AIF-C01#13(responsible-ai)
ある製造会社が、公開ソースから消費者の苦情を取り込むアプリケーションを運用しています。このアプリケーションは、苦情を処理するために「複雑なハードコードされたロジック（固定のプログラムコード）」を使用しています。同社はこのロジックを、異なる市場や製品ラインにわたって拡張（スケール）したいと考えています。 このシナリオにおいて、生成AIモデルが提供する利点はどれですか？
正解：B
正解の根拠
生成 AI モデル (FM/LLM) は事前学習で得た汎化性能により、新しい市場や製品ラインの未知の表現でも自然言語で柔軟に処理できる適応性 (Adaptability) を持ちます。ハードコードされたルールを各市場・各製品ごとに書き直す必要がなく、プロンプトや少量のファインチューニングで多言語・多ドメインの苦情処理にスケールできるのが大きな利点です。
生成 AI の特性比較
| 特性 | 内容 |
|---|---|
| Adaptability | 未知の入力にも汎化対応 |
| Predictability | 確率的生成のため低め |
| Sensitivity | 入力変動に応じて応答変化 |
| Explainability | 大規模 NN ゆえ説明は難しい |
不正解の理由
- A: 生成 AI は確率的サンプリングで応答するため、決定論的なハードコードロジックほど出力の予測可能性は高くありません。
- C: 生成 AI は入力プロンプトの変化に敏感に反応するモデルで、「変化に対する感度の低さ」は本質的な利点ではありません。
- D: 大規模ニューラルネットの説明可能性はむしろ課題とされる領域で、本シナリオでスケールを実現する利点ではありません。
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