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正解は「C:基盤モデル」です。
AIの広範囲かつ大量データで訓練され、ファインチューニングで様々な用途に適応できる特徴を押さえましょう。
この記事では、ITパスポート試験（令和7年度）で出題された過去問の第25問「基盤モデル」について、試験対策の観点からわかりやすく解説します。
基盤モデルとは
基盤モデル＝広範囲・大量データで訓練され、様々なタスクに適応可能なAIモデル
文章生成AIや画像生成AIの多くは、この基盤モデルを元にファインチューニングされて特定の用途に活用されます。モデル自体は一般的な知識を持ち、用途ごとに調整可能です。
他の選択肢との違い
- アノテーション：データにラベルやタグを付ける作業
- エキスパートシステム：専門家の知識をルールとしてコンピュータに組み込むシステム
- 畳み込みニューラルネットワーク：主に画像認識に使われるニューラルネットワークの一種
大量データで学習し多用途に適応できるのは基盤モデルです。
問われているポイント
この問題では、AIのモデル構造や用途、ファインチューニングとの関係を理解しているかが問われます。
基盤モデルの特徴を押さえておくことが重要です。
気を付けてほしい点（勘違いしやすいポイント）
- 基盤モデルはファインチューニングで用途ごとに適応可能
- アノテーションやエキスパートシステムとは役割が異なる
ITパスポート試験での出題パターン
テクノロジ系では、生成AIや大規模モデルに関する最新用語の理解が問われます。
基盤モデルやファインチューニングなどの用語を押さえておくと良いでしょう。
この知識が使われている問題
まとめ
- 基盤モデル＝広範囲・大量データで学習し多用途に適応可能なAIモデル
- ファインチューニングで特定の用途に調整可能
- アノテーションやエキスパートシステム、CNNとは用途や構造が異なる