ITパスポート過去問集 - 情報に関する理論
令和7年 問85
問題を解いて解答群の中から正解を選ぶ，あるAIシステムがある。このシステムは，1回の学習の過程を経るごとに，学習の過程の前後の比較において，誤り率が5％低下する（前回の誤り率の95％になる）。現在の正解率が30％であるとき，正解率が35％を超えるためには，少なくともあと何回の学習の過程が必要か。
| ア | 1 |
|---|---|
| イ | 2 |
| ウ | 3 |
| エ | 4 |
答え ： イ
分野 ： テクノロジ系 › 基礎理論 › 基礎理論 › 情報に関する理論
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令和7年 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。
| ア | e-ラーニング |
|---|---|
| イ | アクティブラーニング |
| ウ | アダプティブラーニング |
| エ | ディープラーニング |
答え ： エ
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令和6年 問65
AIにおける機械学習の学習方法に関する次の記述中の a〜c に入れる字句の適切な組合せはどれか。
教師あり学習は，正解を付けた学習データを入力することによって，[ a ] と呼ばれる手法で未知のデータを複数のクラスに分けたり，[ b ] と呼ばれる手法でデータの関係性を見つけたりすることができるようになる学習方法である。教師なし学習は，正解を付けない学習データを入力することによって，[ c ] と呼ばれる手法などで次第にデータを正しくグループ分けできるようになる学習方法である。
教師あり学習は，正解を付けた学習データを入力することによって，[ a ] と呼ばれる手法で未知のデータを複数のクラスに分けたり，[ b ] と呼ばれる手法でデータの関係性を見つけたりすることができるようになる学習方法である。教師なし学習は，正解を付けない学習データを入力することによって，[ c ] と呼ばれる手法などで次第にデータを正しくグループ分けできるようになる学習方法である。
| a | b | c | |
| ア | 回帰 | 分類 | クラスタリング |
| イ | クラスタリング | 分類 | 回帰 |
| ウ | 分類 | 回帰 | クラスタリング |
| エ | 分類 | クラスタリング | 回帰 |
答え ： ウ
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解説 ：
「回帰」は複数のデータ系列の関係性を関数などの価値で見出す操作、「分類」はあらかじめ決められた分類にデータを当てはめる操作で、学習時には正解を表すデータが必要です。クラスタリングは与えられたデータ群を近いもの同士で区分する操作で、学習時に正解のデータは必要ありません。
「a」は正解が与えられた教師データを学習してクラス分けを行うので「分類」です。
「b」は正解が与えられた教師データを学習して関係性を発見するため「回帰」です。
「c」は正解のないデータを用いてグループ分けを行うため「クラスタリング」です。
これらを組み合わせた「ウ」が正解です。
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解説 ：
「回帰」は複数のデータ系列の関係性を関数などの価値で見出す操作、「分類」はあらかじめ決められた分類にデータを当てはめる操作で、学習時には正解を表すデータが必要です。クラスタリングは与えられたデータ群を近いもの同士で区分する操作で、学習時に正解のデータは必要ありません。
「a」は正解が与えられた教師データを学習してクラス分けを行うので「分類」です。
「b」は正解が与えられた教師データを学習して関係性を発見するため「回帰」です。
「c」は正解のないデータを用いてグループ分けを行うため「クラスタリング」です。
これらを組み合わせた「ウ」が正解です。
令和6年 問78
利用者がスマートスピーカーに向けて話し掛けた内容に対して，スマートスピーカーから音声で応答するための処理手順が (1)〜(4) のとおりであるとき，音声認識に該当する処理はどれか。
(1) 利用者の音声をテキストデータに変換する。
(2) テキストデータを解析して，その意味を理解する。
(3) 応答する内容を決定して，テキストデータを生成する。
(4) 生成したテキストデータを読み上げる。
(1) 利用者の音声をテキストデータに変換する。
(2) テキストデータを解析して，その意味を理解する。
(3) 応答する内容を決定して，テキストデータを生成する。
(4) 生成したテキストデータを読み上げる。
| ア | (1) |
|---|---|
| イ | (2) |
