため本選択肢は適切です。

d　人間の目でも同定が困難と考えられる画像認識用のデータは除外する。

人間ですら判断に迷うような不明瞭なデータを含めると、AIは正しく学習することができないため、このようなデータはノイズと判断します。

学習データの品質を保つため、ノイズとなるデータは除外します。

そのため本選択肢は適切です。

すべての選択肢が適切な対策であるということになります。