中小企業診断士の過去問
令和3年度(2021年)
経営情報システム 問13

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問題

中小企業診断士試験 第1次試験 経営情報システム 令和3年度(2021年) 問13 (訂正依頼・報告はこちら)

コンピュータの意思決定や知識処理への利用がますます進みつつある。それらに関する以下のa~dの記述と、その用語の組み合わせとして、最も適切なものを下記の解答群から選べ。

a  知識をルールによって表現し、入力された知識を用いてコンピュータが専門家のように推論するシステム。
b  大量のデータを分析して、これまで知られなかった規則性や傾向など、何らかの知見を得ること。
c  機械学習のうち、多数の層からなるニューラルネットワークを用いるもの。
d  一定の環境の中で試行錯誤を行い、個々の行動に対して得点や報酬を与えることによって、ゴールの達成に向けた行動の仕方を獲得する機械学習の学習法の1つ。
  • a:エキスパートシステム  b:データマイニング  c:深層学習  d:強化学習
  • a:エキスパートシステム  b:ナレッジマネジメント  c:強化学習  d:深層学習
  • a:機械学習  b:エキスパートシステム  c:深層学習  d:強化学習
  • a:機械学習  b:データマイニング  c:深層学習  d:教師なし学習
  • a:データマイニング  b:ナレッジマネジメント  c:強化学習  d:教師なし学習

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この過去問の解説 (3件)

01

語句の意味確認の問題です。

意味から語句、語句から意味の双方向で知識を取り出せるようにしておくことが重要です。特にAI等の知識は今後ますます重要性を増していきますので、この分野の知識は確認しておく必要があります。

少しAIについて解説します。AIは明確な定義はありませんが、コンピュータが考えることができるかという問いに対して答えを求めてきた研究分野になります。AIが生まれたのは60年以上も前のことになります。その後、3回のブームを経て現在に至っています。最初の第1次ブームは1950年代のこと。当時はIT技術も発達していないため、迷路やパズルを解くレベルのAIは開発されましたが、それ以上の発展はありませんでした。次に1980年代に入ると、IT技術の発達に伴って、AI技術も発達してきました。そこで注目を浴びたのがエキスパートシステムです。その名の通り、専門家の判断をコンピュータができるようにしていったものです。専門家の判断(○○ならば△△)事例を数多く集め、知識ベースとして蓄えます。そして各事象から知識ベースをもとに判断していく推論エンジンを使い、判定していきます。商業ベースでの利活用も進み、開発が促進されましたが、最終的には単純な回答が出なかったりと下火となっていきました。(よってaはエキスパートシステム)

そして現在の第3次ブームです。ここでは機械学習ニューラルネットワークディープラーニング(深層学習)という研究が大きな成果を出し、AIは進歩を続けています。3つの関係を整理すると、すべて機械学習という概念に含まれます。つまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニングは機械学習の手法の一つになります。機械学習はその名の通り機械が学習していくことでAIの基本的な研究内容になります。そしてディープラーニングはニューラルネットワークの一部になります。

ニューラルネットワークは人間の脳細胞(ニューラル)の働きを模倣しています。脳細胞は色んな関係のない知識も結び付けていきます。そして頻度高く出てくる結びつきはより強固な結びつきとなっていきます。つまり色んな事例を覚えさせていけば自然とその結びつきを学んでいくという仕組みです。ディープラーニングはニューラルネットワークを多層化し、より深い学びを可能としたものです。(よってCは深層学習)

また機械学習には3つの学習手法があります。

教師あり学習 入力に対して正しい結果を機械に学習させます。その中で仕組みを認識していく学習です。天気予報では、こうなれば”雨”ということを学び、予測を可能とします。

教師なし学習 正しい正解を与えずに、データの特徴を学習していきます。多くの購買データから顧客層を分析したりといったところで活用されています。

強化学習 学習でのアウトプットに成果を加えるものです。例えば株式の想定では、収益などを成果とし、それを高めるために学習していきます。(よってdは強化学習)

あと、問題文に出てくるその他のキーワードを確認します。大量のデータから規則性などを発見するものはデータマイニングになります。機械学習とデータから導き出すことは同じですが、機械学習が機械に行わせ、自動化させるのが目的なのに対して、データマイニングは人間がそれを行います。最近はSNSなどの分析にも活用できるため、データがなくても文章などで分析を行うテキストマイニングも活用が進んでいます。

ナレッジマネジメントは熟練技術など、人に見えない知識(暗黙知)として存在するノウハウ・技術(ナレッジ)をあぶりだし、共有化できる知識(形式知)として把握していくための考え方です。

以上より、正解は1となります。

参考になった数13

02

a.エキスパートシステム: 知識をルールによって表現し、入力された知識を用いてコンピュータが専門家のように推論するシステム。

b.データマイニング: 大容量のデータに隠された因果関係やパターンを探索したりモデル化したりするための手法。

c.深層学習: 機械学習のうち、多数の層からなるニューラルネットワークを用いるもの。

d.強化学習: 一定の環境の中で試行錯誤を行い、個々の行動に対して得点や報酬を与えることによって、ゴールの達成に向けた行動の仕方を獲得する機械学習の学習法の1つ。

・ナレッジマネジメント: 社員たちが業務を行う中で得た知識を、会社の全体で共有し生かすという経営手法の一つ。

・機械学習: コンピュータが数値やテキスト、画像、音声などのさまざまかつ大量のデータからルールや知識を自ら学習する技術。

・教師なし学習: 学習データに正解を与えない状態で学習させる学習方法。

従って、1.が正解です。

参考になった数10

03

機械学習に関する問題です。

 

過去問題を学習されている方にとっては、解答群bが馴染みがあるかと思われます。

解答群bを正しく正誤判断することができれば選択肢を2択に絞り込むことができますが、本問はやや難易度が高いと思われます。

 

他の解答群では、aの「コンピュータが専門家のように推論する」という記述が正誤判断のヒントになりそうです。

選択肢1. a:エキスパートシステム  b:データマイニング  c:深層学習  d:強化学習

正解の選択肢となります。

選択肢2. a:エキスパートシステム  b:ナレッジマネジメント  c:強化学習  d:深層学習

不適切な選択肢です。

選択肢3. a:機械学習  b:エキスパートシステム  c:深層学習  d:強化学習

不適切な選択肢です。

選択肢4. a:機械学習  b:データマイニング  c:深層学習  d:教師なし学習

不適切な選択肢です。

選択肢5. a:データマイニング  b:ナレッジマネジメント  c:強化学習  d:教師なし学習

不適切な選択肢です。

参考になった数2