生成モデル

問題

利用者教育の確認テストとして、生成AIの仕組みを学ぶ研修で、自己回帰モデルの役割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. 自己回帰モデルは、過去の出力や系列の前の要素を手がかりに次の要素を予測するモデル。似た用語と比べるときは、対象・目的・仕組みを確認する。
2. B. 確率的なニューラルネットワークの一種で、生成モデルの歴史で扱われる概念
3. C. RNNの一種で、長期的な依存関係を扱いやすくする仕組みを持つモデル
4. D. 自己注意機構を用いて系列内の関係を捉える深層学習モデル

解説（正解: A）

正解は1です。実務場面では、自己回帰モデルを「過去の出力や系列の前の要素を手がかりに次の要素を予測するモデル」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2章では、生成モデルや代表的なモデル名を、仕組みと役割で整理すると判断しやすくなります。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。