教師あり学習の正解情報付与｜ITパスポート 令和8年 公開問題 問16
出典：令和8年 公開問題 問16
分野：基礎理論（大分類） ／ 基礎理論（中分類）
教師あり学習において、正解となる情報を付与する作業を表す用語として、最も適切なものはどれか。
- ア：アノテーション
- イ：エンコード
- ウ：データクレンジング
- エ：フィルタリング
TSUNAGARU-ADVICE
まず押さえたいこと
アノテーションは教師あり学習を支える基盤となる作業です。正解ラベルを人手で付与することにより、機械が正確に学習を行えます。
迷ったときの判断軸
正解情報の付与作業という文言から、データに意味付けやタグ付けを行うものを選ぶことが重要です。符号化やノイズ除去は目的が異なります。
次の学習につなげるために
アノテーションの作業効率化や自動化も進んでおり、関連技術やAIの教師あり学習全般の理解へつなげられます。
教師あり学習は機械学習の一種であり、あらかじめ正解ラベルなどの正解情報を付与した学習データを用いてモデルを訓練します。この正解情報の付与作業は「アノテーション」と呼ばれます。アノテーションでは、画像やテキストなどのデータに対して人手でタグ付けやラベル付けを行い、機械が学習すべき正解となる情報を準備します。
設問で問われている「正解となる情報を付与する作業」とはアノテーションを指し、他の選択肢はそれぞれ異なる役割を持っています。エンコードは情報の符号化、データクレンジングは誤ったデータやノイズの除去、フィルタリングはデータから特定の要素を抽出や除去する処理を意味します。よって、教師あり学習の正解情報付与はアノテーションが最も適切です。
したがって、アが適切です。
❌他選択肢が誤りの理由
イ：エンコード
⇒情報を符号化する処理であり、正解ラベルの付与ではありません。
ウ：データクレンジング
⇒誤ったデータを取り除く工程で、正解情報を付与する行為ではありません。
エ：フィルタリング
⇒データの抽出や除去に関する処理で、正解ラベルの付与に該当しません。