シナリオ問題誤り発見
製造企業が機械の故障予測システムを構築する際の以下の検討事項について、誤っている記述はどれか？
A.過去3年分の機械のセンサーデータ（温度、振動、圧力など）をAzure Data Lake に蓄積し、学習データとして利用します。
✓ この記述は正しい。Azure Data Lake は大規模センサーデータの蓄積に適しており、学習データのソースとして適切です。
B.Azure Machine Learning で時系列予測モデルを開発し、故障リスクが高い機械を事前に特定できます。
✓ この記述は正しい。Azure Machine Learning の時系列予測モデルは故障予測に有効です。
C.一度モデルを構築したら、新しい機械や環境の変化に対応する必要がなく、永遠に同じモデルを使用できます。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、機械学習モデルは時間経過・環境変化・新型機械の登場に伴い精度が低下するため、定期的な再学習と更新が必須です。
D.予測結果を Logic Apps で監視し、故障リスク高判定時に保守スタッフにメール通知する自動化フローを構築できます。
✓ この記述は正しい。Logic Apps は予測結果に基づいた自動通知フローの構築に適しています。
この問題のポイント
この記述が誤りで、機械学習モデルは時間経過・環境変化・新型機械の登場に伴い精度が低下するため、定期的な再学習と更新が必須です。
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