A不正解
出力の形式を 1 つのタスク専用に固定できること
タスク専用への固定は、汎用性を捨てる方向の調整であり、適応性の説明とは逆です。
適応性は新しい状況・タスクへ柔軟に対応できる性質を指すため不正解です。
ある企業の企画会議で、生成 AI 導入のメリットを整理しています。生成 AI のメリットを説明する際に「適応性（adaptability）」が指す内容として、最も適切なものはどれですか。
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正解B
解説
生成 AI のメリット「適応性」の意味を選ぶ問題。
- 1「適応性（adaptability）」多様な状況に 柔軟に対応 できる性質
- 2「最も適切なもの」新しいタスクに再学習なしで対応できる＝適応性
B正解
新しい状況やタスクに対して、再学習なしでも柔軟に対応できる
正解。適応性とは、明示的に作り込まなくても、新しい状況や多様なタスクに対して柔軟に対応できる性質です。1 つの基盤モデルで翻訳・要約・質問応答など幅広い用途に応えられます。
C不正解
学習データの量を減らしても精度が落ちないこと
データ量と精度の関係は学習効率の話であり、適応性の定義ではありません。
適応性は新しい状況・タスクへの柔軟な対応を指すため不正解です。
D不正解
推論のたびにモデルの重みが自動更新されること
通常、推論でモデルの重みは変化しません。適応性は重みを変えずに文脈やプロンプトで振る舞いを合わせられる性質を指します。
仕組みの理解として誤りのため不正解です。
ポイント
生成 AI のメリットの 1 つ『適応性（adaptability）』は、明示的に作り込まなくても新しい状況や多様なタスクに柔軟に対応できる性質です。1 つの基盤モデルで翻訳・要約・質問応答など幅広い用途に応えられます。『常に同じ出力』『電力ゼロ』『学習データ不要』はいずれも適応性の説明ではなく、生成 AI の実際の性質とも異なります。