| ウ | (3) |
| エ | (4) |
答え ： ア
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解説 ：
スマートスピーカーは利用者と声で対話的にやり取りできるコンピュータシステムです。マイク部分で取得した音声から利用者の声を認識し、文字を抽出して自然言語処理を行い、結果を音声合成で声にしてスピーカーから流します。音声認識は収集した音に含まれる声の信号から対応する文字列を抽出する過程であるため、（1）が該当します。
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解説 ：
スマートスピーカーは利用者と声で対話的にやり取りできるコンピュータシステムです。マイク部分で取得した音声から利用者の声を認識し、文字を抽出して自然言語処理を行い、結果を音声合成で声にしてスピーカーから流します。音声認識は収集した音に含まれる声の信号から対応する文字列を抽出する過程であるため、（1）が該当します。
令和6年 問95
| ア | ソーシャルネットワーク |
|---|---|
| イ | ニューラルネットワーク |
| ウ | フィージビリティスタディ |
| エ | フォールトトレラント |
答え ： イ
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解説 ：
ディープラーニングは機械学習の手法の一つで、通常のニューラルネットワークでは入力層、中間層（隠れ層）、出力層の3層構造なのを、複数の中間層を用意して階層構造を深くすることを指します。「イ」が正解です。
「ア」の「ソーシャルネットワーク」は人間の社会的な関係性を強化、支援するネットサービスなどを指します。
「ウ」の「フィージビリティスタディ」は、新事業を始める前にその実現可能性を様々な観点から評価する調査活動を指します。
「エ」の「フォールトトレラント」は機器やシステムの構成要素の一部が故障、停止などしても予備の系統に切り替えるなどして機能を保ち、稼動を続行することを指します。
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解説 ：
ディープラーニングは機械学習の手法の一つで、通常のニューラルネットワークでは入力層、中間層（隠れ層）、出力層の3層構造なのを、複数の中間層を用意して階層構造を深くすることを指します。「イ」が正解です。
「ア」の「ソーシャルネットワーク」は人間の社会的な関係性を強化、支援するネットサービスなどを指します。
「ウ」の「フィージビリティスタディ」は、新事業を始める前にその実現可能性を様々な観点から評価する調査活動を指します。
「エ」の「フォールトトレラント」は機器やシステムの構成要素の一部が故障、停止などしても予備の系統に切り替えるなどして機能を保ち、稼動を続行することを指します。
令和5年 問74
ニューラルネットワークに関する記述として，最も適切なものはどれか。
| ア | PC，携帯電話，情報家電などの様々な情報機器が，社会の至る所に存在し，いつでもどこでもネットワークに接続できる環境 |
|---|---|
| イ | 国立情報学研究所が運用している，大学や研究機関などを結ぶ学術研究用途のネットワーク |
| ウ | 全国の自治体が，氏名，生年月日，性別，住所などの情報を居住地以外の自治体から引き出せるようにネットワーク化したシステム |
| エ | ディープラーニングなどで用いられる，脳神経系の仕組みをコンピュータで模したモデル |
答え ： エ
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解説 ：
ニューラルネットワークは人間の脳神経回路（ニューロン）の繋がりを模したシステムで、大量のデータを与えて学習させることでパターン認識やデータ生成など様々な知的な操作を行うことができるようになります。「エ」が正解です。
「ア」は「ユビキタスネットワーク」の説明です。
「イ」は「学術情報ネットワーク」（SINET）の説明です。
「ウ」は「住民基本台帳ネットワーク」（住基ネット）の説明です。
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解説 ：
ニューラルネットワークは人間の脳神経回路（ニューロン）の繋がりを模したシステムで、大量のデータを与えて学習させることでパターン認識やデータ生成など様々な知的な操作を行うことができるようになります。「エ」が正解です。
「ア」は「ユビキタスネットワーク」の説明です。
「イ」は「学術情報ネットワーク」（SINET）の説明です。
「ウ」は「住民基本台帳ネットワーク」（住基ネット）の説明です。
令和5年 問76
