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分野 I｜AI利活用 重点分野

識別AIの活用

シラバス案（Ver.0.1）にある項目です。問われるとしたら、識別AIの利活用目的と、教師あり・教師なし・強化学習の使いどころを、文・組合せ・表から選ぶ形です。

シラバス案 Ver.0.1（2026年8月31日公表）の『2-10-2 識別AI利活用／識別AIの活用領域及び活用目的』

最終更新

よく出る形

  • 問われるとしたら：学習のしかたと使いどころの組合せのうち、不適切な物を選ぶ形
  • 問われるとしたら：利活用目的と事例の組合せのうち、適切な物だけの組合せを選ぶ形
  • 問われるとしたら：データの表を見て、データごとに合う学習のしかたを選ぶ形
  • 問われるとしたら：事例の AI の利活用目的を、4つの文から選ぶ形

覚えること

  • 識別AI：入力されたデータを種類に分けたり、値を予測したりする AI。生成AIとは別
  • 利活用の目的：仮説検証、知識発見、原因究明、判断支援、活動代替などがある
  • 仮説検証：立てた仮説が正しいかを、データで確かめる
  • 知識発見：データから、まだ知られていない傾向や関係を見つける
  • 原因究明：すでに起きた結果の原因を、データから探る
  • 判断支援：人が判断するための材料を、AI が出す。判断するのは人
  • 活動代替：人が行っていた作業を、AI が代わりに行う
  • 教師あり学習：正解付きのデータで学び、予測する。例：売上予測、離反（解約）予測
  • 教師なし学習：正解のないデータから、似た物をまとめる（グルーピング）。例：顧客の分類
  • 強化学習：行動の結果の報酬を手がかりに、試行錯誤で行動を学ぶ。意思決定の支援に使う

ひっかけ

  • 教師なし学習は、予測ではなく、グループ分けの学習
  • 来月の売上を予測するのは、原因究明ではない。原因究明は、起きた結果の原因を探る
  • 判断支援は、AI が最終判断をする物ではない。判断するのは人

想定問題

4問（科目A（四肢択一））。選ぶと、その場で正解と解説が開きます。

想定問題 1科目A（四肢択一）

AI の学習のしかたと使いどころの組合せとして、最も不適切なものはどれか。

正解：イ 教師なし学習で、解約の有無を正解にして学び、解約しそうな顧客を予測する。

ポイント

学習のしかた（教師あり・教師なし・強化学習）と、その使いどころの組合せのうち、合わない物を選ぶ問題です。

考え方と解き方

教師あり学習は正解付きのデータで予測し、教師なし学習は正解のないデータから似た物をまとめます。正解のあるデータで学ぶのに教師なし学習と呼ぶ、取りちがえに注意します。

  1. ア は、過去の売上の記録（正解付き）から来月の売上を予測するので、教師あり学習の使いどころです。
  2. ウ は、行動の結果の報酬を手がかりに試行錯誤するので、強化学習の使いどころです。エ は、正解のないデータから似た顧客をまとめるので、教師なし学習です。
  3. イ は、解約の有無という正解を使って学ぶので、教師あり学習です。教師なし学習ではありません。
  4. したがって、最も不適切なのは イ です。正しくは、解約の有無を正解にして学ぶのは教師あり学習です。

ほかの選択肢

  • ア 売上の記録は正解付きのデータで、予測に使う教師あり学習の使いどころとして適切です。
  • ウ 報酬を手がかりに試行錯誤して行動を学ぶのは強化学習で、ロボットの動かし方の改善に使えるので適切です。
  • エ 正解を使わず、似た顧客をまとめてグループにするのは教師なし学習の使いどころで、適切です。

覚えておくこと

  • 教師あり学習：正解付きのデータで学び、予測する。例：売上予測、離反（解約）予測
  • 教師なし学習：正解のないデータから、似た物をまとめる（グルーピング）。例：顧客の分類

（テーマ・覚えること）

想定問題 2科目A（四肢択一）

A社の企画部は、AI の利活用目的を整理し、次の a〜c の組合せを作った。

目的と事例の組合せとして、適切なものだけを全て挙げたものはどれか。

  • a 原因究明：来月の売上がいくらになるかを、過去の記録から予測する。
  • b 活動代替：不良品が増えた原因になった工程を、データから調べて特定する。
  • c 知識発見：立てた仮説が正しいかどうかを、データで確かめる。

正解：エ なし

ポイント

AI の利活用目的の名前と、事例が合っているかを、a〜c それぞれ判定して選ぶ問題です。

考え方と解き方

目的の名前は、何のためにデータや AI を使うかを表します。事例の中身が、確かめる、見つける、原因を探る、材料を出す、代わりに行う、のどれに当たるかで判断します。名前だけで選ぶと、取りちがえます。

