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ITパスポート過去問一問一答

システム開発の見積方法として，類推法，積算法，ファンクションポイント法などがある。ファンクションポイント法の説明として，適切なものはどれか。

平成29年春期　ITパスポート問37 [マネジメント系]

WBSによって洗い出した作業項目ごとに見積もった工数を基に，システム全体の工数を見積もる方法
システムで処理される入力画面や出力帳票，使用ファイル数などを基に，機能の数を測ることでシステムの規模を見積もる方法
システムのプログラムステップを見積もった後，1人月の標準開発ステップから全体の開発工数を見積もる方法
従来開発した類似システムをベースに相違点を洗い出して，システム開発工数を見積もる方法

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事前学習【Pre Training】じぜんがくしゅう

機械学習やディープラーニングにおいて、広範囲のタスクに応用できるように多種大量のデータを用いて汎用性の高い性能獲得を目的とした学習を行うこと。他タスクに応用可能な事前学習済みのAIモデルを事前学習モデルと呼び、事前学習モデルにファインチューニングや転移学習を施すことにより、特定のタスクに適応したAIモデルを迅速に開発することが可能となる。

研究や業務などに必要な特定のタスクをこなすためのAIモデル開発には、高い処理能力を持つ大規模な計算システムを有している条件下で、一から必要となる大量のデータセットを設計・用意し、望む結果を得るまで訓練を繰り返す必要があり、費用対効果の面から断念せざるを得ない場合が多い。しかし、大量かつ多様なデータを事前学習し高度な言語理解を可能とした汎用性の高い大規模言語モデルの登場により、細分化されたタスクに対応するためのAIモデル開発への取り組みが盛んになってきている。

代表的な事前学習モデルにGoogle社が発表した自然言語モデルであるBERTやOpen AI社のGPTモデルがある。BERTはデータテキストの前後の文脈を双方向に考慮し言葉のニュアンスをとらえ、文章単位の関係性を把握できるよう、訓練データとしてWikipediaの文章などを用いて事前学習さている。このようなBERTやGPTモデルのように特に広範囲のタスクに対応できる汎用性の高いモデルは基盤モデルとも呼ばれる。また、この事前学習済みの基盤モデルをベースにした新たなAIモデルをさらに事前学習済みモデルとし、調整を行い別タスクに適応させる場合もある。

➡️Webアプリ「用語クイズ」に挑戦

ITパスポート最新情報

4月20日: 令和7年春の情報処理技術者試験開催に合わせて、ITパスポート試験の問題100問が公開されました。
4月21日: 令和6年春の情報処理技術者試験開催に合わせて、ITパスポート試験の問題100問が公開されました。

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管理人のつぶやき

2025.4.21 シラバスver6.3で追加されたおよそ90の新用語のうち50個の説明を用語辞典に追加しました。先日公開された令和7年問題でも、MVV、自動運転の水準、PoC、生成AIなど、シラバス6.2～6.3の新用語がいくつも確認できました。今後もシラバスで追加された用語を追っていくことは重要になっていくでしょう。大変ですが順次対応していきたいと思います。

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