Step 1 確認クイズ
画像AI×業務課題の理解に関する確認クイズである。5問中4問以上の正解（80%以上）で合格となる。
Q1. 画像AIの業務活用パターン
商品画像から傷や汚れを自動検出する用途は、以下のどのパターンに該当するか？
- A) 分類・診断
- B) 品質検査（異常検知）
- C) マルチモーダル分析
- D) 物体検出
正解: B) 品質検査（異常検知）
解説: 製品画像から不良品を自動検出する用途は品質検査（異常検知）パターンに該当する。正常/不良の判定を行うタスクである。
Q2. 転移学習のメリット
転移学習の最大のメリットとして最も適切なものはどれか？
- A) モデルのパラメータ数を削減できる
- B) GPUなしで学習できる
- C) 少量のデータでも高精度なモデルを構築できる
- D) リアルタイム推論が必ず可能になる
正解: C) 少量のデータでも高精度なモデルを構築できる
解説: ImageNetなどで事前学習されたモデルは汎用的な画像特徴を既に獲得しているため、ドメイン固有のデータが少量でも高精度なモデルを構築できる。
Q3. ショートカット学習
Chest X-Rayデータセットで、モデルが肺野ではなく画像端の施設ラベルに注目して判定している場合、これは何と呼ばれるか？
- A) 過学習（Overfitting）
- B) 未学習（Underfitting）
- C) ショートカット学習
- D) 勾配消失
正解: C) ショートカット学習
解説: モデルが本来注目すべき領域（肺野）ではなく、タスクと無関係な特徴（施設ラベル）を利用して正解を得てしまう現象をショートカット学習と呼ぶ。Grad-CAMなどで検出できる。
Q4. 偽陰性のコスト
医療画像診断AIにおいて、偽陰性（False Negative）が特に問題となる理由として最も適切なものはどれか？
- A) 不要な検査コストが増加する
- B) 病気の見逃しにより治療の遅れが生じる
- C) モデルの学習データが不足する
- D) 計算コストが増大する
正解: B) 病気の見逃しにより治療の遅れが生じる
解説: 医療画像診断における偽陰性は、実際に病気がある患者を「正常」と判定することを意味し、治療の遅れや病状の悪化に直結するため、最もコストが高い誤りである。
Q5. 責任あるAI開発
画像AIの公平性を評価するために最も重要な手法はどれか？
- A) 全体精度（Accuracy）のみを確認する
- B) サブグループ別に性能指標を評価する
- C) 学習データの総量を増やす
- D) より複雑なモデルを使用する
正解: B) サブグループ別に性能指標を評価する
解説: 全体精度が高くても、特定のサブグループ（年齢、性別、地域など）で精度が著しく低い場合がある。公平性を担保するには、サブグループ別の性能評価が不可欠である。
推定所要時間: 15分