令和3年度 ITパスポート 問20（ストラテジ）
出典：令和3年度 ITパスポート試験 公開問題 問20（独立行政法人情報処理推進機構（IPA））
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。
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正解：イ
【機械学習による画像認識】
機械学習は、コンピュータが大量のデータから学習して、規則や特徴を自動的に見つけ出す技術です。画像認識では、例えば果物の写真を大量に学習させると、コンピュータ自身が「りんごは赤くて丸い」といった特徴を見つけ出し、新しい写真に写った果物の種類を判定できるようになります。特に、ディープラーニングでは、注目すべき特徴を人が指定しなくても、コンピュータが自動的に抽出できます。
【選択肢の検討】
ア：虹彩の画像による認証は、画像認識の技術を使う生体認証の利用例で、コンピュータが学習によって特徴を獲得した事例を示すものではありません。
イ：大量の写真を入力して、コンピュータ自身が果物の特徴を自動的に抽出できるようになったので、機械学習の事例として適切です。
ウ：指紋の画像による認証も、生体認証の利用例で、機械学習によって特徴を獲得した事例を示すものではありません。
エ：文字で入力した問合せに会話形式で応答するのは、チャットボットの事例で、画像認識ではありません。
よって、正解は選択肢イです。