DS検定 用語解説
機械翻訳とは
ある言語で書かれた文章を、別の言語の文章へコンピュータが自動的に変換する自然言語処理のタスク。
まず押さえる結論
機械翻訳は、DS検定の「第5章 データ準備・可視化技法とモデル化」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-10-02。
試験概要（公式）試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
「第5章 データ準備・可視化技法とモデル化」の問題で、取り違えやすい組み合わせです。
- 標本誤差とサンプリングバイアスの混同。標本誤差は標本抽出に伴う偶然のばらつき、サンプリングバイアスは抽出方法の偏りによる系統的な誤差。
- 過学習を『精度が高いこと』と誤解する。訓練データに過剰適合し未知データへの汎化性能が下がる問題として理解する必要がある。
- Precision（適合率）とRecall（再現率）の取り違え。目的（見逃しを減らしたいか、誤検知を減らしたいか）によって重視する指標が変わる。
関連する確認問題
第5章 データ準備・可視化技法とモデル化 / 非構造化データ処理
自然言語処理において、文章中から人名・地名・組織名などの固有の名称を抽出する技術を何と呼ぶか。
正解は「固有表現抽出」である。固有表現抽出は、文章の中から人名・地名・組織名といった固有の名称（固有表現）を検出し分類する技術である。「形態素解析」は文章を単語などの最小単位に分割し品詞を判定する処理であり、固有名詞の抽出そのものを目的とする技術ではない。「係り受け解析」は文中の単語同士の修飾・被修飾の関係を解析する技術であり、固有名詞の抽出とは目的が異なる。「機械翻訳」はある言語の文章を別の言語に変換する技術であり、固有の名称を抽出する処理ではない。したがって、人名・地名・組織名などを文章中から抽出する技術は「固有表現抽出」である。
第5章 データ準備・可視化技法とモデル化 / 非構造化データ処理
文章を単語などの最小単位へ分割し、それぞれの品詞を判定する処理として最も適切なものはどれか。
正解は「形態素解析」である。形態素解析は文章を単語などの最小単位に分割し、各単位の品詞を判定する処理である。固有表現抽出は人名・地名・組織名など特定の名称を取り出すこと、係り受け解析は単語どうしの修飾・被修飾の関係を調べることを目的とする。機械翻訳は文章を別の言語へ変換する処理であり、単語分割と品詞判定を目的としない。まず文章をどの単位に扱うか、次に名称・関係・翻訳のどれを求めるかを分けて考える。設問は文章をどの単位に分け、何を判定するかを示しているため、形態素解析を選ぶ。
第5章 データ準備・可視化技法とモデル化 / 非構造化データ処理
運動映像から、人物の肩、肘、膝などの関節位置や体の向きを推定してフォームを分析したい。該当する処理はどれか。
正解は「姿勢推定」である。姿勢推定は、画像や映像から人物の関節位置や体の向きといった姿勢を推定する画像認識のタスクである。設問では肩、肘、膝という関節と体の向きが明示されているため、フォーム分析に必要な姿勢推定を選ぶ。セグメンテーションは画像を意味のある領域へ分割する処理であり、人物の輪郭を分けることはできても関節位置そのものを求める名称ではない。機械翻訳は言語を別の言語へ変換する処理、サンプリングレートは音声などを数値として取得する回数に関わる用語である。対象が人物の身体構造か、画像領域・文章・音声かを区別することが判断基準になる。
同じ章で確認したい用語
他資格でも出題される用語
到達チェック
- 機械翻訳を一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、機械翻訳に関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）