【ランダム5問】AIに関する問題

教師あり学習において，データを複数のクラスに分ける手法を「分類」（a），データの関係性を見つけ，数値の予測を行う手法を「回帰」（b）といいます。
また，教師なし学習では似た特徴を持つデータ同士をグループ分けして，データのパターンを見つけ出します。この手法を「クラスタリング」（c）といいます。

データサイエンティストはデータ解析の専門家ですので，正解はアです。

イはデータベースエンジニア，ウはセキュリティ担当もしくは監査人，エはセキュリティエンジニアの役割です。

アが「イノベーションの原則」に関する記述となります。その他の選択肢もすべて「七つの“AI社会原則”」からの出典です。

イは「人間中心の原則」，ウは「公平性，説明責任及び透明性の原則」，エは「教育・リテラシーの原則」に関する記述です。

これら以外に，「プライバシー確保の原則」「セキュリティ確保の原則」「公正競争確保の原則」が定められています。

問題文は，アのアダプティブラーニングの説明です。

イのタレントマネジメントは，個々の従業員のタレント（才能，資質）やこれまでの経験などを一元管理し，人員配置など適材適所に活用する仕組みです。「タレント」が人（≒有名人，芸能人）を指すのは和製英語なのでご注意を！（例：She's a great talent.／彼女は素晴らしい才能の持ち主だ）。
ウのディープラーニング（深層学習）は，機械学習の代表的な手法のひとつです。人間の脳神経回路を模したモデル（ニューラルネットワーク）を従来と比較して格段に多層化（4層以上～数百，数千に及ぶものもある）したものであることからこの名が付いています。
エのナレッジマネジメントは，組織内の個々の人間がもつ知識や経験を集約し，組織全体で共有して活用する仕組みです。

アジャイル開発の特徴は，短いサイクルで「計画～設計～実装～テスト（リリース）」を何度も繰り返す点にあります。これにより，早い段階から実際に動く状態で確認でき，要件や仕様の変更にも都度対応することで，大きな手戻りが発生しにくく，全体の開発期間を短縮できることを狙っています。

アは，前準備として検証や調査を行っている記述です。開発や実装を進めながら，反復的にトライ＆エラーを繰り返すような記述であれば，正答になりえます。
イは，開発の委託に関する説明です。
ウは，従来からのウォーターフォール開発の説明です。