品質管理担当者が行っている検査を自動化することを考えた。10,000枚の製品画像と，それに対する品質管理担当者による不良品かどうかの判定結果を学習データとして与えることによって，製品が不良品かどうかを判定する機械学習モデルを構築した。100枚の製品画像に対してテストを行った結果は表のとおりである。品質管理担当者が不良品と判定した製品画像数に占める，機械学習モデルの判定が不良品と判定した製品画像数の割合を再現率としたとき，このテストにおける再現率は幾らか。
単位 枚
単位 枚
| 機械学習モデルによる判定 | |||
| 不良品 | 良品 | ||
| 品質管理担当者に よる判定 | 不良品 | 5 | 5 |
| 不良品 | 15 | 15 | |
| ア | 0.05 |
|---|---|
| イ | 0.25 |
| ウ | 0.5 |
| エ | 0.8 |
答え ： ウ
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解説 ：
「担当者が不良品と判定した画像」は5+5=10枚あり、そのうち「機械学習モデルが不良品と判定した画像」は5枚なので、再現率は5÷10=0.50です。
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解説 ：
「担当者が不良品と判定した画像」は5+5=10枚あり、そのうち「機械学習モデルが不良品と判定した画像」は5枚なので、再現率は5÷10=0.50です。
令和5年 問91
| ア | ニューラルネットワークから得られた結果を基に計算し，結果の信頼度を出力する。 |
|---|---|
| イ | 入力層と出力層のニューロンの数を基に計算し，中間層に必要なニューロンの数を出力する。 |
| ウ | ニューロンの接続構成を基に計算し，最適なニューロンの数を出力する。 |
| エ | 一つのニューロンにおいて，入力された値を基に計算し，次のニューロンに渡す値を出力する。 |
答え ： エ
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解説 ：
活性化関数はニューラルネットワークの各ニューロンで入力値に対して適用される関数です。非線形変換になるような関数が選ばれ、計算結果は下の階層のニューロンへ出力（伝達）されます。「エ」が正解です。
「ア」… 「評価関数」の説明で、活性化関数ではありません。
「イ」… 活性化関数は入力値から出力値を計算する際に用いる関数でニューロンの数を求めるためのものではありません。
「ウ」… 活性化関数は入力値から出力値を計算する際に用いる関数でニューロンの数を求めるためのものではありません。
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解説 ：
活性化関数はニューラルネットワークの各ニューロンで入力値に対して適用される関数です。非線形変換になるような関数が選ばれ、計算結果は下の階層のニューロンへ出力（伝達）されます。「エ」が正解です。
「ア」… 「評価関数」の説明で、活性化関数ではありません。
「イ」… 活性化関数は入力値から出力値を計算する際に用いる関数でニューロンの数を求めるためのものではありません。
「ウ」… 活性化関数は入力値から出力値を計算する際に用いる関数でニューロンの数を求めるためのものではありません。
令和5年 問96
| ア | Gの10の6乗倍は，Tである。 |
|---|---|
| イ | Mの10の3乗倍は，Gである。 |
| ウ | Mの10の6乗倍は，Gである。 |
| エ | Tの10の3乗倍は，Gである。 |
令和4年 問57
推論に関する次の記述中のa, bに入れる字句の適切な組合せはどれか。
［ a ］は個々の事例を基にして，事例に共通する規則を得る方法であり，得られた規則は［ b ］。
［ a ］は個々の事例を基にして，事例に共通する規則を得る方法であり，得られた規則は［ b ］。
| a | b | |
| ア | 演繹推論 | 成立しないことがある |
| イ | 演繹推論 | 常に成立する |
| ウ | 帰納推論 | 成立しないことがある |
| エ | 帰納推論 | 常に成立する |
答え ： ウ
分野 ： テクノロジ系 › 基礎理論 › 基礎理論 › 情報に関する理論
解説 ：
推論には「演繹推論」と「帰納推論」があります。演繹は普遍的な法則や前提条件から論理的に個別の結論を導く推論で、前提が正しければ結論も正しくなります。帰納は様々な事実から共通点や傾向を見つけ出し、結論を導くもので、結論は必ず正しいとは限りません。
この説明文は事例の共通点から結論を導くとしているため [ a ] は「帰納推論」、[ b ] は「成立しないことがある」です。この組み合わせの「ウ」が正解です。
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解説 ：
