AWS認定資格 無料問題集
解答・解説
第18問 事前学習済みモデルの自社タスクへの適用
ある小売企業では、店舗内の棚の様子をカメラで撮影して、商品が不足している箇所を自動的に検出する仕組みの導入を検討しています。既に一般的な物体検出タスクで学習済みのモデルを入手しており、このモデルを自社の商品カテゴリーに合わせて微調整することで、開発期間とコストを抑えたいと考えています。この目的を達成するために最も適したアプローチを選択してください。
（問題ID：AIF203C018）
解答
正しい解答：Ａ. 学習済みモデルを基に転移学習を行う。
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徹底解説
一般的な物体検出タスクで事前学習済みのモデルを自社の商品カテゴリーに合わせて微調整することで、開発期間とコストを抑えた商品検出の仕組みを構築するために最も適したアプローチは、「学習済みモデルを基に転移学習を行う」 ことです。転移学習（Transfer Learning）とは、既に学習済みのモデルの知識を別のタスクに再利用する機械学習（ML：Machine Learning）の手法です。物体検出のように特徴抽出が共通する領域では特に効果が高く、モデルをゼロから構築する必要がないため、学習データ量が限られている場合でも高い精度を短期間で得ることができます。そのため、学習にかかる時間や計算コストを大幅に削減できる点が大きな利点となります。本問題のケースでは、既に、一般的な物体検出タスクで学習済みのモデルが存在しており、これを自社の商品カテゴリーに合わせて微調整することで、棚の在庫状況を検出するモデルを効率的に構築することができるでしょう。したがって、事前学習済みモデルを活用した転移学習が最も適しています。
その他の選択肢は、本問題のケースに適したアプローチではありません。「未学習に対応するゼロショット推論を利用する」 ことについて、ゼロショット推論とは学習していないクラスに対して推論を行う手法ですが、企業独自の商品カテゴリーを高精度に識別するには十分とは言えません。特に物体検出のようなタスクでは、対象に合わせた再学習が不可欠であり、一般的には、ゼロショットでは実運用レベルの精度を確保することは難しいでしょう。
「商品カテゴリーにクラスタリングを適用する」 ことについて、クラスタリングとは教師なし学習の手法のひとつであり、データを類似性に基づいてグループ化するものです。棚の商品を検出する物体検出モデルの性能向上には直接関連するものではなく、不適切なアプローチです。
「エポック数を増やしてモデルの性能を高める」 ことについて、エポック数（Epochs）とはデータセット全体をどれだけ繰り返して学習させるかを示すものです。エポック数を増やすことは学習を深める手段ですが、本問題のケースでは、事前学習済みモデルの活用が前提であり、エポック数を増やすこと自体が目的に合致しないアプローチです。
問題掲載日：2026-02-16
Information
What's New
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