画像認識の機械学習と生体認証の見分け方
ITパスポート試験 令和3年度 問20 ／ ビジネスインダストリ › ビジネスシステム
過去問にチャレンジ
画像認識システムにおける機械学習の事例として，適切なものはどれか。
- 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抽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。
会話形式の解説
講師今回は、画像認識システムで「機械学習の事例」に当たるものを選ぶ問題です。機械学習とは、大量のデータからコンピュータが特徴や規則を学ぶことです。各選択肢に学習の過程が書かれているか、そして扱うデータが画像かどうか、この2点に注目してください。
受験者虹彩や指紋の選択肢も画像を使っているので、どれも当てはまりそうに見えて迷いました。
講師そこがこの問題の引っかけです。虹彩の画像でドアを解錠する選択肢と、指紋の画像でスマートフォンのロックを解除する選択肢は、どちらも本人確認のための生体認証の例です。画像は使っていますが、データから特徴を学ぶ過程は書かれていません。
受験者つまり、画像を使っているだけでは機械学習の事例とはいえない、ということですね。
講師そのとおりです。では、果物の写真を大量に入力する選択肢はどうでしょうか。
受験者「大量に入力する」と「コンピュータ自身が特徴を自動的に抽出する」と書かれているので、画像のデータから学んでいると読めます。
講師はい。画像のデータから特徴を学ぶ処理なので、画像認識における機械学習の事例に当たります。これが正解です。
受験者ヘルプデスクで文字を入力すると会話形式で答えてくれる選択肢は、チャットボットのことでしょうか。
講師そうです。文字で会話のように応答する仕組みをチャットボットと呼びます。扱っているのは画像ではなく文字なので、画像認識の事例ではありません。
受験者条件は「学習の過程があること」と「画像を扱うこと」の2つで、両方を満たすのは果物の写真の選択肢だけ、という整理で合っていますか。
講師合っています。補足すると、試験では「大量のデータを与える」「自動的に特徴を抽出する」といった学習を表す表現が手がかりになります。「画像」という言葉だけで選ばず、虹彩や指紋で本人を確かめる仕組みは生体認証として分けて覚えておくと、迷いにくくなります。
まとめ
画像認識システムにおける機械学習の事例を選ぶ問題で、正解は果物の写真を大量に入力してコンピュータ自身が特徴を自動的に抽出する事例です。機械学習とは、大量のデータからコンピュータが特徴や規則を学ぶことを指します。虹彩や指紋の選択肢は生体認証の例で、学習の過程が書かれていないため、この問題の答えには当てはまりません。文字で問い合わせると会話形式で応答する仕組みはチャットボットで、扱うのが画像ではないため画像認識の事例ではありません。「大量のデータを与える」「自動的に特徴を抽出する」といった学習を表す表現が判断の手がかりになります。
解答・解説
正解はイです
この問題のテーマ
画像認識システムの「機械学習の事例」として適切なものを選ぶ問題です。データから特徴を学ぶ機械学習と、生体認証やチャットボットといった別の技術を見分けられるかが問われています。
解き方の考え方
まず、機械学習とは「大量のデータからコンピュータが特徴や規則を学ぶこと」だと押さえます。次に、各選択肢に学習の過程が書かれているかを確かめます。そのうえで、扱うデータが画像かどうかも確かめます。この2つの条件をどちらも満たす記述が正解です。
選択肢ごとの解説
- ×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。虹彩の画像でドアを解錠する仕組みは、本人確認のための生体認証です。画像は使っていますが、データから特徴を学ぶ過程が書かれていません。そのため、機械学習の事例とはいえません。
- ○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抽出することができるようになった。果物の写真を大量に入力すると、コンピュータ自身が果物の特徴を自動で取り出せるようになります。画像のデータから特徴を学ぶ処理なので、画像認識における機械学習の事例に当たります。
- ×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。指紋の画像でスマートフォンのロックを解除する仕組みは、生体認証の例です。アと同じく、データから学ぶ過程が書かれていないため、機械学習の事例にはなりません。
- ×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。文字で問い合わせると会話形式で応答する仕組みは、チャットボットの機能です。扱っているのは画像ではなく文字なので、画像認識の事例ではありません。
補足
この問題では、アとウの「画像」という言葉に引っかからないことが大切です。画像を使っていても、学習の過程が書かれていなければ機械学習の事例とはいえません。正解を選ぶときは、「大量のデータを与える」「自動的に特徴を抽出する」といった学習を表す表現があるかを手がかりにします。
POINT
- 機械学習は、大量のデータからコンピュータが特徴や規則を自分で学び取る技術です。
- 画像認識の機械学習では、たくさんの画像から得た特徴を使って対象を判別します。
- 虹彩や指紋で本人を確かめる仕組みは、生体認証として分けて覚えます。
- 文字で会話のように応答する仕組みは、チャットボットと呼びます。