【ITパスポート】入出力装置とインターフェース、AI、確率と統計について（1-5～1-8）
まえがき
ITパスポートの勉強をしているので、復習として記事にまとめました。
理解しやすいようにまとめたため、教材と一部説明が異なります。
今回は、1章の「入出力装置」「入出力インターフェース」「AI」「確率と統計」についてまとめます。
使用教材
令和８年 イメージ＆クレバー方式でよくわかる
かやのき先生のITパスポート教室
https://gihyo.jp/book/2025/978-4-297-15243-7
入出力装置
入力装置
コンピュータにプログラムやデータを入力する装置のこと。
- OMR（Optical Mark Reader）：塗りつぶしたマークの位置を読み取る装置のこと。マークシートなどに利用される
- OCR（Optical Character Recognition）：手書き文字を読み取り、テキストデータに変換する技術のこと。AIを用いたものはAI-OCRと呼ばれる
バーコードリーダー
バーコードを光学的に読み取る装置のこと。
- JANコード：商品を識別・管理するためのコードのこと。商品のパッケージなどに印刷され、国コード、メーカーコード、商品アイテムコード、チェックディジットで構成される
- QRコード：多くの情報を格納できる2次元コードのこと。スマートフォンへの表示や決済サービスなどに使われ、どの方向からでも読み取れ、多少の汚れがあっても読み取れる
出力装置
ディスプレイ
コンピュータの処理結果を画面に表示する装置のこと。
- 解像度：文字や画像を表すピクセル（画素）の数のこと。解像度が高いほどピクセルが多く、1度に表示できる情報が多い。4K、8Kなどは水平方向のピクセル数の目安を表す
- 色：R（Red）・G（Green）・B（Blue）の三色の組み合わせで表現される（光の三原色）。3色それぞれ8ビット（256階調）に分けられる
プリンタ
コンピュータの処理結果を紙に出力する出力装置のこと。
| 種類 | 特徴 |
|---|---|
| レーザプリンタ | レーザ光と静電気で印字する。静か・高品質・高速だが値段が高い |
| インクジェットプリンタ | インクを吹き付けて印字する。静か・品質はそれなり・低価格 |
| ドットインパクトプリンタ | 印字ヘッドのピンで印字する。うるさい・品質は低いが、伝票印刷などに使われる |
- 解像度：1インチあたりのドット数（dpi）で表す
- 色：C（Cyan）・M（Magenta）・Y（Yellow）の三色の組み合わせで表現される（色の三原色）。混ぜると黒になるが、実際にはK（Key plate：黒）を加えたCMYKが基本となる
入出力インターフェース
入出力インターフェース
コンピュータと周辺装置の接点のこと。
USB
様々な周辺装置に使われる標準的なインターフェース。
コネクタ（差込口）の形状によってType-A、Type-B、B mini、B micro、Type-Cなどに分けられる。
- プラグアンドプレイ：ケーブルを差し込むと自動で機器を認識し、設定を行う方式のこと
- バスパワー方式：USBケーブルを通じて電力を供給する方式のこと
HDMI
映像、音声、制御信号をまとめて入出力できる、AV機器向けのインターフェースのこと。
無線インターフェース
Bluetooth
電波を利用した無線通信のインターフェース。
2.4GHz帯の電波を利用し、半径数m〜数十mの範囲で通信できる。
- BLE（Bluetooth Low Energy）：超省電力なBluetoothの規格
IrDA
赤外線を利用した無線通信のインターフェース。
テレビのリモコンなどに利用される。
RFID（Radio Frequency IDentification）
ICタグに埋め込まれた情報を、電波を使って非接触で読み書きする技術のこと。
複数のタグを一括で読み取ることができ、遮蔽物越しでも読み取れる。
※在庫管理や交通系ICカード、万引き防止タグなどに利用される。
NFC（Near Field Communication）
RFIDの国際規格。
数cm程度の近距離での無線通信を行う。
スマートフォンのタッチ決済などに利用されている。
デバイスドライバ
PCに接続された周辺機器を制御・操作するためのソフトウェアのこと。
マウスやキーボードのドライバはOSにあらかじめ組み込まれていることが多い。
※OSを再インストールすると、後から追加でインストールしたドライバは消える点に注意。
AI
AI（人工知能）
人間の知的活動をコンピュータ上で行うためのプログラムやシステムのこと。
ChatGPT、Google翻訳、写真加工アプリなどが該当する。
機械学習
過去のデータから学習し、将来の予測や判断を行うプログラムのこと。
| 学習方法 | 特徴 |
|---|---|
| 教師あり学習 | 学習データとラベルを与えて学習させる手法。分類タスクと回帰タスクに分けられる |
| 教師なし学習 | ラベルなしで、学習データのみから学習させる手法。統計や特徴の類似点をもとにクラスタリングを行う |
| 強化学習 | ラベルなしで、行動の結果に報酬を与えることで成功パターンを学習させる手法。将棋・チェスのAIや自動運転などに応用されている |
- ラベル：正解データのこと
- 分類：あらかじめ定めた分類にデータを振り分けること
- 回帰：連続する値を予測すること
- クラスタリング：データをクラス分けすること
ディープラーニング
ニューラルネットワーク（人間の脳神経を模倣したモデル）を多層に重ねた機械学習のこと。
バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）
学習後に誤った結果が出た場合、誤差を逆方向に伝えて再学習させ、修正する手法のこと。
過学習
モデルが学習データに過剰に適合し、未知のデータを正しく処理できなくなること。
差分学習
既存のモデルを利用し、差分だけを追加で学習させる方法のこと。
効率よく学習できる。
転移学習
既存の学習済みモデルを別の課題に活用する学習方法のこと。
少ないデータで短時間の学習が可能。
ハルシネーション
事実に基づかない内容を、真実であるかのように生成AIが出力してしまうこと。
基盤モデル（ファウンデーションモデル）
大量かつ多様なデータを事前学習した、汎用的に利用できる大規模なAIモデルのこと。
※様々な用途に応用できる土台となるモデルで、生成AIの多くはこの基盤モデルをもとに作られている。
ファインチューニング
基盤モデルなど既存の学習済みモデルに対し、特定の目的に合わせたデータを追加で学習させ、精度を高める手法のこと。
※転移学習の一種で、モデル全体または一部のパラメータを再調整する点が特徴。
生成AI
事前に学習したデータをもとに、新しいコンテンツを生成するAIモデルのこと。
文章・音声・画像・動画・プログラムコードなど様々コンテンツに対応している。
OpenAIのChatGPTが有名。
AIの問題点
法整備が十分でないことに加え、情報漏えいや知的財産権の侵害なども課題となっている。
アドバーサリアル・エグザンプル
AIが誤認識するように細工されたデータ（ノイズ）のこと。
ディープフェイク
生成AIを用いて偽の画像や動画を生成する技術のこと。
フェイクニュースの温床として問題視される。
説明可能なAI（XAI）
AIの意思決定過程を人が理解できるようにする取り組みのこと。
AIの結果導出過程はブラックボックスになりやすいため、結果の根拠を示すことが求められる。
AI活用ガイドライン
- 適正利用
- 適正学習
- 連携
- 安全
- セキュリティ
- プライバシー
- 尊厳・自立
- 公平性
- 透明性
- アカウンタビリティ
- プロンプトエンジニアリング：生成AIに対して効果的なプロンプト（質問や指示）を書くスキル
確率と統計
確率
ある事象が起こる確率は、次の式で求められる。
確率 = \frac{ある事象が起こる場合の数}{起こりうる事象のすべての場合の数}
場合の数
- 複数の事象が同時に起こる場合の数は、それぞれの積で求める
- 複数の事象が別々に起こる場合の数は、それぞれの和で求める
順列
n個の中からr個を順番を区別して取り出して並べる方法の数のこと。
順番の異なるものは別のものとして扱う。
{}_n P_r = \frac{n!}{(n-r)!} \quad (n \geq r)
組合せ
n個の中から、並び順を考慮せずにr個を取り出す方法の数のこと。
{}_n C_r = \frac{n!}{r!(n-r)!}
統計
| 指標 | 説明 |
|---|---|
| 平均値 | データの合計をデータの個数で割った値 |
| メジアン（中央値） | データを並べたときの中央の値 |
| モード（最頻値） | 出現頻度の最も高い値 |
| レンジ（範囲） | データの最大値と最小値の差 |
| 分散 | 平均値からのばらつきの度合い。偏差（平均との差）の2乗の平均値 |
| 標準偏差 | 分散の平方根 |
正規分布
平均値を中心とした左右対称の釣り鐘型をした分布のこと。
- 平均値 ± 標準偏差 の範囲に約68％
- 平均値 ± 標準偏差 × 2 の範囲に約95％
のデータが含まれる。
偏差値
平均値50、標準偏差10とした場合の相対的な位置を示す指標のこと。次の式で求められる。
偏差値 = \frac{得点 - 平均点}{標準偏差} \times 10 + 50
試験によく出るポイント
| 項目 | 覚えるポイント |
|---|---|
| OMR／OCR | OMRはマーク読取、OCRは文字読取 |
| JANコード | 国コード・メーカーコード・商品アイテムコード・チェックディジットで構成 |
| QRコード | 2次元コードで大容量、汚れや角度に強い |
| RFID／NFC | RFIDは非接触通信技術の総称、NFCはRFID規格の1つで数cmの近距離通信 |
| USB | Type-A/B/Cなどのコネクタ形状、プラグアンドプレイ、バスパワー |
| BLE | Blueoothの規格 省電力 |
| 教師あり／なし／強化学習 | ラベルの有無、報酬による学習の違い |
| ディープラーニング | ニューラルネットワークを多層化した学習手法 |
| ハルシネーション | 生成AIが事実でない内容をもっともらしく生成すること |
| 基盤モデル／ファインチューニング | 基盤モデルは汎用の大規模モデル、ファインチューニングは目的に応じた追加学習 |
| 分散・標準偏差 | 分散は偏差の2乗の平均、標準偏差はその平方根 |
| 正規分布 | 平均±標準偏差の範囲に約68％のデータが含まれる |
あとがき
今回は、入出力装置・入出力インターフェース・AI・確率と統計についてまとめました。
AI分野は近年のITパスポートで出題が増えている印象があり、機械学習の種類やディープラーニング関連の用語、AIの問題点は特に押さえておきたいところです。また確率・統計は計算問題として出題されるため、公式を正しく覚えておく必要があります。
次回は、2章の「ソフトウェア」から進めていきます。