1.
事業におけるAI実装のROI（投資利益率）を評価するために最も重要な要素は次のうちどれですか？
2.
データサイエンスを事業に実装する際に用いる「PoC（概念実証）」の目的は次のうちどれですか？
3.
事業にAIを実装する際の「データサイロ」の問題を解決するために適切なアプローチは次のうちどれですか？
4.
事業へのAIの実装において、事前に整備すべき要素として最も重要なものは次のうちどれですか？
5.
事業にAIを実装する際の主要な課題として、次のうち最も一般的なものはどれですか？
6.
事業へのAIの実装において、PoCから本番導入への移行が困難となる理由として適切なものは次のうちどれですか？
7.
AIの事業実装において、プロジェクトのROI（投資利益率）を評価するために最も適切な方法は次のうちどれですか？
8.
AIモデルを事業に実装する際、モデルの持続的なパフォーマンスを維持するために重要な要素は次のうちどれですか？
9.
AIモデルを事業に実装する際、ステークホルダーがモデルの出力に信頼を置くために必要な条件として最も適切なものは次のうちどれですか？
10.
AI実装において「API」を利用するメリットとして最も適切なものは次のうちどれですか？
11.
データサイエンスプロジェクトを事業に実装する際、最初に明確にするべき事項として最も適切なものは次のうちどれですか？
12.
AI導入において、データガバナンスが重要視される理由は次のうちどれですか？
13.
事業へのAI実装において、部門間の連携を効果的に行うために推奨されるアプローチは次のうちどれですか？
14.
AIを事業に実装する際、「フェアネス（公平性）」が重要視される理由として最も適切なものは次のうちどれですか？
15.
事業へのAIの実装において、運用フェーズでの「ドリフト（モデルの劣化）」に対処するために適切な手法は次のうちどれですか？
16.
AIを事業に実装する際、倫理的なリスクを軽減するための効果的な方法として適切なものは次のうちどれですか？
17.
事業へのAI実装において、「モデルのドリフト（劣化）」が発生した場合の最適な対応策として最も適切なものは次のうちどれですか？
18.
AIを事業に実装する際に、モデルの「ブラックボックス性」が問題となるのは次のうちどの理由ですか？
19.
AIを事業に実装する際、「データの品質」が重要である理由として最も適切なものは次のうちどれですか？
20.
AI導入において「スケーラビリティ」が重要な理由は次のうちどれですか？
21.
事業にデータサイエンスを実装する際、経営層の理解が重要である理由は次のうちどれですか？
22.
AIを事業に実装する際の「デジタルリテラシー」の向上が求められる理由は次のうちどれですか？
23.
AIを事業に実装する際、「リーダビリティ（解釈可能性）」が重要視される理由は次のうちどれですか？
24.
AIやデータサイエンスを事業に実装する際、最初に行うべきステップはどれですか？
25.
AIモデルのバイアスが事業に与える影響として考えられるリスクは次のうちどれですか？
26.
AIの事業実装において、「継続的インテグレーション（CI）」が推奨される理由は次のうちどれですか？