推論には「演繹推論」と「帰納推論」があります。演繹は普遍的な法則や前提条件から論理的に個別の結論を導く推論で、前提が正しければ結論も正しくなります。帰納は様々な事実から共通点や傾向を見つけ出し、結論を導くもので、結論は必ず正しいとは限りません。
この説明文は事例の共通点から結論を導くとしているため [ a ] は「帰納推論」、[ b ] は「成立しないことがある」です。この組み合わせの「ウ」が正解です。
令和4年 問67
ディープラーニングに関する記述として，最も適切なものはどれか。
| ア | インターネット上に提示された教材を使って，距離や時間の制約を受けることなく，習熟度に応じて学習をする方法である。 |
|---|---|
| イ | コンピュータが大量のデータを分析し，ニューラルネットワークを用いて自ら規則性を見つけ出し，推論や判断を行う。 |
| ウ | 体系的に分類された特定分野の専門的な知識から，適切な回答を提供する。 |
| エ | 一人一人の習熟度，理解に応じて，問題の難易度や必要とする知識，スキルを推定する。 |
答え ： イ
分野 ： テクノロジ系 › 基礎理論 › 基礎理論 › 情報に関する理論
解説 ：
ディープラーニングとは、ニューラルネットワークを用いた機械学習システムのうち、中間層（隠れ層）が複数のシステムを利用するものを指します。大量のデータを入力して訓練することで、パターン認識やデータ生成など知的なタスクを実行できるようになります。正解は「イ」です。
「ア」は「eラーニング」の説明です。
「ウ」は「エキスパートシステム」の説明です。
「エ」は「アダプティブラーニング」の説明です。
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解説 ：
ディープラーニングとは、ニューラルネットワークを用いた機械学習システムのうち、中間層（隠れ層）が複数のシステムを利用するものを指します。大量のデータを入力して訓練することで、パターン認識やデータ生成など知的なタスクを実行できるようになります。正解は「イ」です。
「ア」は「eラーニング」の説明です。
「ウ」は「エキスパートシステム」の説明です。
「エ」は「アダプティブラーニング」の説明です。
令和3年 問89
情報の表現方法に関する次の記述中の a～c に入れる字句の組合せはどれか。
情報を，連続する可変な物理量（長さ，角度，電圧など）で表したものを [ a ] データといい，離散的な数値で表したものを [ b ] データという。音楽や楽曲などの配布に利用されるCDは，情報を [ c ] データとして格納する光ディスク媒体の一つである。
情報を，連続する可変な物理量（長さ，角度，電圧など）で表したものを [ a ] データといい，離散的な数値で表したものを [ b ] データという。音楽や楽曲などの配布に利用されるCDは，情報を [ c ] データとして格納する光ディスク媒体の一つである。
| a | b | c | |
| ア | アナログ | ディジタル | アナログ |
| イ | アナログ | ディジタル | ディジタル |
| ウ | ディジタル | アナログ | アナログ |
| エ | ディジタル | アナログ | ディジタル |
令和1年秋期 問99
ワイルドカードに関する次の記述中の a，b に入れる字句の適切な組合せはどれか。
任意の1文字を表す“?”と，長さゼロ以上の任意の文字列を表す“*”を使った文字列の検索について考える。 [ a ] では，“データ”を含む全ての文字列が該当する。また， [ b ] では，“データ”で終わる全ての文字列が該当する。
任意の1文字を表す“?”と，長さゼロ以上の任意の文字列を表す“*”を使った文字列の検索について考える。 [ a ] では，“データ”を含む全ての文字列が該当する。また， [ b ] では，“データ”で終わる全ての文字列が該当する。
| a | b | |
| ア | ?データ* | ?データ |
| イ | ?データ* | *データ |
| ウ | *データ* | ?データ |
| エ | *データ* | *データ |
答え ： エ
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平成31年春期 問66
| ア | nとG |
|---|---|
| イ | nとM |
| ウ | pとG |
| エ | pとM |
平成30年春期 問85
ワイルドカードを使って“*A*.te??”の表現で文字列を検索するとき，①～④の文字列のうち，検索条件に一致するものだけを全て挙げたものはどれか。ここで，ワイルドカードの“?”は任意の1文字を表し，“*”は0個以上の任意の文字から成る文字列を表す。
① A.text
② AA.tex
③ B.Atex
④ BA.Btext
① A.text
② AA.tex
③ B.Atex
