〜AI Effect・AI技術・AIハードウェアを確実に理解する〜
ISTQB AI Tester認定試験では、単なる用語暗記ではなく
**「概念を正しく理解しているか」**が問われます。
本記事では、Chapter 1（AIの基礎）を終えた後に確認すべき
代表的なサンプル問題3問を取り上げ、
試験で迷わない考え方を丁寧に解説します。
例題① AIエフェクト（AI Effect）に関する問題
問題
次のうち、**AIエフェクト（AI Effect）**の最も適切な例はどれでしょうか。
選択肢
A. AIベースのシステムが人間より安価で優秀なため、人々が職を失う
B. AIが常に勝つため、コンピュータゲームの人気が低下する
C. 医療診断に使われていたルールベースのエキスパートシステムは、もはやAIと見なされない
D. 映画の影響で、AIが世界を支配すると人々が信じている
正解
C
解説
**AIエフェクト（AI Effect）**とは、
「かつてAIと呼ばれていた技術が、一般化・普及することで、
もはやAIと認識されなくなる現象」
を指します。
なぜCが正解か？
-
1970〜80年代、ルールベースの医療診断システムはAIの代表例でした
-
技術が進歩した現在では、これらは「単なるソフトウェア」と見なされがち
-
時代の変化によってAIの定義が変わる、これこそがAIエフェクトです
他の選択肢が不正解な理由
-
A：社会的影響の話であり、AIエフェクトの定義ではない
-
B：AIの性能と人気の話であり、定義変化とは無関係
-
D：SF的イメージであり、AIエフェクトではない
📌 試験対策ポイント
「昔はAIだったが、今はAIと呼ばれない」
この視点が出たら AI Effect を疑いましょう。
例題② AIを実装する技術に関する問題
問題
次のうち、AIを実装する技術ではないものはどれでしょうか。
選択肢
A. サポートベクターマシン（Support Vector Machine）
B. デシジョンツリー（Decision Trees）
C. 進化的推論（Evolutionary Reasoning）
D. ベイズ最適化（Bayesian Optimization）
正解
C
解説
この問題の最大のポイントは、**「NOT（〜ではない）」**という否定語です。
各選択肢の整理
-
A：SVM
→ 機械学習の代表的アルゴリズム
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B：デシジョンツリー
→ 教師あり学習の基本手法
-
D：ベイズ最適化
→ 機械学習モデルのパラメータ調整に使われる
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C：進化的推論
→ 明確なAI実装技術として定義された用語ではない
📌 試験対策ポイント
聞き慣れない・曖昧な言葉は要注意
ISTQBでは「正式なAI技術かどうか」が問われます。
例題③ AIシステムのハードウェアに関する問題
問題
次のうち、AIベースのシステムに使用されるハードウェアとして最も適切な記述はどれでしょうか。
選択肢
A. モバイル推薦システムの学習用プロセッサは、スマートフォンと同じでなければならない
B. GPUはAIベースのコンピュータビジョンシステムに適した選択肢である
C. ディープラーニングは必ずAI専用チップで学習・評価・テストしなければならない
D. 精度を高めるためには、常にビット数の多いプロセッサを選ぶべきである
正解
B
解説
なぜBが正解？
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**GPU（Graphics Processing Unit）**は
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並列処理が得意
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画像処理・ニューラルネットワークと相性が良い
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コンピュータビジョン（画像認識）では特に有効
他の選択肢が不正解な理由
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A：学習環境と利用環境は別物
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C：一般的なPC＋GPUでも学習は可能
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D：AIは確率的推論が中心で、高ビット精度は必須ではない
📌 試験対策ポイント
「最も適切」「最も可能性が高い」という表現に注目
“唯一の正解”を選ぶ問題が多く出題されます。
まとめ｜Chapter 1で問われる本質
Chapter 1のサンプル問題から分かる重要ポイントは次の3つです。
-
AIエフェクト＝ AIの定義は時代とともに変わる
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AI技術＝ 正式に定義された手法かどうか
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AIハードウェア＝ 用途に合った現実的な選択
これらはすべて、
👉 **「暗記」ではなく「理解」**が求められる内容です。
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