ITパスポート 2019年 秋期 問22

人工知能の活用事例として、最も適切なものはどれか。 【ITパスポート 解説】

正解の理由

解法ステップ

1. 問題文「人工知能の活用事例」を確認する。ここでは「学習・判断・推論などの知的処理を使う応用」を探す。
2. 各選択肢を「それがAI固有の処理を必要とするか」で評価する。
   • AIが必要：環境を理解して判断・制御する（例：自動運転、画像認識による診断など）
   • AIでなくてもよい：単なるデータ収集・情報表示、分散合意、定型的な自動処理など
3. 最もAIらしいものを選ぶ。上の基準で、選択肢アが該当するため正解と判断する。

選択肢別の誤答解説

• ア（正解）：自動運転はセンサーから得た情報を解釈し、状況に応じて制御を変える必要があるため、AIの典型的な応用です。注意点として「完全自動化」は技術的・法的なハードルがありますが、問題では「AIの活用事例」としての適切さを問われています。
• イ：会議室やトイレの空き状況がリアルタイムに分かる例は、主にセンサーやネットワーク（IoT：Internet of Things、モノがインターネットにつながる技術）と情報表示の組み合わせです。データ収集・表示が中心で、必ずしもAI（学習や推論）を必要としないため「AIの活用事例」としては不適切です。
• ウ：分散型の合意形成によって取引承認を行うものは、ブロックチェーン（分散台帳技術：取引記録を複数の参加者で共有・照合する仕組み）に関する説明です。暗号や分散合意アルゴリズムの話であり、AIそのものではありません。
• エ：自宅のPCから事前に入力し、窓口に行かなくても振替や振込を行うのは、オンラインバンキングや決済システム、またはRPA（Robotic Process Automation：定型業務を自動化するソフト）等の自動化の例です。プロセスの自動化であっても、学習や推論を伴うAIとは限らないため、ここではAIの活用事例とは言いにくいです。

よくある誤解

1. 「自動化＝AI」と考える誤解
   • 自動化（例えば定型処理の自動送信やボタン一つで処理が進む）とAIは別物です。自動化はルール通りに処理するだけでも成り立ちますが、AIは変化する状況を学習・判断できる点が特徴です。
2. 「センサーやIoTでデータを集めればそれがAIの応用になる」と考える誤解
   • IoTはデータ収集や遠隔監視が主で、そこにAIを組み合わせて解析や予測を行えばAI応用になります。単なる表示や通知だけならAIとは言えません。
3. 「ブロックチェーンや暗号技術もAIの一部」と思う誤解
   • ブロックチェーンはデータの分散管理や改ざん防止の技術であり、AIとは目的や仕組みが異なります。両者は別の技術分野です。

補足コラム

• 知覚（Perception）：カメラ、LiDAR、レーダーで周囲を感知し、物体や信号を識別する。ここで画像認識などのAI（機械学習、特に深層学習）が使われることが多いです。
• 判断（Planning）：経路計画や障害物回避の判断を行う。状況を推論して最適な行動を決める部分でAIの高度な処理が必要です。
• 制御（Control）：アクセルやブレーキ、ハンドルの操作を行う。制御理論とAIの結合で安全に操作します。

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