問題 No.2548
ディープラーニングの学習において、事前学習済みモデルの重みを初期値として利用し、新たなタスクやデータセットに合わせて微調整を行うアプローチを指す用語として、適切なものはどれか。
【正解の解説】
ファインチューニング
これは、すでに料理の基本をマスターしたプロの料理人に、新しい店舗のオリジナルメニューを少しだけ教え込んで即戦力に仕立て上げるようなものです。ゼロからすべてを教え込むと大変ですが、優れた基礎知識がある状態から微調整を始めれば、驚くほど短期間で高い成果を出すことができます。AI開発でも同様に、膨大なデータで鍛え上げられたモデルの頭脳をそのまま引き継ぎ、目的の作業に合わせて少しだけパラメータを微調整することで、効率よく高精度なモデルを作ることができます。
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【その他の選択肢の解説】
トランスファー
初学者が「トランスファー・ラーニング（転移学習）」という言葉の一部だけを切り取って勘違いしやすいように作られた罠の選択肢です。実際の試験や実務では、全体の正式名称や役割を正しくセットで覚えているかが試されます。単語の響きだけで選ばないよう、一連の専門用語として頭にインプットしておくことが大切です。
プロンプティング
これはチャットAIなどに対して「〇〇を要約して」「プログラミングのコード書いて」といった指示文（プロンプト）を入力する技術を指します。モデル自体の重みデータを書き換えるファインチューニングとは異なり、モデルはそのままで指示の出し方を工夫して賢く使うアプローチであるため、学習の仕組みそのものを指す言葉としては誤りとなります。
スクリーニング
これは医療の現場での検査や、採用活動における書類選考（スクリーニング）などで一般的に使われる用語です。ディープラーニングのモデルを調整する文脈では全く登場しない単語であり、AIの専門用語らしく響くように紛れ込ませた誤答選択肢です。言葉の本来の意味を知っていれば、機械学習の文脈とは無関係であるとすぐに見抜くことができます。