ITパスポート試験過去問 - 分野別 - ビジネスシステム

答え ： イ
分野 ： ストラテジ系 › 経営戦略 › ビジネスインダストリ › ビジネスシステム
解説 ：
AIを利活用する際には，様々なリスクに留意する必要があります。答えは「イ」です。aのAIの意図しない誤動作が人の生命や身体に危害を及ぼす可能性，bのAIの判断に差別的な内容が含まれる可能性，cのAIの判断がプライバシー侵害につながる可能性は，いずれも実際に指摘されているAI利活用上の重要なリスクであり，すべて適切な記述です。したがって，a，b，cすべてを挙げている選択肢「イ」が正解となります。他の選択肢はこれらのうちいずれかを除外してしまっており，AI利活用のリスクを十分に網羅できていないため誤りです。

答え ： イ
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解説 ：
AIは，様々な課題に対応できる「強いAI」と，特定の課題にのみ対応できる「弱いAI」に分類されることがあります。答えは「イ」です。現在実用化されているAIは基本的に弱いAIであり，特定の用途や対象に特化していて人間並みに汎用的な機能や能力は持っていません。

選択肢「ア」「ウ」「エ」は，人間と同等またはそれ以上の汎用的な知能を持ち，自律的に判断できるとする内容であり，これはむしろ強いAI（あるいはまだ実現していない人工超知能など）の特徴に近い説明であるため，弱いAIの説明としては誤りです。

答え ： エ
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解説 ：
生成AIにおいて，もっともらしいが事実とは異なる内容が出力されることを「ハルシネーション」（hallucination：幻覚）と呼びます。答えは「エ」です。生成AIは学習したデータのパターンに基づいて文章を生成するため，実際には存在しない情報や誤った情報を，あたかも事実であるかのように出力してしまうことがあり，利用時には注意が必要です。

選択肢「ア」のエコーチェンバー現象は自分と似た意見ばかりに囲まれる状況を指す言葉，「イ」のシンギュラリティはAIが人間の知能を超える転換点を指す言葉，「ウ」のディープフェイクはAIを用いて偽の映像や音声を作成する技術であり，いずれも事実と異なる内容を出力するハルシネーションとは異なる概念のため誤りです。

答え ： ア
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解説 ：
「ブロックチェーン」（block chain）とは，取引記録を分散して保持し，改ざんが極めて困難な形でデータを管理する技術です。答えは「ア」です。証券会社が，取引の改ざんや不整合の発生を防止することを目的として，従来の社債に代わり電子的手段を用いたデジタル社債を発行したという事例は，改ざん耐性というブロックチェーンの特性を生かした典型的な活用例です。

選択肢「イ」は注文受付の応答時間を改善する高速化の取り組み，「ウ」は予約変更サービスの利便性向上の取り組み，「エ」は画像・音声データをデータベースに保存して検索可能にする取り組みであり，いずれも改ざん防止という観点でのブロックチェーン特有の活用事例とは言えないため誤りです。

答え ： エ
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解説 ：
生成AIに関する最も適切な記述を選ぶ問題です。答えは「エ」です。生成AIは，自然言語で指示された内容に従って，事前に大量のデータを学習したモデルを用いて，新しい文章や画像などのコンテンツを生成する技術です。

選択肢「ア」は「一切の学習を必要とせず」としていますが，実際には生成AIは大量のデータによる事前学習を必要とするため誤りです。「イ」は「将来の値を予測して出力する」としており，これはむしろ予測モデル（回帰分析など）に近い説明であり，新しいコンテンツを生成する生成AIの本質的な特徴とは異なります。「ウ」はRPAのようなソフトウェアロボットによる業務自動化の説明であり，生成AIとは異なる技術のため誤りです。

