G検定～模擬試験～ 2024年11月3日2024年11月3日 ailearn 1. 「説明可能なAI（Explainable AI）」とは、どのような特徴を持つシステムですか？ AIの動作が常に非公開であること AIがなぜその判断を行ったのかを説明できるシステム AIが常に正確な結果を提供するシステム AIがすべてのデータを自動で処理するシステム None 2. 個人情報保護法において、個人情報を第三国に移転する際に求められる条件は何ですか？ 対象国がAI技術を保有していること 対象国が国際貿易協定に加盟していること 対象国がEU加盟国であること 対象国が十分な個人情報保護体制を持っているか、本人の同意を得ること None 3. AI企業が市場での競争を抑制するために、競合他社との価格競争を避けるための協定を結んだ場合、どのような罰則が科される可能性がありますか？ 営業秘密の保護強化 特許権の取得 市場支配権の強化 公正取引委員会による排除措置命令と罰金 None 4. AIを活用したサービスで、個人情報の匿名化処理が十分でない場合に発生するリスクは何ですか？ データの処理が高速化するリスク AIモデルの精度が向上するリスク 個人情報の削除が不可能になるリスク 法律に基づいて罰則が科されるリスク None 5. AIシステムが「データポータビリティの権利」をどのようにサポートするべきですか？ データを他のユーザーに販売できる データを削除せずに無期限で保存する データの変更を禁止する ユーザーが自分のデータを他のシステムやサービスに移行できるようにする None 6. AIプロジェクトの実装フェーズにおいて、重要な「技術選定」におけるリスクは何ですか？ 技術の選定が速すぎる すべての技術を自社で開発する必要がある データのスケーリングができないこと 特定の技術に依存しすぎることで、将来的なメンテナンスが困難になる可能性がある None 7. AIの透明性が規制されるべき理由として正しいのはどれですか？ AIが効率的に動作しない場合があるため AIのアルゴリズムが公開されていないと、バイアスや不公正な判断が行われる可能性があるため AIが自動でデータを削除するため AIがすべての判断を手動で行う必要があるため None 8. 誤差関数の選択がモデルの性能に与える影響は何ですか？ モデルの構造にのみ影響を与える 学習の収束速度や最終的な性能に影響を与える データの前処理方法に影響を与える 出力層のアクティベーション関数にのみ影響を与える None 9. AIを利用する企業が、プライバシー保護のために講じるべき措置として適切なものはどれですか？ AIアルゴリズムの公開 データ収集を完全に行わないこと データを第三者に無制限に提供すること ユーザーに対してプライバシーポリシーを提供し、データの収集と使用に関して説明すること None 10. AIプロジェクトの進行中に「倫理的考慮」が必要な理由は何ですか？ モデルのトレーニング時間を短縮するため モデルの学習率を最適化するため モデルのパラメータを削減するため AIモデルが社会的に有害な影響を与えないようにするため None 11. データのバイアスとは何を指しますか？ 特定の傾向に偏ったデータ データの欠損を意味する データ量が多すぎること データの正規化が不十分なこと None 12. ストライドとは何ですか？ プーリング層のサイズを決定するパラメータ プーリング層の計算速度を決定するパラメータ フィルターの移動幅を決定するパラメータ ニューラルネットワークの学習率を決定するパラメータ None 13. 畳み込み層の活性化関数として一般的に使用されるものはどれですか？ シグモイド関数 Tanh関数 ReLU関数 全ての選択肢 None 14. 深層ニューラルネットワークにおける勾配消失問題を避けるための他の技術はどれですか？ ドロップアウト バッチ正規化 活性化関数のReLU 全ての選択肢 None 15. AI企業が他社の参入を妨げるために実施した価格操作は、どのような独占禁止法違反行為に該当しますか？ 再販売価格維持行為 共同研究契約 不当廉売（ダンピング） 営業秘密の開示 None 16. 勾配降下法（Gradient Descent）の目的は何か？ 訓練データをランダムにシャッフルする モデルの出力を正規化する 次元削減を行うためにデータを変換する コスト関数を最小化するためにモデルのパラメータを更新する None 17. AIにおける「確率分布」とは何を意味しますか？ データの変動範囲を示すもの ある変数が特定の値をとる確率を表す関数 データの分散を求めるための手法 AIモデルのトレーニングに使用されるアルゴリズム None 18. 著作権法における「二次的著作物」とは何ですか？ 原著作物を基にして新たに創作された著作物 原著作物のままの作品 著作物の削除された部分 商業的に利用された著作物 None 19. 次の中で、回帰問題のための教師あり学習モデルはどれですか？ サポートベクターマシン（SVM） 線形回帰 ナイーブベイズ K近傍法（KNN） None 20. 「勾配ブースティング」の特徴はどれか？ 各モデルが独立して学習し、最終的な予測を多数決で決定する 教師なし学習であり、ラベルのないデータを扱う 各モデルが前のモデルの誤差を修正しながら学習を進める モデルの重みを自動的に初期化する None 21. データ拡張はどのようなタイプの学習において効果的ですか？ 