ITパスポート試験

問28

ITパスポート過去問 令和7年度(2025年)問28

生成AIに関する記述として,最も適切なものはどれか。

選択肢

  • 一切の学習を必要とせずに,新しいコンテンツを生成する。
  • 過去のデータから項目間の相関などを学習したモデルを用いて,現在のデータから将来の値を予測して出力する。
  • 作成したシナリオに基づいて動作するソフトウェアロボットによって,業務を自動化する。
  • 自然言語で指示された内容に従って,事前に学習したデータを基に,新しいコンテンツを生成する。

正解と解き方・学習ポイント(AI解説)

正解:
あなたの回答:未回答

生成AIは、大量のデータを事前に学習したモデルを用いて、利用者の指示に応じて文章や画像などの新しいコンテンツを生成する技術です。予測や分類のように数値や分類結果を出力するAIや、決められた手順で処理を自動化する技術とは目的と出力が異なります。

不正解

生成AIは、事前学習したモデルを用いて新しいコンテンツを生成します。「一切の学習を必要とせず」という記述は生成AIの説明として不適切です。

不正解

過去のデータから相関などを学習し、将来の値を予測して出力するのは予測分析の説明です。生成AIの中心は「予測」ではなく「新しいコンテンツの生成」です。

不正解

シナリオに基づいて動作するソフトウェアロボットで業務を自動化するのはRPAの説明です。RPAは決められた手順の自動実行が中心であり、学習済みモデルに基づいて新しいコンテンツを生成する技術ではありません。

正解

自然言語で指示された内容に従い、事前に学習したデータを基に新しいコンテンツを生成するのが生成AIです。

Point

この問題は、生成AIの基本的な定義(学習済みモデルが指示に従って新しいコンテンツを生成する)を確認し、予測モデルやRPAなどの別概念と区別できるかを問うものです。

解くために必要な知識

この問題を解くには、生成AIの定義と、予測AIやRPAとの違いを理解している必要があります。

用語の整理

用語名 意味
生成AI 大規模なデータを学習したモデルを用い、指示に応じて文章や画像などの新しいコンテンツを生成するAI技術です。
自然言語 人が日常的に使う言語(日本語、英語など)です。
学習 データから規則性や特徴を取り出し、モデルの内部に反映させることです。
コンテンツ 文書、画像、音声、動画、プログラムコードなどの成果物です。

生成AIと他技術の違い

種類 主な入力 主な出力
生成AI 指示文、参考情報など 文章、画像、コードなどの生成物 文章生成、画像生成
予測・推定(分析) 過去データ、現在データ 将来値、確率、分類結果 需要予測、売上予測
RPA 画面操作手順、処理手順 手順通りの処理結果 定型入力、転記作業の自動化

問題の解法手順

各選択肢の整理

選択肢 述べていること 該当する技術 生成AIとしての判定
学習なしで新規生成できる 該当しない(前提が誤り) 不適切
過去データから相関を学習し将来値を予測 機械学習による予測(回帰・時系列など) 不適切
シナリオどおりに動くソフトウェアロボットで業務自動化 RPA 不適切
自然言語の指示に従い、事前学習データを基に新規生成 生成AI(生成モデル) 適切

選択肢ごとの解説

不正解

生成AIは、事前学習したモデルを用いて新しいコンテンツを生成します。「一切の学習を必要とせず」という記述は生成AIの説明として不適切です。

不正解

過去のデータから相関などを学習し、将来の値を予測して出力するのは予測分析の説明です。生成AIの中心は「予測」ではなく「新しいコンテンツの生成」です。

不正解

シナリオに基づいて動作するソフトウェアロボットで業務を自動化するのはRPAの説明です。RPAは決められた手順の自動実行が中心であり、学習済みモデルに基づいて新しいコンテンツを生成する技術ではありません。

正解

自然言語で指示された内容に従い、事前に学習したデータを基に新しいコンテンツを生成するのが生成AIです。

まとめ

生成AIは、大量のデータを事前に学習したモデルを用いて、利用者の指示に応じて文章や画像などの新しいコンテンツを生成する技術です。予測や分類のように数値や分類結果を出力するAIや、決められた手順で処理を自動化する技術とは目的と出力が異なります。

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