A不正解
小規模な自社データで一から学習し直せるから
基盤モデルの利点は、そもそも一からの学習が不要な点にあります。
小規模データでの再学習は容易さの理由ではなく、説明として誤りのため不正解です。
ある企業が、生成 AI の導入ハードルを検討しています。生成 AI（特にマネージドサービスの基盤モデル）を使い始めるのが比較的容易だとされる理由として、最も適切なものはどれですか。
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正解C
解説
生成 AI の導入が容易な理由（参入障壁の低さ）を選ぶ問題。
- 1「使い始めるのが比較的容易」参入障壁が低い こと
- 2「理由として、最も適切なもの」学習済みモデルを少ない投資で使える点が理由
B不正解
GPU インフラが無償で提供されるから
マネージドサービスでも利用量に応じた料金は発生します。
容易さの理由は初期投資・インフラ構築が不要なことであり、無償だからではないため不正解です。
C正解
学習済みの基盤モデルを使うため、少ない初期投資で始められるから
正解。マネージドサービスでは学習済みの基盤モデルを API 経由ですぐ使えるため、自前で巨大モデルを訓練する必要がなく、少ない初期投資で導入できます。参入障壁が低いことが生成 AI のメリットです。
D不正解
モデルの精度評価が不要になるから
学習済みモデルを使う場合でも、自社ユースケースでの評価は必要です。
評価の省略は容易さの理由ではなく、むしろ品質リスクを生むため不正解です。
ポイント
生成 AI（マネージドサービス）の参入障壁が低い理由は、『学習済みの基盤モデルを API ですぐ使え、自前で巨大モデルを訓練したり GPU を用意したりせず、少ない初期投資で開始できる』点です。『自前で一から訓練が必須』『GPU クラスタを自社保有が必須』『数年のデータ蓄積が前提』はいずれも障壁を上げる主張で、容易さの理由とは逆です。