【ランダム5問】AIに関する問題

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。

アの記述が適切です。ビッグデータというのは，コンピュータから日々生み出されるありとあらゆる（膨大かつ雑多な）データ全体を総称する用語です。人力で仕分けたり法則性を見出すのは非現実的な物量ですので，機械学習などを用いるのが有効です。

イは，テキストデータ以外もすべて扱うことができます。
ウは，例えばセンサやGPS，街頭カメラの映像などを用いた行動分析が可能です。
エは，そもそも「分析されることを前提としていないデータ」というものは存在しません。運用次第です。ですので，「分析対象から除外するデータについてはサービスのプライバシーポリシに明記しておく」といった文面であれば，正しい記述になります。

FAQ（Frequently Asked Questions）は，頻繁に聞かれる質問のことで，過去の質疑応答を蓄積して似た事例の際に活用することで，サポート業務などを効率化します。AIの活用としては，自動的に意味合いを解析してその結果を利用するエが該当します。

アは，単にFAQの内容を参考にしているだけです。イは，案内に従って入力してもらっており，AIは無関係です。ウも，電話番号を照合すればよいので，AIの出番はありません。

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。

画像認識システムにおける機械学習とは，画像を大量に学習させて特徴を抽出し，学習データを蓄積することです。

アとウは生体認証の事例です。生体認証は，登録時に数回程度のパターン学習で済みますので，機械学習の事例とはなりません。
エはチャットボットの事例です。機械学習の事例ではありますが，画像認識システムではありません。