問題
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
- a, b, c, d
- a, d
- b, c, d
[出典：ITパスポート試験 令和7年度 問8]
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正解
正解は「イ」です。
解説
選択肢「イ」は、AIの機械学習におけるデータの品質を確保するための適切な対策をすべて含んでいます。学習の目的に適したデータを確認することは、モデルの精度を維持する上で重要です。加えて、データの入手元や作成来歴を確認することで、信頼性のある情報を用いることが可能になります。
データへの適切なアノテーションの付与も、機械学習における分類精度の向上に役立ちます。最後に、識別が困難なデータを除外することは、誤学習を防ぐ上で有効です。
ア(a, b):
データの入手元の確認は重要ですが、アノテーションの付与が含まれていないため、完全な対策とは言えません。
ウ(a, d):
学習目的に適したデータの確認と誤認識の防止は有効ですが、作成来歴の確認が欠けているため、データの信頼性が保証されません。
エ(b, c, d):
適切なアノテーションや誤認識データの除外は重要ですが、学習の目的に適したデータの確認が含まれていない点が問題です。
難易度
この問題の難易度は中程度です。機械学習に関する基本的な知識を問う問題であり、複数の選択肢を組み合わせて考える必要があります。初心者にとってはやや難しいですが、データ品質管理の重要性を理解していれば正解を導き出すことが可能です。
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用語補足
バイアス：
バイアスとは、データやアルゴリズムが特定の方向に偏ってしまうことを指します。例えば、特定の属性に偏ったデータを用いることで、AIの判断が不公平になる可能性があります。
アノテーション：
アノテーションとは、データに対してラベルやタグを付与する作業のことです。これにより、機械学習モデルが正確に分類や認識を行うことができます。
対策
この問題を解くためには、機械学習におけるデータ品質確保の重要性を理解することが必要です。データの入手元の確認、適切なアノテーションの付与、学習目的に応じたデータ選定など、基本的なデータ管理の手法を学習しておきましょう。
