AIF-C01#75(fundamentals-generative-ai)
金融企業がタスクの一部を支援するために ML を使用しています。どの選択肢が生成 AI モデルの使用例ですか？
正解：A
正解の根拠
顧客苦情の要約は新しいテキストコンテンツ (要約文) を生成する処理であり、生成 AI の典型用途です。Bedrock の Claude や Titan を使えば、長文の苦情を主要トピックや感情を保持した短文に要約でき、コールセンター業務の効率化に直結します。これに対し分類や予測は識別系・回帰系の従来 ML タスクで、生成 AI の主要ユースケースとは区別されます。
生成 AI と判別 ML の違い
| 分類 | 例 |
|---|---|
| 生成 AI | 要約・翻訳・コード生成 |
| 分類 | 顧客カテゴリ分類 |
| クラスタリング | セグメント化 |
| 回帰 | 収益予測 |
不正解の理由
- B: 顧客分類は教師あり学習の判別タスクで、新規コンテンツを生成する処理ではありません。
- C: セグメント化はクラスタリングで、既存データのグループ化であり生成は伴いません。
- D: 収益予測は回帰タスクで、Forecast や XGBoost など従来 ML が主要手段です。
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