令和7年度春期 情報処理安全確保支援士 午前Ⅰ 問27

午前I 問27：機械学習の「推論」って何？

機械学習では、まず過去のデータでモデルにコツを覚えさせるよ。これが「学習」。そのあと、覚えたコツを使って、まだ見たことのないデータを判定したり、数値を予測したりする段階が「推論」だよ。たとえば、練習問題で解き方を身につけて、本番の初見問題を解くイメージだね。

この問題で問われていること

この問題では、「学習」はモデルを作る・調整する段階、「推論」は完成したモデルを使って未知のデータに答えを出す段階、という役割分担を区別できるかがポイントだよ。

Inference

学習済みモデルに新しい入力を与えて答えを出すのが推論です。

train -> build model\ninfer -> use model on new data

確認ポイント

• 教師データでモデルを作る工程は学習です。
• 本番利用時の判定処理として捉える。
• 分類・回帰の両方で使う概念です。

正解

イ

出典

問題文と解答は IPA 公開の過去問題冊子・解答例を基にしています。

選択肢ア

これは不正解だよ。試行錯誤して報酬で覚える話なので、ゲームで高得点を取れる動きを何度も試して覚える感じ。これは強化学習であって、学習済みモデルを使って判断する推論処理ではないよ。

選択肢イ（正解）

これが正解だよ。クラウドで作った“判定のコツ”をエッジデバイスに持たせて、現場で実際のデータを見分ける処理が推論だよ。たとえば、窓口担当が研修済みマニュアルを使って「これは本人確認OK」と判断するような段階だよ。

選択肢ウ

これは不正解だよ。正解ラベル付きのデータでモデルを作る話なので、「これは猫」「これは犬」と答えを見せながら新人に教える研修みたいなもの。これは推論ではなく、教師あり学習という“学習する段階”だよ。

選択肢エ

これは不正解だよ。正解ラベルなしのデータから特徴やグループを見つける話なので、名前札のない荷物を見た目で仕分けるようなもの。これも推論ではなく、教師なし学習という“学習する段階”だよ。