AWS認定資格 無料問題集
解答・解説
第2問 マーケティング施策の効果分析
ある企業では、マーケティング・キャンペーンの効果を予測するために機械学習モデルを使用しています。あなたは、モデルがどのようにしてキャンペーンの成功を予測しているかを、マーケティング部門の関係者に説明する必要があります。予測ロジックを関係者が理解できるようにするためのレポートには、どの情報を含めるべきかを選択してください。
（問題ID：AIF204C002）
解答
正しい解答：Ｃ. 部分依存プロット（PDPs）
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
マーケティング部門の関係者がキャンペーンの成功における各要因の影響を理解できるように、レポートに含めるべきものは、部分依存プロット（PDPs：Partial Dependence Plots）です。マーケティング部門の関係者に対して、機械学習（ML：Machine Learning）モデルの予測ロジックを説明するという目的に照らして、どの情報が説明可能性（Explainability）に貢献するかを問われていることを意識しましょう。PDPs は、特定の特徴量がモデル予測にどのような影響を与えているかを、他の変数の影響を平均化した状態で視覚的に示す手法です。マーケティング部門の関係者にとっては、例えば、広告予算やターゲット層、季節性、キャンペーン期間有無などの変数が、成功確率の予測にどれほど関係しているのかを直感的に把握することが可能です。これによって、施策立案の精度向上が期待できるかもしれません。
その他の選択肢は、非常に技術的な内容となっており、非技術職の関係者には分かりづらく、説明手段としては適切ではありません。「モデルのハイパーパラメーター設定」 は、モデルの性能や挙動に影響することはあっても、予測ロジックの理解には直接影響するものではありません。また、「モデルの学習曲線」 は、学習の進捗や過学習・未学習の傾向を示すグラフです。モデルの学習状態を評価するものであり、予測の仕組みやロジックの説明には不向きです。「トレーニング・データの前処理コード」 は、例えば、欠損値補完、スケーリング、エンコーディングなどの処理コードであり、技術的な実装内容となります。
ちなみに...
MLモデルの予測を説明するための代表的な手法として、PDPsの他に、ゲーム理論に基づき、各特徴量の貢献度を定量化する SHAP（SHapley Additive exPlanations）や、モデル非依存で、個別予測の根拠を簡易に説明できる LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）などがあります。それらと比べて、PDPsはモデル全体に対する特徴量の平均的影響を視覚化するため、広範で直感的な説明が可能です。
問題掲載日：2025-08-31
Information
What's New
- 2025/9/4 問題ID: AIF201C003 機械学習における特徴量エンジニアリングの目的に関する問題を加筆・修正しました。
- 2025/9/3 問題ID: AIF202C007 患者の年齢層に応じた健康相談チャットボットに関する問題を追加しました。
- 2025/9/1 問題ID: AIF201C008 農作物の収穫最大化に向けた人工知能の技術の応用に関する問題を追加しました。
- 2025/8/31 AI Practitioner の問題を 30問 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 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
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。