分類ストラテジ系 » ビジネスインダストリ » ビジネスシステム新しい試験9-2 データ分析・データ利活用年度令和7年度の100問の一覧
AIの機械学習で利用するデータの取扱いに関する記述のうち，バイアスの低減やデータの品質を確保するために考えられる対策として，適切なものだけを全て挙げたものはどれか。
a 学習の目的に適したデータであることを確認する。
b データの入手元・作成来歴を確認する。
c データへのアノテーションの付与は学習目的に合わせて実施する。
d 人間の目でも同定が困難と考えられる画像認識用のデータは除外する。
正解と解説
正解：イ
ア× a と b だけでは足りません。アノテーションを学習目的に合わせる c と、見分けられないデータを除く d も品質を守る対策です。
イ○ 正解 4つとも、学習データの品質を確かめ偏りを減らす対策です。目的に合うか、出どころは確かか、正解の付け方は目的に沿っているか、誤りのもとになるデータを除いたか、を見ています。
ウ× データの入手元を確かめる b と、アノテーションを目的に合わせる c が抜けています。
エ× 学習の目的に合ったデータかを確かめる a が抜けています。目的に合わないデータは、偏りのもとになります。
解説
機械学習のAIは、与えられたデータから規則を学ぶので、データの偏り（バイアス）や誤りがそのまま出力に出ます。そのため、学習の前にデータそのものを点検します。目的に合っているか、出どころは確かか、正解の付け方（アノテーション）はぶれていないか、学習に使うと誤りを教えることになるデータが混じっていないか、です。
4つの記述は、どれもこの点検のどこかに当たります。目的・出どころ・正解の付け方・判別できないデータの除外は、どれもデータの品質を確かめる対策なので、4つとも適切です。人間の目でも見分けられない画像は、正解の付け方が人によって揺れやすく、誤った正解を学ばせるおそれがあるので、除いておくのが品質を守る手になります。
教科書 9-2この問題の知識
データの種類とビッグデータ、名寄せや外れ値の処理などの下ごしらえ、平均値・中央値・最頻値、4つの尺度、確率と順列・組合せ、相関と回帰分析、調査のゆがみまでを、計算の途中を出しながらまとめます。
この節で扱うこと：データの種類と特徴・データの加工・分析・データ分析における統計的手法・図表やグラフによるデータの可視化
Udemy の ITパスポート講座を、受講者数・★評価・口コミで比べたページです（広告を含みます）。
過去問教科書の一覧（現行の試験の順）教科書の一覧（新しい試験の順）
出典：IPA「ITパスポート試験 公開問題」令和7年度 問8。問題文と選択肢は改変せずに引用しています（表・図は文字に書き起こしたもの）。正解は IPA 公表の解答例によります。