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正解は「D:ディープラーニング」です。
画像から特徴を自動抽出して分類するAI技術としてディープラーニングが用いられます。
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31問「動物画像の識別AI」について、試験対策の観点からわかりやすく解説します。
ディープラーニングとは
ディープラーニング＝多層のニューラルネットワークを用いて特徴を自動抽出し分類や予測を行う技術
従来のAIでは特徴量を手作業で設計する必要がありますが、ディープラーニングは大量のデータから自動的に学習し、複雑なパターン認識が可能です。
他の選択肢との違い
- e-ラーニング：学習者がオンラインで学習する教育方法
- アクティブラーニング：モデルが学習に有用なデータを能動的に選択する学習手法
- アダプティブラーニング：学習者の理解度に応じて内容を調整する教育手法
画像分類の自動化にはディープラーニングが適しています。
問われているポイント
この問題では、AI技術の名称と用途を正しく理解しているかが問われます。
特に画像認識や特徴抽出を自動で行う技術としてディープラーニングを押さえておきましょう。
気を付けてほしい点（勘違いしやすいポイント）
- ディープラーニングは教育手法ではなく、AIの技術である
- アクティブラーニングやアダプティブラーニングと混同しない
ITパスポート試験での出題パターン
テクノロジ系では、AIの基本技術や用途を問う問題が出題されます。
画像認識や自動分類に関する知識は押さえておきましょう。
この知識が使われている問題
まとめ
- ディープラーニングは多層ニューラルネットワークで特徴を自動抽出するAI技術
- 画像認識や分類問題に広く活用される
- 教育手法の名前と混同しないよう注意