AWS認定資格 無料問題集
解答・解説
第1問 保険請求の確率予測に有効な機械学習法
ある保険会社では、顧客の情報をもとに、各顧客が保険請求を行う確率を予測したいと考えています。顧客の年齢、過去の医療履歴、現在の健康状態などのデータを活用して、将来の請求リスクを評価するために、有効な機械学習の手法を選択してください。
（問題ID：AIF201C001）
解答
正しい解答：Ａ. 教師あり学習
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徹底解説
顧客データを活用した将来の請求リスクを評価するための有効な機械学習の手法は、教師あり学習（Supervised Learning）です。教師あり学習は、事前に正しいデータ（ラベル付きデータ）を用いてAIを学習させ、そのデータのルールやパターンから正しい結果を予測する手法です。需要予測や音声認識などのように、過去のデータなどをもとに正解を見つけたい場合などに用いられます。本問題の保険会社のケースでは、顧客の情報（年齢、過去の医療履歴、健康状態など）に対して、保険請求の有無という結果が既に記録されているデータがあります。この 「保険請求の有無」 という結果が、ラベルとして機能します。また、教師あり学習は、特定の入力データに基づいて出力を予測するタスクに適していますが、顧客の属性情報を入力として、保険請求の発生確率という出力を予測するという今回のケースに合致しています。
その他の選択肢は、顧客データを活用した将来の請求リスクを評価するための有効な機械学習の手法ではありません。教師なし学習（Unsupervised Learning）は、正解データを用いないでデータ構造を学習する手法であり、データの特徴を自動的に分析して、パターンや関係性を発見する技術です。画像生成や異常検知など、データを分類して、新たなグループを発見する際に活用されます。この教師なし学習は、ラベルが存在しないデータに対して、クラスタリングや次元削減などを行うことができます。一方で、教師なし学習では、このようなラベルを使った予測は行えないため、請求の有無や確率を予測する目的には適していません。
半教師あり学習（Semi-Supervised Learning）は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを組み合わせて学習する機械学習の手法です。ラベル付きデータとは、事前にインプットする正しいデータのことです。半教師あり学習では、ラベル付きデータの情報を活用しながら、ラベルなしデータの構造を学習することで、モデルの精度を向上させることができます。この手法は、ラベル付きデータの収集が困難または高コストな場合に特に有効であり、自然言語処理、画像認識、異常検知などの分野で活用されています。本問題の解答としては、半教師あり学習の可能性もなくはありませんが、ラベルが不足しているといった情報がないため、適切かどうかの判断ができません。むしろ、「保険請求を行う確率を予測したい」という目的が明示されており、過去の請求履歴（＝ラベル）が存在していることが前提と読み取れるため、教師あり学習が正解とすることが妥当でしょう。
強化学習（Reinforcement Learning）は、エージェント（意思決定を行う主体）が環境と相互作用しながら、行動の結果として報酬（行動の評価指標）を繰り返し受け取ることで、最適な行動を学習するための手法です。自動操縦や将棋AIのように、何らかの価値を最大化する行動を学習する際に活用されます。本問題のケースは、過去のデータから将来の請求確率を予測するという構造となっており、行動選択や報酬最大化の枠組みとはなっていないため、強化学習は不正解となります。
問題掲載日：2025-08-31
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Information
What's New
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- 2025/8/31 AI Practitioner の問題を 30問 追加しました。
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