▼令和3年度：問20 画像認識システムにおける機械学習の事例として、適切なものはどれか。
ア オフィスのドアの解錠に虹彩の画像による認証の仕組みを導入することによって、セキュリティが強化できるようになった。
イ 果物の写真をコンピュータに大量に入力することで、コンピュータ自身が果物の特徴を自動的に抽出することができるようになった。
ウ スマートフォンが他人に利用されるのを防止するために、指紋の画像認識でロック解除できるようになった。
エ ヘルプデスクの画面に、システムの使い方ついての問合せを文字で入力すると、会話形式で応答を得ることができるようになった。
▼上に出てきた用語の意味
【画像認識システム】画像や映像に映る物体や人物を識別する技術。（IT用語辞典 e-Words）
【機械学習 machine learning】コンピュータプログラムにある分野のデータを繰り返し与えることで内在する規則性などを学習させ、未知のデータが与えられた際に学習結果に当てはめて予測や判断、分類などを行えるようにする仕組み。現代の人工知能（AI）研究における最も有力な手法の一つ。（IT用語辞典 e-Words）
▼今回の問いとFEのシラバスの関連を赤の★印、既出は橙色の★印で示しました。
表の出所 FEのシラバスから筆者が作成。
▼IPのシラバスでの位置付け
大分類7：基礎理論 ＞中分類13：基礎理論 ＞35. 情報に関する理論 ＞(5) AI（Artificial Intelligence：人工知能）の技術：AI の技術の特徴と基本的な考え方
〔用語例〕機械学習（教師あり学習、教師なし学習、強化学習）
▼比較：FEのシラバスでの位置付け
大分類1：基礎理論 ＞中分類1：基礎理論 ＞3.情報に関する理論 ＞（8）AI（Artificial Intelligence：人工知能）：人工知能のあらましを理解する。
〔用語例〕機械学習
解答イ