1.2基礎
小売事業者が、店舗・商品・日付ごとの過去販売量と季節性を持っている。
翌週の販売数量を推定し、発注量の判断に使いたい。
最も適したAIのユースケースはどれか。
× 不正解
時間の経過に沿った販売実績から将来の数量を推定する問題は、時系列予測に該当する。
詳細解説
誤りユーザー認証
本人確認やアクセス制御の機能であり、販売量の予測ではない。
正しい時系列の需要予測
過去の時点ごとの販売量から、将来の連続的な数量を推定する。
誤り文書の要約
文章を短くまとめる生成タスクであり、販売数量の将来値を推定する要件とは異なる。
誤りファイル圧縮
保存容量を削減する処理であり、将来の需要を推定しない。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
AWS公式AIF-C01ガイドのDomain 1.2で予測タスクと生成タスクの違いを確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
将来の数値を推定する予測と、文章生成・認証・圧縮を区別できる。
理解のポイント
- 時系列
- 将来値
- 連続値の予測
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
- AWS公式ドキュメントで、対象サービスが提供する機能と前提条件を確認する。
- モデル、データ、アプリケーション、利用者の責任分界を混同しない。
基礎のおさらい
時系列予測
時間順に並ぶ観測値と季節性などから、未来の値を推定する。
回帰
連続した数値を予測する機械学習タスク。
問題IDAWS-AIF-024
確認環境AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
誤り・権利侵害を報告