問題
ストラテジ系
問20 画像認識システムにおける機械学習の事例として，最も適なものはどれか。
選択肢
- アオフィスのドアの解錠に虹彩の画像による認証の仕組みを導入することによって，セキュリティが強化できるようになった。
- イ果物の写真をコンピュータに大量に入力することで，コンピュータ自身が果物の特徴を自動的に据出することができるようになった。
- ウスマートフォンが他人に利用されるのを防止するために，指紋の画像認識でロック解除できるようになった。
- エヘルプデスクの画面に，システムの使い方についての問合わせを文字で入力すると，会話形式で応答を得ることができるようになった。
解説
正解：イ
概要
この問題は、画像認識システムにおける機械学習の典型的な活用例を問うています。大量の学習データから特徴や判別規則を学習して、認識精度を高める考え方がポイントです。
正解の理由
機械学習では、多数の画像データを学習させることで、コンピュータが対象の特徴を抽出し、分類や認識ができるようになります。果物の写真を大量に入力して特徴を自動的に捉えられるようになった、という説明は学習による性能向上そのものなのでイが正解です。
各選択肢の解説
ア（×）: 虹彩画像による認証を導入してセキュリティを強化する話であり、機械学習で学習して性能を高めたことを説明していません。方式の採用例であって学習事例としては不適切です。
イ（〇）: 果物の写真を大量に学習させて、コンピュータが果物の特徴を自動的に捉えられるようになるのは機械学習の典型です。データから特徴や判別を学ぶ点で適切です。
ウ（×）: 指紋画像認識でロック解除できるようになったのは利用機能の説明で、学習データを与えてモデルを改善したという機械学習の事例が示されていません。導入結果の説明に留まります。
エ（×）: 問合せに会話形式で応答するのは自然言語処理の話で、画像認識システムの機械学習事例ではありません。対象領域が異なるため不適切です。
ポイント
機械学習の事例は「大量のデータを与えて学習し、特徴抽出や判別ができるようになる」という形で表されます。