中小企業診断士の過去問 令和2年度（2020年） 経営情報システム 問11

AIに関する記述として、最も適切なものの組み合わせを選びます。

機械学習は①教師あり学習、②教師なし学習、③強化学習の3種類に分類できます。

① 教師あり学習

入力データと答えとなる出力データがあり、その関係性を分析することで次のある入力データの答えを推測するものです。具体例では、天気予報などがあげられます。

② 教師なし学習

一連のデータから隠れたパターンや構造を見出すものです。データ間の類似性などからグループ化したり、予測や傾向を分析します。具体例では、ネットショッピングでのレコメンデーション（関連商品の提案）などがあげられます。

③ 強化学習

　①、②とは異なり、データからではなくシステム自身が試行錯誤を行い、精度を高める手法です。試行錯誤を繰り返しながら最適な手法（アルゴリズム、ルール）を見出すことで自ら学んでいくという特徴があります。

そして、機械学習をさらに発展させたものが深層学習（ディープラーニング）です。深層学習は人間の神経回路を模したニューラルネットワークを利用する技術であり、機能強化の自動化している点に機械学習との違いがあります。特に、分析の対象を区別する際に特徴量（いわば目の付け所）を自動的に見出す点で機械学習より進化しています。

以上から、空欄［A］は教師あり学習、空欄［B］は教師なし学習、空欄［C］は予測や傾向分析、空欄［D］は深層学習が当てはまります。よって、選択肢２が最も適切であると判断できます。

AIについての主題です。

まず、AIについて詳しい知識を勉強するというより、一般知識と設問を見ることで、ある程度の絞り込みが可能な問題です。

まず、AとBの空欄のどちらかに「教師あり学習」か「教師なし学習」かを選びます。

データに付随する正解ラベルが与えられているタイプと正解ラベルが与えられていないタイプとを比べた時に、正解ラベルがある方が教師があると考えるのがまっとうではないでしょうか？

定義としては、学習データに正解与えた状態で学習させるものが教師ありデータです。

定義を知らなくても、なんとなくでも答えを１、２に絞り込めると思います。

続いて、C、Dの選択肢のグループには、共通のものがありません。どれか一つの知識があれば、正解になります。

例えば、AIと深層学習（ディープラーニング）の関係が強いことはイメージとして湧かないでしょうか？

深層学習が高等レベルの用語であるという認識があるだけでも、”人間の神経回路を模したニューラルネットワーク”という箇所で、Dを深層学習を選ぶことができるのではないでしょうか？

強化学習とは、コンピュータが自分で学び報酬を得て賢くなる学習方法です。

手書き文字の認識は、答えを与えられている教師あり学習です。

教師なし学習は、規則性や類似性にしたがって予測や傾向分析から分類します。

よって、正解は２