Cloud Digital Leader（Google Cloud） 無料問題 5 / 10 ・ 分野3: Google Cloud の AI を活用したイノベーション
過去のメールの実績データで学習し、届いたメールを「迷惑メールか、そうでないか」に振り分ける仕組みを作りたい。Google Cloud のドキュメントの区分で、この用途に当てはまるものはどれか。
- 既存のデータから分類や予測を行う従来型の AI
- 外部のツールを使い目標まで手順を進める AI エージェント
- 学習データの傾向に沿った新しい文章を作る生成 AI
- 回答を信頼できる情報源に結びつけるグラウンディング
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正解: A
正解の理由
「生成 AI と従来型 AI の使い分け」のページは、従来型 AI を「既存のデータから学び、情報を分類したり、過去のパターンから将来の結果を予測したりすることに優れる」ものと説明し、分類の例として「過去のデータで学習した分類モデルで、メールを迷惑メールか否かに分けるフィルタ」を挙げている。生成 AI はこの能力を広げ、要約を作ったり、学習データの作風に沿った文章・画像・動画などの新しいコンテンツを生み出したりするものと位置づけられている。振り分けの答えが「迷惑メール／そうでない」の2つに決まっている用途は、新しいものを作る必要がなく、分類そのものである。ページは、分類や予測の多くの用途は従来型 AI で足りることが多いと書いている。
違う選択肢
「学習データの傾向に沿った新しい文章を作る生成 AI」… 生成 AI は要約や新しいコンテンツの生成に強いと説明されている。メールを2つの区分に振り分けるだけの用途は新しい文章を作らないので、ページの区分では従来型 AI の分類に当たる。
「外部のツールを使い目標まで手順を進める AI エージェント」… 用語集は AI エージェントを、入力を処理し、使えるツールで推論し、判断に基づいて行動することで目標を達成するアプリケーションと定義している。1通ずつ区分を付ける処理には、ツールを使って手順を進める要素が無い。
「回答を信頼できる情報源に結びつけるグラウンディング」… 用語集はグラウンディングを、モデルの出力を検証可能な情報源に結びつける処理で、事実でない内容（ハルシネーション）を減らすものと説明している。生成された回答の正確さを高める技法であり、分類の方式ではない。
判断の流れ
同じページの判断の流れでは、分類や検出の用途ならまず事前トレーニング済みのモデル（Document AI、Vision AI、Natural Language API など）で足りるかを確かめ、予測の用途なら従来型 AI、要約やコンテンツ生成なら生成 AI を使う、と整理されている。「作るのか、分けるのか・当てるのか」で見分けると迷いにくい。