問題
問86
動物が写っている大量の画像から犬や猫などの特徴を自動的に抽出して、動物の種類を識別できるようにするAIの技術はどれか。
- eラーニング
- アクティブラーニング
- アダプティブラーニング
- ディープラーニング
[出典：ITパスポート試験 令和7年度 問86]
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正解
正解は「エ」です。
解説
この問題は、画像から動物の特徴を自動的に抽出して分類するAIの技術として最も適切なものを選ぶものです。正解は「ディープラーニング」です。
ディープラーニング（深層学習）は、人間の脳の神経回路を模したニューラルネットワークを多層に重ねた構造を用いて、大量のデータから自動的に特徴を学習する技術です。特に画像認識の分野では著しい成果を上げており、犬や猫などの動物の特徴を数値的に捉え、分類するタスクにも広く活用されています。
例えば、猫の画像を大量に与えると、ディープラーニングのモデルは目の形、耳の位置、毛並みの特徴などを段階的に抽出し、「これは猫である」と認識できるようになります。従来の手法では人が特徴を定義する必要がありましたが、ディープラーニングでは特徴抽出までを自動で行うため、非常に効率的です。
このような高度なAI技術は、画像認識、音声認識、自動運転、医療診断など幅広い分野で応用されており、ITパスポートでも頻出の重要キーワードです。
ア（eラーニング）:
インターネットなどを通じて学習コンテンツを提供する仕組みであり、画像認識やAI技術とは無関係です。
イ（アクティブラーニング）:
学習者が主体的に考え、対話や発表を通じて学ぶ教育手法であり、AIの技術ではありません。
ウ（アダプティブラーニング）:
学習者の習熟度や理解度に応じて内容を調整する学習方式であり、画像認識には直接関係しません。
難易度
本問はAI技術の基本用語を問う典型的な問題であり、ディープラーニングという言葉と画像認識を結びつけられるかが鍵です。選択肢には教育系の用語が多く含まれており、惑わされやすいですが、AI分野の基本を学習していれば容易に解ける問題です。難易度は「やや易しい」です。
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用語補足
ディープラーニング：
人間の脳を模した多層のニューラルネットワークを使い、大量のデータから自動的に特徴を学習・認識する技術です。画像認識や音声認識などで使われます。
ニューラルネットワーク：
脳の神経回路の仕組みを模倣したアルゴリズムで、入力から出力までの関係を学習します。ディープラーニングはこれを多層にしたものです。
対策
AI技術に関する基本用語は毎年のように出題されます。特に「ディープラーニング」は画像や音声認識との関係で出題されやすいため、どんな場面で使われているのかを具体例とともに理解しておくと良いです。用語の意味と用途をセットで覚えるようにしましょう。
