ある企業のチームが機械学習を導入するかどうかを検討しています。以下のユースケースのうち、ルールベースのプログラミングで十分対応できるため、機械学習を導入するメリットが最も低いものはどれですか。
- A. 顧客のテキストレビューから感情（ポジティブ・ネガティブ）を自動分類する
- B. 数百万件の取引データからリアルタイムに不正を検知する
- C. 請求書の金額が一定の閾値を超えた場合に承認フローを起動する
- D. 数万枚の医療画像から腫瘍の有無を検出する
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正解: C
「金額が閾値を超えたら承認フローを起動する」は単純な条件分岐であり、if文などのルールベースプログラミングで完全に対応できます。機械学習はデータから複雑なパターンを学習する必要がある場合に威力を発揮しますが、このケースはその必要がなく、コスト・複雑性を増す機械学習の導入メリットはほとんどありません。医療画像からの腫瘍検出は高次元の視覚的特徴を学習する必要があるため機械学習が有効です。感情分類はテキストの文脈・ニュアンスを学習する必要があり、MLが適しています。不正検知は複雑な多変量パターンをリアルタイムで判定する必要があるためMLが不可欠です。