AWS認定資格 無料問題集解答・解説
第1問 機械学習の適用が適切なユースケース
ある企業は、様々な業務プロセスに機械学習を導入できるかどうかを検討しています。機械学習の適用が適切なユースケースを選択してください。（ 3つ選択してください。）
（問題ID：AIF301S001）
解答
正しい解答：Ｂ. Ｃ. Ｅ.
- Ｂ. Eコマースサイトでの顧客行動に基づく商品レコメンデーション
- Ｃ. 医療画像における腫瘍などの異常検出
- Ｅ. 顧客レビューを肯定・否定に分類する感情分析
△ 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
提示された選択肢の中で、機械学習の適用が適切なユースケースは、「Eコマースサイトでの顧客行動に基づく商品レコメンデーション」、「医療画像における腫瘍などの異常検出」、「顧客レビューを肯定・否定に分類する感情分析」 の3ケースで、いずれも、機械学習（ML：Machine Learning）の典型的なタスクとなっています。顧客の閲覧履歴・購入履歴などの行動データを学習して、「次に興味を持ちそうな商品」 を予測する商品レコメンデーションは、代表的な活用例のひとつです。利用者の行動パターンを大量に学習して、似た行動を示す別の利用者にも同様の商品を提示できるようになります。また、多数の画像から腫瘍などの特徴を学習して、新しい画像に対して異常の有無を自動判定するような医療画像の異常検出 も、画像認識モデルの典型的なユースケースです。腫瘍部分の形状・濃淡・境界の特徴量を学習して、正常組織との違いを自動的に識別することで、医師の診断を補助する用途で広く利用されています。そして、テキストデータから文脈や単語のパターンを学習して、肯定・否定などを分類する感情分析は、自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）の典型タスクです。「とても良かった」 とか 「最悪だった」などの表現を学習して、新しいレビュー文に含まれる語彙や文脈から肯定的か否定的かを自動判定できるようになります。
Keep it up！
人工知能やMLは、使いたいから使うのではなく、適用が向いている場合に活用することが重要です。上図に示すように、①データ量が多い、②パターンが複雑である、③人間がルール化しにくい、④予測・分類が必要といった特徴がある場合に、MLの適用を検討するとよいでしょう。
問題掲載日：2026-05-30
Information
What's New
- 2026/5/30 問題ID: AIF301S003 ファインチューニングにかかるコストの削減方法に関する問題を追加しました。
- 2026/5/30 問題ID: AIF301S002 通話データを活用した要約・改善提案アプリケーションに関する問題を追加しました。
- 2026/5/30 問題ID: AIF301S001 機械学習の適用が適切なユースケースに関する問題を追加しました。
- 2026/5/30 問題ID: AIF202C014 Amazon Bedrock のモデルカスタマイズ機能の利点に関する問題を加筆・修正しました。
- 2026/5/16 問題ID: AIF202C017 推論パフォーマンスを改善する適切なアプローチに関する問題を追加しました。
Reference Books
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。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。
解答・解説
第1問 機械学習の適用が適切なユースケース
ある企業は、様々な業務プロセスに機械学習を導入できるかどうかを検討しています。機械学習の適用が適切なユースケースを選択してください。（ 3つ選択してください。）
（問題ID：AIF301S001）
解答
正しい解答：Ｂ. Ｃ. Ｅ.
- Ｂ. Eコマースサイトでの顧客行動に基づく商品レコメンデーション
- Ｃ. 医療画像における腫瘍などの異常検出
- Ｅ. 顧客レビューを肯定・否定に分類する感情分析
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
提示された選択肢の中で、機械学習の適用が適切なユースケースは、「Eコマースサイトでの顧客行動に基づく商品レコメンデーション」、「医療画像における腫瘍などの異常検出」、「顧客レビューを肯定・否定に分類する感情分析」 の3ケースで、いずれも、機械学習（ML：Machine Learning）の典型的なタスクとなっています。顧客の閲覧履歴・購入履歴などの行動データを学習して、「次に興味を持ちそうな商品」 を予測する商品レコメンデーションは、代表的な活用例のひとつです。利用者の行動パターンを大量に学習して、似た行動を示す別の利用者にも同様の商品を提示できるようになります。また、多数の画像から腫瘍などの特徴を学習して、新しい画像に対して異常の有無を自動判定するような医療画像の異常検出 も、画像認識モデルの典型的なユースケースです。腫瘍部分の形状・濃淡・境界の特徴量を学習して、正常組織との違いを自動的に識別することで、医師の診断を補助する用途で広く利用されています。そして、テキストデータから文脈や単語のパターンを学習して、肯定・否定などを分類する感情分析は、自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）の典型タスクです。「とても良かった」 とか 「最悪だった」などの表現を学習して、新しいレビュー文に含まれる語彙や文脈から肯定的か否定的かを自動判定できるようになります。
Keep it up！
人工知能やMLは、使いたいから使うのではなく、適用が向いている場合に活用することが重要です。上図に示すように、①データ量が多い、②パターンが複雑である、③人間がルール化しにくい、④予測・分類が必要といった特徴がある場合に、MLの適用を検討するとよいでしょう。
問題掲載日：2026-05-30
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- 2026/5/30 問題ID: AIF301S003 ファインチューニングにかかるコストの削減方法に関する問題を追加しました。
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- 2026/5/30 問題ID: AIF301S001 機械学習の適用が適切なユースケースに関する問題を追加しました。
- 2026/5/30 問題ID: AIF202C014 Amazon Bedrock のモデルカスタマイズ機能の利点に関する問題を加筆・修正しました。
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