令和7年度85テクノロジ系

ITパスポート 令和7年度 問85:aiに関する問題

問題を解いて解答群の中から正解を選ぶ,あるAIシステムがある。このシステムは,1回の学習の過程を経るごとに,学習の過程の前後の比較において,誤り率が5%低下する(前回の誤り率の95%になる)。現在の正解率が30%であるとき,正解率が35%を超えるためには,少なくともあと何回の学習の過程が必要か。

  • a1
  • b2正答
  • c3
  • d4
正答:B2

AI解説(初心者・標準・上級)

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答えは b「2」 です。

正解率30%ということは、間違える率(誤り率)は70%。学習するたびに、この“間違える率”が前回の95%(5%分減る)になっていきます。

  • 最初:誤り70% → 正解30%
  • 1回学習:誤り70×0.95=66.5% → 正解33.5%(まだ35%に届かない)
  • 2回学習:誤り66.5×0.95=約63.2% → 正解約36.8%(35%を超えた!)

だから少なくとも2回必要です。

👉 コツ:減るのは「誤り率」のほう。正解率を直接0.95倍しないよう注意。

標準試験対策の基準レベル

なぜこれが正解か

正解は b(2回)。「誤り率が前回の95%になる」点がポイント。正解率30%=誤り率70%から計算する。

  • 開始:誤り率70%(正解30%)
  • 1回後:70×0.95=66.5%(正解33.5%)→ 35%超えず
  • 2回後:66.5×0.95=63.175%(正解36.825%)→ 35%を超える

よって最低2回。

各選択肢の解説

  • a(1回):正解33.5%で35%に届かない。
  • c(3回)・d(4回):2回で既に条件を満たすため「少なくとも」何回かを問う本問では過剰。

覚え方・ひっかけ注意

最大のひっかけは「正解率が5%低下」と読み違えること。低下するのは誤り率。必ず「誤り率=100−正解率」に変換してから0.95を掛け、再び正解率に戻す。「少なくとも」=条件を満たす最小回数を答える。

上級誤答論破・背景理論まで深掘り

理論的背景

本問はAIの機械学習における学習回数と精度向上の関係を計算する問題であり、正解はbの2回である。正確に誤り率の推移を計算することが求められる。

計算を詳述する。初期状態:正解率30%→誤り率70%。1回目の学習後:誤り率=70%×0.95=66.5%→正解率=100%-66.5%=33.5%。2回目の学習後:誤り率=66.5%×0.95=63.175%→正解率=100%-63.175%=36.825%。35%を超えるか確認:36.825%>35%→条件を満たす。

したがって2回の学習で正解率35%を超えるため、正解はbの2である。1回目では33.5%で35%に届かず、2回目で36.825%となり35%を超えるため、「少なくともあと何回」の問いに対してbの2が正解となる。

問題設定の注意点:「誤り率が5%低下する」とは「誤り率が前回の95%になる」ということであり(複利的な減少)、「誤り率が5ポイント低下する」(単純減算)ではないことに注意が必要である。単純減算であれば:1回後=65%→正解率35%でちょうど35%(超えない)・2回後=60%→40%となり、この場合は2回が答えとなる。しかし問題文の設定(「前回の誤り率の95%になる」)では乗率的な減少であることを正確に読み取る必要がある。

実務での使われ方

機械学習モデルの学習収束挙動の理解は、AIプロジェクトの計画・評価において重要な実務知識である。

学習カーブの分析:実際のディープラーニングモデルの学習では、本問のような単純な幾何学的収束ではなく、学習の初期は急速に誤り率が下がり(高勾配フェーズ)、徐々に改善が緩やかになる(プラトー:頭打ちフェーズ)というS字型のカーブを描くことが多い。この収束特性を踏まえた学習率スケジューリング(Learning Rate Scheduling:ウォームアップ・コサインアニーリング・ステップ減衰等)の設計が重要となる。早期終了(Early Stopping):過学習(Overfitting)を防ぐために、検証データの損失が一定エポック改善しない場合に学習を打ち切る手法。本問の「少なくともあと何回の学習」という問い方は、モデルの最終的な精度目標達成に必要な学習コスト(計算コスト・時間)の見積もりという実務的な問いに対応している。MLOps(Machine Learning Operations)では学習の自動化・モデルバージョン管理・精度劣化の検知(Model Drift)がパイプラインとして整備されている。

試験での位置づけ

機械学習の学習回数と精度の計算はITパスポートのAI・データ分野における計算問題として近年出題が増加している分野である。本問のポイントは「誤り率が前回の95%になる(乗率的減少)」という条件の正確な読み取りと、「正解率が35%を超えるまで何回か」という不等号の判断である。1回目(33.5%<35%・不足)→2回目(36.825%>35%・達成)という計算ステップを正確に実行できることが鍵となる。

基本情報技術者試験では機械学習の学習アルゴリズムの概念(勾配降下法・確率的勾配降下法・SGD・Adam・損失関数の最小化)・過学習と正則化(L1/L2正則化・ドロップアウト)・モデル評価指標(正解率・精度・再現率・F値・ROC-AUC)まで踏み込んだ問題が出題される。

選択肢の発展補足

選択肢aの1回を選んだ場合、1回目の正解率33.5%を35%と誤算している可能性が高い。「誤り率70%の95%=66.5%→正解率33.5%」という計算を「70-5=65→正解率35%」と誤って単純減算している典型的な誤答パターンである。問題文を「前回の誤り率の95%になる(乗率)」と正確に読むことが分岐点となる。選択肢cの3回・dの4回を選んだ場合は逆に条件を厳しく誤解している。選択肢cは3回目まで計算して初めて条件を満たすと誤判断したケース、選択肢dは4回目まで必要と誤計算したケースに対応する。1回目・2回目の計算を丁寧に実行し、2回目で35%超えることを確認すれば誤答を避けられる。本問は小数点以下の丁寧な計算が要求される問題であり、概算で済ませようとする受験者を引っかける設計になっている。

出典・引用について

出典:IPA(情報処理推進機構)公式 ITパスポート試験 令和7年度85/ 公的機関配布資料につき出典明記の上引用。解説は合格ナビによる独自AI解説です。

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