AIシステムの開発の進め方に関する説明として、最も適切なものを1つ選べ。
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解説
正解A
ポイント
AI開発は結果の不確実さが大きいため、短い周期で試作と評価を繰り返すアジャイル型の進め方と相性がよいとされます。
選択肢ごとの解説
- A
適切 ◯ 正解
AI開発では、学習させてみるまでどの程度の精度が出るかわからないことが多くあります。小さく作って評価し、結果を見て計画を直す進め方のほうが、不確実さに対応しやすくなります。
- B
不適切
これはアジャイル型の説明です。ウォーターフォール型は、要件定義、設計、実装、テストといった工程を上から順に進め、原則として前の工程に戻らないことを前提にします。
- C
不適切
最初に要件を固め、変更を前提としないのはウォーターフォール型の考え方です。アジャイル型は、計画に従うことよりも変化への対応を重視します。
- D
不適切
精度を保証できないことと、目標を決めないことは別の問題です。どの水準なら業務で使えるかをステークホルダーと最初に確認しておかないと、結果の良し悪しを判断できず、ニーズに合わないものができるおそれがあります。
試験での狙われ方
アジャイル型とウォーターフォール型の特徴を入れ替えた選択肢で、両者の違いを確かめる形が多い論点です。
関連用語
参考
- G検定 試験出題範囲（シラバス2024）第1.4版 （技術分野 項目35 AIプロジェクトの進め方） 2026年10月30日閲覧
- アジャイルソフトウェア開発宣言（日本語訳） 2026年10月30日閲覧
- Amershi et al., Software Engineering for Machine Learning: A Case Study (ICSE-SEIP 2019) 2026年10月30日閲覧