「ディープラーニング（深層学習）」「AI（人工知能）」「データサイエンティスト」の解説

ディープラーニングとは？

「ディープランニング」とは、「深層学習」とも呼ばれ、人間が自然に行うタスクをコンピュータに学習させる機械学習の手法の一つであり、人工知能（AI）を支える技術のことです。

人工知能、機械学習、ディープラーニングの関係は、大まかに「人工知能 ＞ 機械学習 >ディープラーニング 」の構造であり、ディープラーニングが人工知能の技術の一つです。

ここで、人工知能、機械学習、ディープラーニングの概要を説明します。

• 人工知能（AI）：大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指します。
• 機械学習（ML）：人が明示的に挙動を支持するこなくコンピュータに学習能力を与えます。
• ディープランニング：十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワーク（DNN）を用いた学習です。

ディープラーニングに関する問題（令和元年問21）

◆確認問題

ディープラーニングに関する記述として，最も適切なものはどれか。
　ア. 営業，マーケティング，アフタサービスなどの顧客に関わる部門間で情報や業務の流れを統合する仕組み
    イ. コンピュータなどのディジタル機器，通信ネットワークを利用して実施される教育，学習，研修の形態
    ウ. 組織内の各個人がもつ知識やノウハウを組織全体で共有し，有効活用する仕組み
    エ. 大量のデータを人間の脳神経回路を模したモデルで解析することによって，コンピュータ自体がデータの特徴を抽出，学習する技術

出典：令和元年度 秋期 ITパスポート試験公開問題 問21

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AIとは？

「AI」とは、 人間の知的能力（言語の理解、推論、問題解決など ）をコンピュータで可能にするための技術のことです。AIの実用例として、国内シェアNo.1の「IBM Watson」がございます。

AIに関する問題（令和元年問22）

◆確認問題

人工知能の活用事例として，最も適切なものはどれか。
　ア.  運転手が関与せずに，自動車の加速，操縦，制動の全てをシステムが行う。
　イ.  オフィスの自席にいながら，会議室やトイレの空き状況がリアルタイムに分かる。
   ウ.  銀行のような中央管理者を置かなくても，分散型の合意形成技術によって，取引の承認を行う。
   エ.  自宅のPCから事前に入力し，窓口に行かなくても自動で振替や振込を行う。

出典：令和元年度 秋期 ITパスポート試験公開問題 問22

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データサイエンティストとは？

「データサイエンティスト」とは、様々な意思決定の場面において、データに基づいて合理的な判断を行えるように意思決定をサポートする職務、又は、それを行う人のことです。

「データサイエンティスト」に求められるスキルは、主に以下の3つのスキルと言われています。

• ビジネス力：課題背景を理解した上で、ビジネス課題を整理し、解決する力
• データサイエンス：情報処理、人工知能、統計学などの情報科学の知識を理解し利用する力
• データエンジニアリング：データサイエンスを意味のある形に使えるようにし、実装、運用する力

データサイエンティストに関する問題（令和元年問23）

◆確認問題

統計学や機械学習などの手法を用いて大量のデータを解析して，新たなサービスや価値を生み出すためのヒントやアイディアを抽出する役割が重要となっている。その役割を担う人材として，最も適切なものはどれか。
　ア. ITストラテジスト　イ. システムアーキテクト ウ. システムアナリスト　エ. データサイエンティスト

出典：令和元年度 秋期 ITパスポート試験公開問題 問23

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