ITパスポート試験 令和7年度 公開問題 問8

【正解】イ

イが正解です。a、b、c、dはいずれも、機械学習に用いるデータの偏りを減らし、品質を確保するために適切な対策です。機械学習では、データの内容やラベルの誤りが学習結果に直接影響するため、量だけでなく、目的への適合性、出所、正確性、判別可能性などを確認する必要があります。

aは適切です。学習目的に合わないデータを使うと、モデルが必要のない特徴を学び、期待した予測ができません。対象となる利用者、期間、条件などが目的に合っているかを確認します。

bは適切です。入手元や作成来歴を確認することで、収集方法の偏り、改変の有無、利用条件、信頼性などを判断できます。このようなデータの由来は「データプロベナンス」とも呼ばれます。

cは適切です。アノテーションとは、画像への分類名や文章への意味情報など、正解となる情報を付ける作業です。学習目的に合った一貫した基準で付与しなければ、モデルが誤った関係を学習してしまいます。

dも適切です。人間でも正しく同定できない画像は、正解ラベル自体が不確かになりやすく、学習データに含めるとノイズになります。そのため、目的に照らして判別困難なデータを除外することは品質向上につながります。

したがって、aとbだけのア、aとdだけのウ、b、c、dだけのエは、いずれも適切な対策を一部除外しているため誤りです。

【ポイント】 AIの出力品質は学習データの品質に大きく左右されます。 「目的への適合性」「出所と来歴」「正確なアノテーション」「曖昧なデータの除外」を確認しましょう。