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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。

頻出ITパスポート／2021年度秋期問20／システム構成要素 / AI・先端技術

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。

正解と解説

正解：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。

機械学習の特徴は、大量のデータを与えることでコンピュータ自身が判別に有効な特徴を見つけ出す点にある。果物の画像を大量に学習させて特徴を自動抽出させる例は、人が特徴を定義しない点でまさに機械学習に該当する。あらかじめ定めた特徴で照合する生体認証や、会話応答の仕組みそのものは別の技術要素である。

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選択肢ごとの解説

ア虹彩認証は登録済みパターンとの照合による生体認証で、学習によって特徴を獲得する事例ではない。
イ正しい。大量の画像からコンピュータ自身が特徴を自動抽出する、機械学習の典型例である。
ウ指紋認証も既定の特徴点で照合する生体認証であり、画像認識の学習事例とはいえない。
エ文字で問い合わせて会話形式で応答する仕組みはチャットボットの例で、画像認識ではない。

出典：令和3年度秋期 ITパスポート試験問20（IPA）原本の紙面を見る（IPA 問題冊子より）

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出典・参考

最終更新：2026-10-06／解説・選択肢ごとの解説は資格暗記が独自に作成しています。問題文と選択肢の出典は上記のとおりです。