AIF-C01：AWS Certified AI Practitioner AI と機械学習の基礎 問2
AI と機械学習の基礎／AI の実用的なユースケースと適否の判断次の取り組みのうち、機械学習（ML）を適用する対象として適さないものはどれですか。
当サイトのオリジナル問題（AIF-C01：AWS Certified AI Practitionerの出題範囲「AI と機械学習の基礎」に対応。実際の試験問題ではありません）
- A過去の検査画像と良否の結果から、製造ラインで不良品を自動検出する
- B法令で計算式が固定されている手数料を、入力値に従って常に同じ結果で算出する
- C過去の取引履歴から、通常と異なるパターンの不正利用の疑いを検知する
- D顧客からの問い合わせ文を、肯定的・否定的といった感情の傾向に分類する
正解：B
解説
ML は、明確なルールを書き下しにくく、データにパターンがある課題に向いています。一方、規則や計算式が明確に定まり、結果が常に決定的であるべき処理は、通常のプログラムで実装するほうが正確で説明も容易です。ML の確率的な予測を使う理由がありません。
選択肢ごとの解説
- A誤り。画像から良否の特徴を学習する課題は ML の典型的な適用先です。
- B正しい。式が固定され結果が決定的でなければならない処理は、通常のロジックで実装すべきで、ML の適用対象として適しません。
- C誤り。通常と異なるパターンを履歴から学習する異常・不正検知は ML が得意な領域です。
- D誤り。文章の感情分類は、ルール化が難しくデータから学習する ML（自然言語処理）の代表的なユースケースです。