過学習

問題

管理者向けの説明資料作成として、AIの基礎を学ぶ研修で、過学習を説明する場面で最も適切な説明を1つ選びなさい。

1. A. あらゆる問題に対して常に最良となる万能な学習手法は存在しないという考え方
2. B. 過学習は、訓練データに適合しすぎて、未知データへの性能が低下する状態。似た用語と比べるときは、対象・目的・仕組みを確認する。
3. C. 正解データを与えず、データの構造やパターンを見つける手法
4. D. 行動の結果として得られる報酬を手がかりに、望ましい行動を学習する手法

解説（正解: B）

正解は2です。実務場面では、過学習を「訓練データに適合しすぎて、未知データへの性能が低下する状態」として理解し、何に注意すべきかまで説明できることが重要です。ほかの選択肢は別概念の説明で、利用場面やリスクの焦点がずれています。実践演習では、定義を覚えるだけでなく、業務でその知識をどの判断に使うかまで結び付けて復習します。第1章では、AIの基礎用語を似た概念と区別できるかが重要です。実務寄りの問題では、定義に加えて、入力データ、出力結果、利用場面のどこで注意が必要かを考えると選びやすくなります。