④ BA.Btext
| ア | ① |
|---|---|
| イ | ①，② |
| ウ | ②，③，④ |
| エ | ③，④ |
答え ： ア
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平成25年春期 問78
世界の主要な言語で使われている文字を一つの文字コード体系で取り扱うための規格はどれか。
| ア | ASCII |
|---|---|
| イ | EUC |
| ウ | SJIS（シフトJIS） |
| エ | Unicode |
答え ： エ
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平成23年秋期 問73
ワイルドカードの“%”が0個以上の連続した任意の文字列を表し，“_”が任意の1文字を表すとき，文字列全体が“%イ%ン_”に一致するものはどれか。
| ア | アクセスポイント |
|---|---|
| イ | イベントドリブン |
| ウ | クライアントサーバ |
| エ | リバースエンジニアリング |
答え ： ア
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平成23年秋期 問78
データ量の大小関係のうち，正しいものはどれか。
| ア | 1kバイト ＜ 1Mバイト ＜ 1Gバイト ＜ 1Tバイト |
|---|---|
| イ | 1kバイト ＜ 1Mバイト ＜ 1Tバイト ＜ 1Gバイト |
| ウ | 1kバイト ＜ 1Tバイト ＜ 1Mバイト ＜ 1Gバイト |
| エ | 1Tバイト ＜ 1kバイト ＜ 1Mバイト ＜ 1Gバイト |
答え ： ア
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平成22年秋期 問66
ものとものとのつながりを抽象化してとらえるとき，XからYへのつながり（順序関係という）を（X,Y）と記し，X→Yと図示するものとする。3組の順序関係（A,B），（A,C），（B,D）を図で示したものはどれか。
| ア |  |
|---|---|
| イ |  |
| ウ |  |
| エ |  |
答え ： エ
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平成22年春期 問60
ある音をコンピュータのファイルにデータとして記録するとき，符号化ビット数を8ビットとしている。符号化ビット数を16ビットに変更し，同じ音を同じサンプリング周波数で記録したときの説明として，適切なものはどれか。
| ア | 音の振幅をより細かく記録できる。 |
|---|---|
| イ | 記録時間が同じ場合，データ量は少なくなる。 |
| ウ | 記録したデータの加工に必要なCPUの負担は減る。 |
| エ | 記録できる周波数の上限が高くなる。 |
答え ： ア
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平成22年春期 問88
音声信号をディジタル化する。図の時刻1から時刻5のタイミングで標本化を行い4段階に量子化（標本点に最も近い段階を選択）を行った。その後2ビットで符号化を行った。結果は“11 01 00 10 11”であった。同じ手法でディジタル化を行うと“01 00 10 11 01”となる音声信号を示す図はどれか。
| ア |  |
|---|---|
| イ |  |
| ウ |  |
| エ |  |
答え ： イ
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平成21年秋期 問60
“甘味”，“うま味”，“塩味”，“酸味”，“苦味”の5種類の味覚を，6ビット（2進数で6けた）の数値で符号化する。これらを組み合わせた複合味を，数値の加減算で表現できるようにしたい。例えば，“甘味”と“酸味”を組み合わせた“甘酸っぱい”という複合味の符号を，それぞれの数値を加算して表現するとともに，逆に“甘酸っぱい”から“甘味”成分を取り除いた“酸味”を減算で表現できるようにしたい。味覚の符号として，適切なものはどれか。
| 甘味 | うま味 | 塩味 | 酸味 | 苦味 | |
| ア | 000000 | 000001 | 000010 | 000011 | 000100 |
| イ | 000001 | 000010 | 000011 | 000100 | 000101 |
| ウ | 000001 | 000010 | 000100 | 001000 | 010000 |
| エ | 000001 | 000011 | 000111 | 001111 | 011111 |
答え ： ウ
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