従来の判別AIと現代の生成AIの利活用インパクト

判別AIが定型的な分類・検知・予測業務を自動化するのに対し、生成AIは非定型なコンテンツ制作や対話、要約などを支援します。両者は競合するものではなく、業務の目的に応じて組み合わせて活用される補完関係にあります。 ア:誤りです。需要予測や外観検査、不正検知などの定型的な判別業務には、現在でも高い信頼性とリアルタイム性を持つ判別AIが最も適しており、生成AIによって不要になったわけではありません。 イ:誤りです。対話や企画創出を担うのが生成AIであり、数値の回帰や境界決定を担うのが判別AIです(役割の記述が逆です)。 ウ:正解です。判別・予測中心の従来AIと、コンテンツ創出や発想支援を担う生成AIの特徴と適性を正確に説明しています。 エ:誤りです。生成AIこそが確率的な次トークン予測に基づいており、ハルシネーション(誤情報の出力)のリスクがあるため人間のファクトチェックが必須です。

従来の「判別型AI」と現代の「生成AI」のビジネス上の役割や適用領域に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。

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ア
生成AIの普及により、従来の判別AIが得意としていた工場の製品外観検査や金融取引の不正検知、需要予測などの業務はすべて技術的に代替され、判別AIの運用は完全に不要となった。
イ
従来の判別AIは主に自然言語による対話や企画アイデアの創出を担ってきたが、生成AIの登場により数値データの回帰分析や分類境界の決定のみを担うように役割が逆転した。
ウ
従来の判別AIは入力データを分析して「分類・予測・検知」などの業務判断を自動化するのに適しており、生成AIは「文章・画像・コード等のコンテンツ作成、要約、対話による発想支援」など知的生産業務を直接支援するのに適している。
エ
判別AIは確率的な曖昧さを含む出力を生成するため常に人間による監視を要するが、生成AIはいかなる場合でも数学的に厳密な確定値を出力するためファクトチェックが一切不要である。