  1. a は、将来の売上を予測する事例で、起きた結果の原因を探る原因究明ではありません。不適切です。
  2. b は、不良品が増えた原因を調べる事例で、原因究明です。人の作業を AI が代わりに行う活動代替ではありません。不適切です。
  3. c は、立てた仮説をデータで確かめる事例で、仮説検証です。まだ知られていない関係を見つける知識発見ではありません。不適切です。
  4. したがって、適切なものはなく、エ です。

ほかの選択肢

  • ア a は予測の事例で、原因究明ではありません。b は原因究明の事例で、活動代替ではありません。
  • イ a は予測の事例で原因究明ではなく、c は仮説検証の事例で知識発見ではありません。
  • ウ b は不適切で、原因を調べる事例の目的は原因究明です。

覚えておくこと

  • 原因究明：すでに起きた結果の原因を、データから探る
  • 仮説検証：立てた仮説が正しいかを、データで確かめる
  • 知識発見：データから、まだ知られていない傾向や関係を見つける

（テーマ・覚えること）

想定問題 3科目A（四肢択一）

A社は、表1 の課題のうち1つに、強化学習を使うことにした。

表1 の課題のうち、強化学習による意思決定の支援が合うものとして、最も適切なものはどれか。

表1 A社の課題
課題内容手元の記録
課題1倉庫の発注量を決める発注量を変えた結果の、売れ残りと品切れから付けた点数
課題2来月の来店者数を知る過去の月ごとの来店者数
課題3購入の傾向が似た会員をまとめる会員ごとの購入回数と金額（正解の記録はない）
課題4不良品が増えた原因を調べる工程ごとの条件と、不良率の記録

正解：ア 課題1

ポイント

表1 の課題と手元の記録から、強化学習が合う課題を選ぶ問題です。

考え方と解き方

強化学習は、行動の結果を点数（報酬）にして、点数が高くなる行動を試行錯誤で学びます。予測や分類の課題と取りちがえやすいので、手元の記録に、行動の結果の点数があるかを見ます。

  1. 課題1 は、発注量という行動を変えた結果に点数が付いており、点数が高い発注量を試行錯誤で探せます。意思決定の支援に使う強化学習が合います。
  2. 課題2 は、過去の来店者数から予測する課題で、教師あり学習です。課題3 は、正解の記録がなく、似た会員をまとめる課題で、教師なし学習です。
  3. 課題4 は、原因を調べる課題で、行動の結果の点数を使いません。
  4. したがって、最も適切なのは ア です。

ほかの選択肢

  • イ 過去の来店者数という正解付きの記録から予測するので、教師あり学習が合います。強化学習ではありません。
  • ウ 正解の記録がなく、似た会員をまとめるので、教師なし学習が合います。強化学習ではありません。
  • エ 不良品の原因を調べる課題で、行動の結果を点数にして学ぶ強化学習の使いどころではありません。

覚えておくこと

  • 強化学習：行動の結果の報酬を手がかりに、試行錯誤で行動を学ぶ。意思決定の支援に使う
  • 教師あり学習：正解付きのデータで学び、予測する。例：売上予測、離反（解約）予測

（テーマ・覚えること）

想定問題 4科目A（四肢択一）

A社の与信担当のYさんは、AI が出す「返済が滞る確率」を参考にして、融資するかどうかを自分で決めている。

この AI の利活用目的として、最も適切なものはどれか。

正解：ウ 判断支援。人が判断するための材料を、AI が出す目的で使っている。

ポイント

事例の AI が、どの利活用目的に当たるかを選ぶ問題です。

考え方と解き方

AI が確率を出す場面では、AI が決めているように見えてしまいます。誰が最終判断をするかに注目すると、判断支援と活動代替を区別できます。

  1. 事例では、AI は返済が滞る確率を出すだけで、融資するかどうかは Yさんが自分で決めています。
  2. 人が判断するための材料を AI が出しているので、判断支援です。
  3. したがって、最も適切なのは ウ です。

ほかの選択肢

  • ア 新しい傾向を見つける使い方ではありません。事例の AI は、確率を出して人の判断の材料にしています。
  • イ すでに滞った理由を探る使い方ではありません。事例の AI は、これからの返済の確率を出しています。
  • エ 融資の判断は Yさんが行っていて、AI が代わりに行っているわけではありません。

覚えておくこと

  • 判断支援：人が判断するための材料を、AI が出す。判断するのは人
  • 活動代替：人が行っていた作業を、AI が代わりに行う

（テーマ・覚えること）

1問ずつの画面で解く（4問）

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