AWS認定資格 無料問題集

解答・解説

第14問 視聴履歴データにおける特徴量の次元削減手法

　ある動画配信サービスでは、利用者の視聴履歴データを分析して、類似した視聴傾向を持つ利用者同士をグループ化して、レコメンデーション精度を向上させたいと考えています。視聴履歴には利用者行動に関する数百種類の特徴量が含まれており、計算コストを抑えるため、データの主要な構造を保ったまま特徴量を圧縮したい。その場合に、最も一般的に利用される次元削減の手法を選択してください。

  1. 主成分分析 [正しい解答]
  2. k近傍法
  3. ランダムカットフォレスト
  4. 決定木

（問題ID：AIF201C014）

解答

正しい解答：Ａ. 主成分分析

△ 判定不能

　URL を直接入力して「解答・解説」画面を表示した場合、何を選択・解答したかを特定できないため、解答の正誤判定ができません。必要に応じて「同じ問題に再挑戦」ボタンをクリックして、この問題に再チャレンジしてみてください。

徹底解説

　データの主要な構造を保ったまま特徴量を圧縮したい場合に、最も一般的に利用される次元削減の手法は、主成分分析（PCA：Principal Component Analysis）です。PCAは、高次元データをより少ない次元に圧縮しつつ、データの分散を最大限に保持するための教師なし学習の次元削減アルゴリズムです。相関のある特徴量を線形変換によって新しい軸（主成分）に再配置して、情報をできるだけ失わずに特徴量数を減らします。特徴量間の相関を利用して情報量の大きい方向にデータを圧縮するため、クラスタリングやレコメンデーションの前処理として広く利用されています。視聴履歴のように数百種類もの特徴量を持つデータでも、計算量を抑えつつ全体のパターンを捉えやすい形に整理されて、よりコンパクトなデータ構造へと変換できます。次元が整理されることで、データのばらつきや傾向がより明確になり、後続の分析や処理が効率的に進められます。特に大規模データでは、不要な計算を減らしつつ本質的な構造を抽出できるため、分析全体の負荷を軽減して安定性が向上します。

　その他の選択肢は、データの主要な構造を保ったまま特徴量を圧縮したい場合に利用される次元削減の手法ではありません。k近傍法（k-NN：k-Nearest Neighbor Algorithm）は、未知のデータポイントの分類や回帰を、近くにあるk個の既知データを参照して推定する教師あり学習アルゴリズムです。分類では多数決、回帰では平均値を用いて結果を決定します。モデルを事前に構築せずに、予測時に距離を計算して判断する非パラメトリックな手法となっています。また、ランダムカットフォレスト（RCF：Random Cut Forest）は、データセット内の異常値を検出するための教師なし学習アルゴリズムです。多数のランダムな木構造を生成して、データをランダムに分割することで、通常のパターンから外れたデータポイントをスコア化して識別します。時系列データのスパイクや周期の乱れなどの異常検出には有効です。そして、決定木（デシジョンツリー）は、特徴量がターゲット変数に与える影響を階層構造で表現し、分類と回帰の両方に利用できる教師あり学習アルゴリズムです。ルートノードから始まり、特徴量に基づいてデータを分割して、ブランチ・内部ノード・リーフノードで構成される木構造を形成します。非パラメトリックな手法であり、データの分布に強い仮定を置かずに学習できる点が特徴です。

問題掲載日：2026-05-11


Information

What's New

  • 2026/5/11 問題ID: AIF201C014 視聴履歴データにおける特徴量の次元削減手法に関する問題を追加しました。
  • 2026/5/3 問題ID: AIF205C011 プロンプトインジェクション攻撃の特徴に関する問題を追加しました。
  • 2026/5/2 問題ID: AIF205C004 機微性の高い情報の漏洩リスクに関する問題を加筆・修正しました。
  • 2026/4/18 問題ID: AIF101C012 生成AIの不適切利用に関する責任あるAIの課題に関する問題を追加しました。
  • 2026/4/13 問題ID: AIF203C020 大規模言語モデルの比較評価に適したデータソースに関する問題を追加しました。

Reference Books

AWS認定 資格試験テキスト　AWS認定AIプラクティショナー

AWS認定 資格試験テキスト　AWS認定AIプラクティショナー
詳細・購入はこちら

　AWS認定 AIプラクティショナー試験（AIF-C01）の“緑本”とも呼ばれる定番テキストです。AIや機械学習、生成AIなどの基礎知識を幅広く網羅しており、図解も豊富で初心者にもわかりやすい構成です。練習問題も充実しており、試験対策として安心して使える一冊です。さらに、当サイトの問題演習と組み合わせることで、効率的に知識を定着させることができます。

AWS認定 AIプラクティショナー　合格対策テキスト＋問題集

AWS認定 AIプラクティショナー　合格対策テキスト＋問題集
詳細・購入はこちら

　図解も豊富でとても理解しやすく、試験の対策に必要な知識を効率よく学べる一冊です。AIの歴史経緯も説明されているところも面白い。テキストと問題集がセットになっており、基礎から実践まで無理なく進められます。ページ数も控えめで読みやすく、クラウドやAIの初心者でも安心して取り組める内容です。