「〜ラーニング」の区別：画像を見分けるAI技術はどれか
ITパスポート試験 令和7年度 問86 ／ 基礎理論 › 情報に関する理論
過去問にチャレンジ
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
会話形式の解説
講師今回は、画像から動物の特徴を自動で取り出して種類を見分ける「AIの技術」の名前を問う問題です。選択肢がすべて「〜ラーニング」で終わるので、名前の似た用語を区別できるかがポイントになります。
受験者全部カタカナで「ラーニング」なので、どれも同じように見えてしまいます。AIも学習するものなので、どれもAIに関係がありそうに思えました。
講師まず手がかりになるのは、問題文の「特徴を自動的に抽出」と「AIの技術」という語句です。そのうえで、4つを「AIの学習手法」と「人の学び方（教育手法）」に分けてみましょう。
受験者e-ラーニングは、インターネットを使って人が勉強する方法のことですよね。学ぶのは人なので、AIの技術ではないと思います。
講師そのとおりです。ICT（情報通信技術）やインターネットを使って学習や教育を行う方法で、画像から特徴を取り出して識別するはたらきはありません。
受験者アクティブラーニングは「能動的な学習」という意味ですか。AIが自分から学ぶという意味なら当てはまりそうで、迷いました。
講師迷いやすいところです。一般には、学習者が議論などに能動的に参加して学ぶ教育手法を指します。機械学習の分野では、ラベルを付けるデータを能動的に選ぶ手法を指すこともあります。ただ、どちらの意味でも、画像から特徴を自動で抽出して識別する技術そのものではありません。
受験者アダプティブラーニングも、AIを使っていそうな名前に感じます。これも教育の用語でしょうか。
講師はい。学習者の理解度や進み具合に合わせて学習内容を最適化する教育手法です。その実現にAIが使われることはありますが、AIの学習手法そのものではなく、画像識別の技術でもありません。
受験者そうすると、残るのはディープラーニングですね。どういう仕組みの技術なのでしょうか。
講師ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークを使う機械学習の手法です。ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路をまねたモデルのことです。大量のデータから特徴を自動で学習・抽出でき、画像認識や音声認識で高い精度を出します。犬や猫の画像を見分けるのは代表的な応用例で、問題文の説明に当てはまります。
受験者「AIの技術か、人の学び方か」で分けると、教育手法の3つが外れて、特徴を自動で抽出できるディープラーニングが残るということですね。
講師そのとおりです。この問題は似た名前の用語を並べていますが、その分け方で絞り込めます。また、この問題では「特徴を自動的に抽出」がディープラーニングを示す手がかりになります。あわせて、画像認識には畳み込みニューラルネットワーク（CNN）がよく使われることも覚えておくとよいでしょう。
まとめ
この問題は、大量の画像から犬や猫などの特徴を自動で抽出し、動物の種類を見分けるAI技術の名前を問うものです。選択肢はすべて「〜ラーニング」ですが、e-ラーニング、アクティブラーニング、アダプティブラーニングは人の学習や教育の方法を表す用語です。ディープラーニングは多層のニューラルネットワークを使う機械学習の手法で、大量のデータから特徴を自動で抽出でき、画像認識で高い精度を出します。「AIの技術か、人の学び方か」で分けると、正解を絞り込めます。
解答・解説
正解はエです
この問題のテーマ
大量の画像から犬や猫などの特徴を自動で取り出し、動物の種類を見分けるAI技術の名前を問う問題です。名前の似た「〜ラーニング」という用語の中から、AIの技術を選べるかが問われています。
解き方の考え方
まず、問題文の「特徴を自動的に抽出」「AIの技術」という語句に注目します。4つの選択肢はどれも「ラーニング」で終わりますが、AIの学習手法を指すものと、人の学び方（教育手法）を指すものに分けられます。教育手法の3つを除けば、残るのは多層のニューラルネットワークで特徴を自動で学ぶディープラーニングです。
選択肢ごとの解説
- ×ア e-ラーニングe-ラーニングは、ICTやインターネットを使って学習や教育を行う方法のことです。学ぶのは人であり、AIの技術ではありません。画像から特徴を取り出して識別するはたらきもないため、当てはまりません。
- ×イ アクティブラーニングアクティブラーニングは、学習者が議論などに能動的に参加して学ぶ教育手法です。機械学習の分野では、ラベルを付けるデータを能動的に選ぶ手法を指すこともあります。ただし、どちらの意味でも、画像から特徴を自動で抽出して識別する技術そのものではありません。
- ×ウ アダプティブラーニングアダプティブラーニングは、学習者の理解度や進み具合に合わせて学習内容を最適化する教育手法です。その実現にAIが使われることはありますが、AIの学習手法そのものではなく、画像識別の技術でもありません。
- ○エ ディープラーニングディープラーニングは、多層のニューラルネットワークを使う機械学習の手法です。大量のデータから特徴を自動で学習・抽出でき、画像認識で高い精度を出します。犬や猫の画像を見分けるのは代表的な応用例で、問題文の説明に当てはまります。
補足
「〜ラーニング」という似た名前の用語を並べて混乱させるのは、よくある出題パターンです。「AIの技術か、人の学び方か」で分けると、迷わずに絞り込めます。また、「特徴を自動的に抽出」という表現は、ディープラーニングを示す手がかりとしてよく使われます。画像認識には、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）がよく使われることも合わせて覚えておくとよいでしょう。
POINT
- ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークを使う機械学習の手法です。
- ニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路をまねたモデルです。
- ディープラーニングは大量のデータから特徴を自動で抽出でき、画像認識や音声認識で高い精度を出します。
- e-ラーニング、アクティブラーニング、アダプティブラーニングは、人の学習や教育の方法を表す用語です。