答え ： ア
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解説 ：
「人間中心のAI社会原則」は7つの原則で構成されています。「イノベーションの原則」は産官学連携などについて規定したもので，「ア」が正解です。
「イ」は「人間中心の原則」の記述です。
「ウ」は「公平性・説明責任及び透明性の原則」の記述です。
「エ」は「教育・リテラシーの原則」についての記述です。

答え ： ア
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解説 ：
AI(Artificial Intelligence：人工知能)は人間が行う高度に知的な作業を人間に代わって行う能力を持った情報システムを指します。

「a」はOCR(光学式文字読み取り装置)によって手書きの書類をデータ化した例ですが，手書き文字の認識精度はAIの導入により飛躍的に高まっています。
「b」はRPA(Robotics Process Automation)の導入により定型的なパソコンのソフトウェア操作を自動化した例であり，AIは関係ありません。
「c」は人間と音声による対話が可能なチャットボットを導入した例ですが，音声認識や音声合成，内容の自然言語処理などはAIの導入により飛躍的に改良されました。
「d」は電子タグ(RFID)により荷物の自動認識を実現した例であり，AIは関係ありません。

よって，AIが関係するのは「a」と「c」であり，この2つを組み合わせた「ア」が正解となります。

答え ： ウ
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解説 ：
a … 該当しません。これは，モバイル通信のハンドオーバー技術に関する説明です。基地局間での通話の切り替えは，RFID技術や非接触型ICチップとは直接関係がありません。

b … 該当します。これは，まさにRFID技術が使われている典型的な事例です。スマートフォンに内蔵された非接触型ICチップ(FeliCaなど)と外部のRFIDリーダーを利用することで，駅の自動改札機を通過する際に定期券として利用されます。

c … 該当しません。これは，通信サービスに関するもので，スマートフォンの非接触型ICチップやRFIDリーダーとは関係ありません。海外ローミングやインターネット通信に関する話であり，RFID技術は関与しません。

d … 該当しません。QRコードは，バーコード技術を使ったものであり，RFID技術や非接触型ICチップとは異なります。QRコードを読み込んで決済を行う場合，RFIDリーダーは使用されません。

以上から，「b」のみを挙げた「ウ」が正解です。

答え ： エ
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解説 ：
「ア」… 不適切。これは研修の一環としてFAQを学習する方法です。AIの活用とは言えず，あくまで人間の研修に関する話です。

「イ」… 不適切。これはIVR（自動音声応答）システムによって，顧客の入力に基づいて担当者を振り分けるシステムです。この方法はAIとは直接関係ありません。

「ウ」… 不適切。これは顧客情報をデータベースから引き出して表示するシステムで，顧客サービス向上のために有用な機能ですが，AIを活用してFAQの最適な回答を提供するものではありません。

「エ」… 正解。AIを活用したFAQシステムの典型的な事例です。AIは，質問の音声から内容と感情を解析し，その情報を基に最適な回答候補を選出することで，より効率的で精度の高いFAQ応答を提供します。

答え ： ウ
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解説 ：
a … 不適切。AIが自律的に判断し決定することを推奨するものではなく，むしろ人間が最終的な判断を行うべきだとされています。

b … 適切。「人間中心の原則」として記載されている内容です。

c … 不適切。AI社会原則における「公平性」に反する可能性があります。AI技術はすべての人々が平等に利用できることが求められており，「情報弱者」にもその恩恵が届くようにする必要があります。

当てはまるのは「b」のみですので，「ウ」が正解です。

答え ： エ
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解説 ：
「ア」… 不適切です。マイナンバーは，日本国籍を持つ者に限らず，日本に住民票がある外国人にも付与されます。逆に，日本国籍を持っていても海外在住の人には付与されません。

「イ」… 不適切。マイナンバーは利用していい用途が法令で決められており，企業などが勝手に従業員番号として利用することは認められていません。

「ウ」… 不適切。マイナンバーは行政側が番号を用意して通知します。番号を生成する手順が決まっているため希望する番号を指定することはできません。

「エ」… 正解。マイナンバーは一度付与されると，原則として生涯変更することはできません。個人の識別番号として使用されるため，変更することが許されるケースは非常に限られています。

