ある小売企業が、過去3年間の販売データと季節トレンドを分析して、来月の在庫需要を予測するシステムを構築したいと考えている。このユースケースに最も適したAIワークロードの種類はどれか。
- A. 生成AI：AIが新しい需要予測レポートを自動生成する
- B. 予測（機械学習）：過去データのパターンから将来の需要量を数値予測する
- C. 自然言語処理：顧客レビューテキストを解析してトレンドを把握する
- D. コンピュータービジョン：商品画像を認識して在庫を自動分類する
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正解: B
過去のデータパターンから将来の数値を予測するタスクは、回帰・時系列予測などの機械学習モデルを用いる「予測」ワークロードに分類される。販売データと季節トレンドから需要量を推定するのはその典型例である。選択肢Dのコンピュータービジョンは画像・映像の解析に特化しており、数値データからの予測には用いない。選択肢Cの自然言語処理はテキストデータの理解・生成に特化しており、数値時系列予測とは役割が異なる。選択肢Aの生成AIはコンテンツ生成能力を持つが、構造化データからの定量予測には機械学習予測モデルの方が適切である。