【G検定過去問風テスト】運用中の性能低下を防ぐ！「モニタリング」とは？
※本記事では、アフィリエイトプログラムより教材を紹介しています。
📝 問題
AIシステムをリリースし運用を始めた後、環境の変化やデータの傾向変化（概念ドリフトなど）による性能低下や予測のバイアスが発生していないか、稼働中の状態を継続的に監視・追跡することを何というか。最も適切な選択肢を1つ選べ。
- A）倫理アセスメント
- B）モニタリング
- C）トレーサビリティ
- D）AIポリシー
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- 正解: B）モニタリング
💡 合格に近づく！徹底解説
- 重要度: ★★★
■ 1分で分かる！この問題の要点
- AIは一度作ってリリースしたら終わりではなく、運用中も性能やデータの変化を監視し続ける必要がある。
- 入力データや出力結果、精度、不具合の有無を継続的にチェックする仕組みをモニタリングと呼ぶ。
■ 初学者向け解説（例え話や背景）
新車を買いに行ったとき、「一度納車したら、オイル交換も点検も一切せずに一生走り続けられます」なんて車はありませんよね。世の中の流行りや環境が変われば、AIが学習した当時の前提も古くなってしまいます。これを「概念ドリフト」と言いますが、運用を始めた後もAIが変な予測をしていないか、性能が落ちていないかを常に見張り続ける仕組みがモニタリングです。
■ 選択肢の解説
- A) 倫理アセスメント（×）: 企画・開発段階で倫理的リスクや社会的影響を事前に予測・評価するプロセスを指します。
- B) モニタリング（○）: 稼働中のAIシステムの状態や精度、不具合の有無を継続的に監視・追跡することを指し、本問の正解です。
- C) トレーサビリティ（×）: 学習データや開発履歴・ログを保存し追跡可能にすることを指します。
- D) AIポリシー（×）: 企業や組織がAIの開発・利用において遵守すべき基本理念や行動指針を明文化したものです。
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