技術戦略｜令和7年度 ITパスポート試験 問8
AIの機械学習で利用するデータの取扱いに関する記述のうち，バイアスの低減やデータの品質を確保するために考えられる対策として，適切なものだけを全て挙げたものはどれか。
- a 学習の目的に適したデータであることを確認する。
- b データの入手元・作成来歴を確認する。
- 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。
- 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。
- a，b
- ✓ これが正解a，b，c，d
- a，d
- b，c，d
解説
目的への適合・来歴・印の付け方・除外の四つとも対策です。
機械学習では、与えたデータの性質がそのまま結果に写ります。集め方が偏っていれば、その偏りを含んだまま学んでしまい、特定の相手にだけ当たらない判断が出てきます。これがバイアスです。防ぐには、まず学びたい目的にそのデータが合っているかを見ます。次に、どこから手に入れ誰がどう作ったものかをたどれるようにします。人が印を付けて意味を与えるアノテーションも、目的に沿った基準で行わなければ、揺れがそのまま学ばれます。人の目でも見分けがつかない画像は、正しい印を付けようがないので外します。四つとも当てはまります。
ほかの選択肢はなぜ違うのか
- aとbの二つに絞っていますが、印の付け方と、見分けのつかないものを外す判断も、どちらもデータの質を左右します。集める段階だけを対策と考えると、この二つが抜け落ちます。
- aとdだけを挙げています。どこから来たデータかをたどれるようにすることは、偏りの出どころを後から追う手がかりになりますし、印の付け方をそろえることも質を保つ要になります。
- aを外していますが、学びたい目的にそのデータが合っているかを確かめることは、ほかの三つの土台に当たります。目的とずれたものを集めた時点で、あとの手立ては効きにくくなります。
この問題に関係する言葉
- 機械学習大量のデータから、きまりを自分で見つけ出させるやり方です。集めて整えたデータを分析し、新しい傾向を導く段階で使います。
- バイアス
- アノテーション
出典：令和7年度 ITパスポート試験 問8
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