A正解
長い文書の要約
正解。長い文書を短くまとめる要約は、生成 AI（LLM）が得意とする代表的なユースケースです。
ある研修で、従来の予測・判別型の機械学習と対比しながら、生成 AI が得意とする典型的なユースケースを紹介します。次のうち、生成 AI の代表的なユースケースに当てはまるものを 2 つ選んでください。
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複数選択してください
正解A, C
解説
生成 AI の代表的なユースケースを 2 つ選ぶ問題。
- 1「従来の予測・判別型の機械学習と対比」数値予測・異常検知・分類は 生成ではない ので除外
- 2「生成 AI が得意とする典型的なユースケース」新しいコンテンツを作る タスク（要約・対話・作文など）を選ぶ
B不正解
過去データから売上額を数値で予測する
売上額の数値予測は回帰で、従来の予測型 ML の典型タスクです。
ML のユースケースとしては正しいのですが、新しいコンテンツを『生成』するタスクではないため、生成 AI の代表例としては不正解です。
C正解
顧客対応のチャットボット
正解。自然言語で対話するチャットボットは、生成 AI が得意とする代表的なユースケースです。問い合わせ対応などに使われます。
D不正解
センサー値から設備の異常を検知する
設備の異常検知は異常検知で、従来の判別型 ML の典型タスクです。
外れ値を見つける用途であり、新しいコンテンツを生成するタスクではないため、生成 AI の代表例としては不正解です。
E不正解
写真に写った製品をカテゴリに分類する
画像の分類は判別型 ML（コンピュータビジョン）の典型タスクです。
入力をカテゴリに割り当てる用途であり、新しいコンテンツを生成するタスクではないため、生成 AI の代表例としては不正解です。
ポイント
生成 AI かどうかは『新しいコンテンツを生成するか』で判定します。代表的なユースケースは次のとおりです。
・文章の要約: 長い文書の要点を短くまとめる。
・チャットボット: 自然言語で対話して問い合わせに応答する。
・コード生成: 仕様や指示から source code を書き出す。
・画像生成: テキストの指示から画像を作る。
・翻訳: ある言語の文章を別の言語の文章に書き換える。
一方、売上予測（回帰）・異常検知・画像分類は、入力に対して数値やカテゴリを返す従来の予測・判別型 ML で、生成 AI の代表例ではありません。