AWS認定資格 無料問題集

解答

正しい解答：Ｃ. ドローンの活用と画像分析により農作物の病気や害虫を早期に検出する。

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徹底解説

　農作物の状態を効果的に管理して、収穫を最大化するための人工知能（AI：Artificial Intelligence）の応用として適切なシナリオは、「ドローンの活用と画像分析により農作物の病気や害虫を早期に検出する」 ことです。例えば、ドローンやロボットに搭載された高解像度カメラを使って、農地全体や個々の作物の状態を定期的に撮影・記録して、その取得した画像データを機械学習（ML：Machine Learning）の技術で解析することで、農作物に発生している病気や害虫の兆候を自動的に検出・分類する仕組みのイメージです。これにより、Amazon SageMaker のようなAWSのスケーラブルなML基盤を活用して、農地の規模や地域に関係なく一貫した品質管理を実現できます。異常の早期検出とパターン分析を通じて、収穫のタイミングや施肥戦略をデータに基づいて最適化できるため、農作物の品質向上だけでなく、資源の効率的な活用や環境負荷の軽減といった持続可能な農業の実現にも貢献することでしょう。
　その他の選択肢は、いずれも、農作物の状態を効果的に管理して、収穫を最大化するための AI 技術の応用として適切なシナリオではありません。「農業技術者向けに最新の農作物管理トレーニング・プログラムを提供する」 は、農作業の効率化や品質向上を図ることができるかもしれませんが、AI 技術の応用としては適切ではありません。AI を使って農作物の状態を直接的に管理したり、収穫を最大化したりするものではなく、人間のスキル向上を目的とした教育的な取り組みとなっています。
　「農作物の販売データをまとめて市場動向を分析するためのシステムを構築する」 は、AI の応用として一定の妥当性はありますが、問題文の意図に対しては完全には適切とはいえません。問題文では、「農作物の状態を効果的に管理して、収穫を最大化したい」という目的が明確に示されています。つまり、焦点は「農作物の生育過程や健康状態の管理」にあり、AIを使って現場レベルでの農作物の状態を把握・制御することが求められています。一方で、「販売データをまとめて市場動向を分析する」という行為は、農作物の流通・販売後のフェーズに関わるものであり、収穫量の最大化や生育状態の管理といった生産段階の課題には直接的に関与しません。
　「農作業の効率化を図るため、機器のメンテナンスを外部業者に委託する」 は、人手やコストの効率化にはつながるかもしれませんが、AI 技術の応用としては適切ではありません。「機器のメンテナンスを外部業者に委託する」という行為は、業務のアウトソーシングに関するものであり、AIの活用とは無関係です。