機械学習は、データからパターンを学習し、予測や判断を行うAI技術です。生産現場では、生産ロボットが自律的に作業方法を学習し、経験を通じて作業の効率や精度を向上させるといった形で活用され、生産性の自動的な改善に貢献します。
基本情報技術者令和1年度 秋期午前問 73
令和1年度 秋期 基本情報技術者 午前 問73
難度
標準
生産現場における機械学習の活用事例として、適切なものはどれか。
選択肢
ア工場における不良品の発生原因をツリー状に分解して整理し、アナリストが統計的にその原因や解決策を探る。
イ工場の生産設備を高速通信で接続し、ホストコンピュータがリアルタイムで制御できるようにする。
ウ工場の生産ロボットに対して作業方法をプログラミングするのではなく、ロボット自らが学んで作業の効率を高める。
エ累積生産量が倍増するたびに工場従業員の生産性が向上し、一定の比率で単位コストが減少する。
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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この解説は？
この解説は AI 生成です（詳細）
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AI は事実誤認・選択肢の取り違え・最新法令の反映漏れ等を含む可能性があります。 重要な判断は必ず IPA 公式 PDF または最新の参考書でご確認ください。
解説の検証プロセス・誤り報告フローは 運営透明性レポートで公開しています。
分野「ストラテジ」の学習ポイント
この問題の理解を「分野全体の力」に広げるための足がかり
- 何が問われるか
- 本問の分野で問われる代表的な知識・用語の整理。
- 学習の進め方
- 正解／誤答の選択肢ごとに「なぜ正しい / なぜ違うのか」を1行ずつ言語化すると定着する。
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