プログラミングの基本

分析では、Pythonなどのプログラミング言語がよく使われます。基本の部品は3つです。

• 変数 … 値に名前を付けて持っておく
• 条件分岐 … 条件によって処理を分ける
• 繰り返し … 同じ処理を何度も行う

分析用の部品（ライブラリ）を使うと、表の集計や機械学習を短いコードで行えます。

アルゴリズム

問題を解く手順をアルゴリズムと呼びます。並べた順に1つずつ探す線形探索は、1,024件で最大1,024回比べます。並びかえた表を半分ずつに絞る二分探索なら、約10回で見つかります。

生成AIのコーディング支援

生成AIは、コードの下書き、説明、誤りの手がかりを出してくれます。ただし、出てきたコードは、小さなデータで結果を確かめてから使います。会社の機密や個人情報を、そのまま入力しないことも大切です。

AIシステムの運用

• AutoML … 手法の選択や設定の調整を、自動で試す仕組み
• MLOps … モデルを作って終わりにせず、本番で動かし、性能を見張り、作り直すまでを回す考え方
• データドリフト … 本番のデータの傾向が、学習したときから変わること。性能が落ちる原因になる
• AIサービスの活用 … 外のAIをAPIで呼び出して使う

試験での問われ方

細かい書き方より、部品の役目、手間の違い、生成AIを使うときの注意、モデルを見張り続ける考え方が問われます。

• 変数・条件分岐・繰り返しと、ライブラリ
• アルゴリズムの違い（線形探索と二分探索）
• 生成AIのコーディング支援と、結果の確かめ方・入力の注意
• AutoML・MLOps・データドリフトと、AIサービスの活用