ある企業が生成 AI の活用を検討している。生成 AI が従来の機械学習（分類・回帰など）と比較して特に優れている用途を2つ選択してください。
- A. 固定フォーマットのテーブルデータからリアルタイムで不正取引を分類すること
- B. ユーザーの指示に基づいてオリジナルの文章・コード・画像を新規生成すること
- C. 大量の過去販売データから翌月の売上数値を高精度に予測すること
- D. センサーデータの時系列パターンから設備の異常を検知すること
- E. 複数の文書やデータを統合して、自然な日本語でサマリーを作成すること
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正解: B, E
生成 AI の強みは「新規コンテンツの生成」と「非構造化テキストの理解・変換・要約」にある。Bのコード・文章生成とEの文書要約はその典型ユースケース。Cは誤り：数値時系列の予測は ARIMA・Amazon Forecast など専用の時系列モデルが適しており、生成 AI は数値系列の統計パターンを直接モデル化する設計ではない。Dは誤り：センサー異常検知は教師ありの分類・回帰モデルや異常検知アルゴリズム（Isolation Forest 等）が適切。Aは誤り：テーブルデータの不正検知は特徴量エンジニアリング＋分類モデルが標準アプローチであり、生成 AI を使う必然性がない。