ITパスポート 令和元年度 秋期 特別措置試験 問21

✓ これが正解エ 大量のデータを人間の脳神経回路を模したモデルで解析することによって，コンピュータ自体がデータの特徴を抽出，学習する技術

解説

脳を模したモデルを重ねて、特徴を自ら見つけ出す技術です。

ディープラーニングは、人の脳の神経のつながりを模したニューラルネットワークを何層も重ねて、大量のデータを解析する技術です。従来は、何に注目して見分けるかを人が決めて教える必要がありました。この技術では、層を深く重ねることで、注目すべき特徴そのものをコンピュータが自分で見つけ出します。猫の画像を大量に見せるだけで、耳や輪郭といった手掛かりを自ら取り出すようになる、という具合です。人が特徴を教えなくてよくなったことが、機械学習の中でもこの技術が広く使われるようになった理由です。層を深く重ねられるようになったのは、計算する力とデータが十分に集まったからです。画像や音声、言葉の扱いで成果が上がり、いまの人工知能の広がりは、この技術が支えています。よって最も適切なのは、特徴を抽出して学習する技術です。

ほかの選択肢の解説

• ア 営業，マーケティング，アフタサービスなどの顧客に関わる部門間で情報や業務の流れを統合する仕組み：顧客に関わる部門の間で情報や業務の流れを一つにまとめる仕組みはCRMです。顧客との関わりを育てるための道具であり、データから特徴を学び取る技術ではありません。問合せの履歴を営業や窓口で共有する使い方をします。
• イ コンピュータなどのディジタル機器，通信ネットワークを利用して実施される教育，学習，研修の形態：機器や通信を使って行う教育や学習の形はe-ラーニングです。学ぶのは人の側であり、コンピュータがデータから学ぶという話とは、学ぶ主体が逆になります。言葉の中の学習という語だけが重なっています。受講の記録や進み具合を管理する仕組みが中心です。
• ウ 組織内の各個人がもつ知識やノウハウを組織全体で共有し，有効活用する仕組み：組織の中の個人が持つ知識や勘所を、全体で分け合って活かす仕組みはナレッジマネジメントです。人の持つ知識を扱う考え方であり、大量のデータを解析する技術の説明ではありません。熟練者の勘所を文書や事例集に残す取組が典型です。