ビジネスインダストリ
ITパスポート試験｜画像認識システムにおける機械学習の事例として，適切なものはどれか
画像認識システムにおける機械学習の事例として，適切なものはどれか。
アオフィスのドアの解錠に虹彩の画像による認証の仕組みを導入することによって，セキュリティが強化できるようになった。
イ果物の写真をコンピュータに大量に入力することで，コンピュータ自身が果物の特徴を自動的に抽出することができるようになった。
ウスマートフォンが他人に利用されるのを防止するために，指紋の画像認識でロック解除できるようになった。
エヘルプデスクの画面に，システムの使い方についての問合せを文字で入力すると，会話形式で応答を得ることができるようになった。
正解
イ．果物の写真をコンピュータに大量に入力することで，コンピュータ自身が果物の特徴を自動的に抽出することができるようになった。
機械学習の本質は「人間がルールを明示的にプログラムしなくても、大量のデータからコンピュータが自らパターンを発見・学習する」点にある。果物の写真を大量に入力し、コンピュータが「丸くて赤い＝リンゴ」といった特徴量を自動抽出するプロセスはこの定義に完全に合致する。
?選択肢ごとの解説
ア ×虹彩認証は生体情報（虹彩パターン）を事前登録し、その固定パターンと照合するバイオメトリクス認証技術である。学習データを増やすほど認識精度が向上する機械学習とは仕…
イ ○機械学習の本質は「人間がルールを明示的にプログラムしなくても、大量のデータからコンピュータが自らパターンを発見・学習する」点にある。果物の写真を大量に入力し、コンピュータが「丸くて赤い＝リンゴ」といった特徴量を自動抽出するプロセスはこの定義に完全に合致する。
ウ ×指紋認証もバイオメトリクス認証の一種であり、登録済みの指紋テンプレートとの照合を行う。大量の指紋画像を学習させて特徴を自動発見する機械学習とは区別される。
エ ×チャットボットによる問合せ応答はNLP（自然言語処理）の応用であり、入力データは画像でなくテキストである。問題文が「画像認識システムにおける機械学習」を問うてい…
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作成・校閲：ukamiru編集部 · 最終更新 2026-08-15 · ITパスポート試験 過去問 · itpass-r3k-q20