答え ： イ
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解説 ：
人間中心のAI社会原則では，AIの普及する社会のあるべき姿として「人間の尊厳が尊重される社会」「多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる社会」「持続性ある社会」の3つを挙げています。これは「a」「b」「d」に該当し，正解は「イ」です。

答え ： エ
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解説 ：
「ア」… 不適切。「教師なし学習」の例です。

「イ」… 不適切。「ルールベースAI」の例です。

「ウ」… 不適切。「強化学習」の例です。

「エ」… 正解。乳児の泣き声とその泣いている原因（ラベル）をペアにしたデータを使ってモデルを訓練し，その後，泣き声を入力として，泣いている原因を予測するという問題です。

答え ： ウ
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解説 ：
人間の脳神経(ニューロン)が網目状に繋がり合って電気信号をやり取りする仕組みをコンピュータプログラムで再現したものを「ニューラルネットワーク」(正確には人工ニューラルネットワーク)と言います。「ウ」が正解です。

「ア」の「ソーシャルネットワーク」は，人と人との繋がりやコミュニケーションを支援するネットサービスや，そのようなサービス上で展開される社会を指します。

「イ」の「デジタルトランスフォーメーション」は，デジタル技術を前提に，企業などの事業や業務を根本から作り変える改革を指します。

「エ」の「ブレーンストーミング」は，集団で行うアイデアの発想法の一つで，参加者が集まって会合を開き，思いつくまま次々自由にアイデアを発言し合う手法です。

答え ： ア
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解説 ：
ビッグデータとは，従来のデータベース管理システムなどでは記録や保管，解析が難しいような巨大なデータ群を指します。特に，単に量が多いだけでなく，様々な種類・形式が含まれる非構造化データ・非定型的データであり，さらに，日々膨大に生成・記録される時系列性・リアルタイム性のあるようなものを指すことが多いです。

「ア」… 正解。ビッグデータの解析には統計学的な手法や機械学習など新しい手法も用いられます。

「イ」… 不適切。目的によっては動画などのマルチメディアデータを対象とすることもあります。

「ウ」… 不適切。コンピュータのログなど，機械の記録したデータも重要な分析対象です。

「エ」… 不適切。非構造化データや非定型的なデータも分析対象とします。

答え ： イ
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解説 ：
「ア」… 不適切。虹彩認証システムでは虹彩のパターンを解析する専用のアルゴリズムが用いられ，通常は機械学習を利用しません。

「イ」… 正解。果物の画像を大量に学習させることで果物を認識できるようになるのは典型的な機械学習の事例です。

「ウ」… 不適切。指紋認証システムでは指紋のパターンを解析する専用のアルゴリズムが用いられ，通常は機械学習を利用しません。

「エ」… 不適切。チャットボットが利用するのはテキストデータなので，機械学習を利用していたとしても画像認識の例ではありません。

答え ： ウ
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解説 ：
過去10年の膨大なデータからパターンを見出して将来の予測を行うのに適した技術はディープラーニングなどの機械学習システムです。「ウ」が正解です。

「ア」はデータ収集のための仕組みであり，分析や予測には役立ちません。

「イ」の仮想現実(VR)は過去のデータから将来を予測する役には立ちません。

「エ」の表計算ソフトによる分析は，データ間の関係性があらかじめ分かっている場合に利用できる手法であり，データ群から関連性を見出す必要がある場合には適していません。

答え ： ウ
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答え ： イ
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答え ： ア
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答え ： イ
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答え ： エ
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答え ： ア
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答え ： エ
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答え ： エ
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答え ： ウ
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答え ： エ
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答え ： イ
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答え ： エ
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答え ： エ
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答え ： エ
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答え ： ウ
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答え ： エ
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答え ： イ
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答え ： イ
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答え ： ア
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答え ： ア
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