次の文章の空欄Ⅰ～Ⅴには、それぞれあとのア～コのいずれかの語句が入る。その組合せとして妥当なものはどれか。人工知能（AI）という言葉は定義が難しく、定まった見解はない。しかしながら、人間が従来担ってきた知的生産作業を代替する機能を有するコンピュータを指していると考えたい。例えば、ⅠやⅡ、翻訳や文章生成、さまざまなゲームのプレイ、各種の予測作業においてAI が利用されていることはよく知られている。すでに、社会生活のさまざまな場面でAI 技術の応用が見られており、Ⅰ技術を用いた例として文字起こしサービスが、Ⅱ技術を用いた例として生体認証がある。AI の発展の第一の背景として、コンピュータが予測を行うために利用するⅢが収集できるようになってきたことが挙げられる。第二に、コンピュータの高速処理を可能にする中央処理装置（CPU）の開発がある。第三に、新しいテクノロジーであるⅣの登場がある。従来の学習機能とは異なって、コンピュータ自身が膨大なデータを読み解いて、その中からルールや相関関係などの特徴を発見する技術である。これは人間と同じⅤをコンピュータが行うことに特徴がある。さらに、このⅣが優れているのは、コンピュータ自身が何度もデータを読み解く作業を継続して学習を続け、進化できる点にある。
ア．音声認識
イ．声紋鑑定
ウ．画像認識
エ．DNA 鑑定
オ．ビッグデータ
カ．デバイス
キ．ディープラーニング
ク．スマートラーニング
ケ．帰納的推論
コ．演繹的推論
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解説
💡 データから規則を見つけるのは帰納、規則から個別を導くのは演繹。ディープラーニングはデータから特徴を自ら学ぶので帰納的である。
人工知能の利用例と、発展を支えた技術（ビッグデータ・ディープラーニング）の用語を、文章の空欄に当てはめる問題である。
Ⅰ ア 音声認識 文字起こしサービスは、話された音声をAIが聞き取って文字に変える技術であり、音声認識の応用である。声紋鑑定は話者を特定する技術で、文字起こしには当たらない。
Ⅱ ウ 画像認識 顔や指紋などで本人を確かめる生体認証は、カメラで撮った画像からAIが特徴を見分ける画像認識の応用である。DNA鑑定はAIの認識技術の例ではない。
Ⅲ オ ビッグデータ AIが予測のために学ぶ材料として、大量で多様なデータ（ビッグデータ）を集められるようになったことが発展の背景にある。
Ⅳ キ ディープラーニング コンピュータ自身が大量のデータから特徴やルールを見つけ出す新しい機械学習の技術は、深層学習（ディープラーニング）である。
Ⅴ ケ 帰納的推論 個々の多くのデータから共通する規則や相関関係を導くのは、個別の事実から一般的な法則を引き出す帰納的推論である。一般的な前提から個別の結論を導く演繹的推論とは向きが逆である。
結論 Ⅰ ア、Ⅱ ウ、Ⅲ オ、Ⅳ キ、Ⅴ ケ。よって正解は1。
正解は 1 です。