エッジデバイスで行われる推論処理｜科目A-1（応用情報技術者） 令和7年 春期午前試験 問71
出典：令和7年春期 午前 問71
分野：ビジネスインダストリ ／ 民生機器
クラウドで学習し，エッジデバイスで推論する機械学習ベースのエッジAIにおいて，エッジデバイスで行われる推論処理として，適切なものはどれか。
- ア：一定の環境の中で試行錯誤を行い，行動に報酬を与えることで学習するプロセス
- イ：学習したモデルに従い，実際にデータの識別などを行うプロセス
- ウ：識別などを行うためのモデルを，正解のラベルを付けたデータによって作成するプロセス
- エ：識別などを行うためのモデルを，正解のラベルを付けないデータによって作成するプロセス
TSUNAGARU-ADVICE
まず押さえたいこと
推論は、学習によって作成されたモデルへ新しいデータを入力し、識別、分類、予測などの結果を出すプロセスです。エッジAIでは、クラウドで作成した学習済みモデルをエッジデバイスに配置し、その場で推論を行います。
迷ったときの判断軸
「モデルを作る」のが学習、「作成済みのモデルを使う」のが推論です。報酬を用いて試行錯誤するものは強化学習、正解ラベル付きデータからモデルを作るものは教師あり学習、正解ラベルなしのデータからモデルを作るものは教師なし学習です。
科目Bにつなげるために
特にプロフェッショナルデジタルスキル（データ・AI）試験合格を目指す方は、クラウドで学習し、エッジで推論するという役割分担を押さえましょう。エッジで処理することで、通信遅延の短縮、通信量の削減、プライバシー保護などが期待できます。
機械学習における推論とは、学習によって作成されたモデルへ新しいデータを入力し、そのモデルに従って識別・予測・判定などを行う処理です。
エッジAIでは、計算量の大きいモデルの学習をクラウドで行い、学習済みモデルをエッジデバイスへ配置します。エッジデバイス側では、カメラ画像の識別やセンサーデータの異常判定などの推論を実行します。
したがって、イが適切です。
❌他選択肢が誤りの理由ア：一定の環境の中で試行錯誤を行い，行動に報酬を与えることで学習するプロセス
⇒強化学習の説明です。エージェントが行動と報酬を繰り返しながら、より良い行動方針を学習します。
ウ：識別などを行うためのモデルを，正解のラベルを付けたデータによって作成するプロセス
⇒教師あり学習の説明です。正解ラベル付きのデータを使って、識別や予測を行うモデルを学習させます。
エ：識別などを行うためのモデルを，正解のラベルを付けないデータによって作成するプロセス
⇒教師なし学習の説明です。正解ラベルのないデータから、特徴やグループなどの構造を学習します。