無教師あり学習 教師あり学習 強化学習 深層強化学習 None 22. AIの悪用における「ディープフェイク」とは何を指しますか？ AIが無断でデータを収集すること AIが生成したリアルな偽造映像や音声を指す AIがデータの誤りを訂正すること AIが他のAIと連携すること None 23. プライバシーの観点から、AIシステムが利用者の同意を得てデータを処理する場合、どのような条件が必要ですか？ データの処理が常に自動的に行われること 利用者が十分な情報を基に自発的に同意を与えること データ処理が無期限に続くこと データの一部を公開すること None 24. 大規模データセットを扱う際に「データのサンプリング」を行う利点は何ですか？ モデルの精度を向上させる データ量を減らし、処理を効率化する データの次元を増加させる データのノイズを増やす None 25. 自動音声認識（ASR）システムの基本的なステップとして、次のどれが正しいですか？ 音声入力 → 波形分析 → 結果の出力 → 言語モデル 音声入力 → ノイズ除去 → 結果の出力 音声入力 → 音声特徴抽出 → 言語モデル → 結果の出力 音声入力 → 正規化 → 結果の出力 None 26. 「主成分分析（PCA）」がデータ解析で重要視される理由は何ですか？ データを標準化するため データのノイズを増やすため データの次元削減を行い、データの本質的な情報を抽出するため データの欠損を補完するため None 27. 日本におけるAIガバナンスの法的基盤を強化するための重要な法律はどれですか？ 個人情報保護法 独占禁止法 著作権法 公益通報者保護法 None 28. 正則化の効果を評価するために、どの手法を使用することが一般的ですか？ トレーニングデータの精度 テストデータの精度 バリデーションデータの精度 全ての選択肢 None 29. 正規化層を使用することで、モデルの一般化性能にどのような影響がありますか？ モデルの複雑さが増し、過剰適合が進む 勾配が消失しやすくなる モデルの一般化性能が向上する 正規化層の使用は一般化性能に影響しない None 30. バッチ正規化における「ガンマ（γ）」と「ベータ（β）」の役割は何ですか？ 勾配の更新を調整する 正規化後の出力を再スケーリング、再シフトする ニューラルネットワークの深さを調整する 学習率を調整する None 31. 転移学習において、事前学習済みモデルの「出力層」を更新する理由は何ですか？ モデルの速度を上げるため 訓練データを減らすため 新しいタスクでのパフォーマンスを低下させるため 新しいタスクに対応するため None 32. ディープラーニングにおいて、誤差関数の最適化に主に使用される手法はどれですか？ ランダム探索 勾配降下法 モンテカルロ法 ニューラルネットワーク構造の最適化 None 33. LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）とは何ですか？ モデル全体の挙動を理解するための手法 特定の予測に対してローカルに解釈を提供する手法 モデルのトレーニングを最適化する手法 データの前処理を行う手法 None 34. Attentionスコアは何を表しますか？ 入力データに対する注目度の度合い 各層の出力の重み 学習率の大きさ 出力層の誤差 None 35. バッチサイズを選択する際の考慮点はどれですか？ データのサイズのみ モデルの精度のみ メモリの制約と計算速度 全ての選択肢 None 36. DQN（Deep Q-Network）の特徴として正しいものはどれですか？ Q値を直接テーブルに保存する 環境モデルを使用する 行動選択が完全にランダムである ニューラルネットワークを用いてQ値を近似する None 37. ディープラーニングで使用される「ソフトマックス関数」の主な用途は何か？ 分類問題において、各クラスの確率を出力する 入力データの正規化を行う データの次元を削減する データをランダムにシャッフルする None 38. AIサービス提供契約において「利用停止権」がサービス提供者に認められる場合、その行使条件として適切なものは何ですか？ サービスが委託者に必要ないと判断された場合 委託者が契約条件に違反した場合 サービス提供者が他の契約を優先したい場合 サービスの更新が必要な場合 None 39. 不正競争防止法で保護されている「著名表示の不正使用」とは何ですか？ 自社の商品を販売する行為 他社の商品を改良する行為 営業秘密を公開する行為 著名な商標やロゴを無断で使用する行為 None 40. GDPR（一般データ保護規則）におけるAIの透明性に関する規定は何ですか？ ユーザーは自分のデータがどのようにAIによって処理されるかを知る権利がある AIシステムはすべての判断を公開する必要がある AIはすべてのデータを匿名化する必要がある AIは個人データを保存してはならない None 41. オートエンコーダの出力が入力と同一であることを確認するために使用される損失関数はどれですか？ クロスエントロピー損失 Hinge損失 正則化損失 平均二乗誤差（MSE） None 42. 誤差逆伝播法での学習プロセスの主なステップはどれですか？ 入力データを正規化する アクティベーション関数を選択する パラメータをランダムに設定する フォワードパスを実行し、損失を計算する None 43. モデル解釈性を向上させるための代表的な手法の一つとして「注意機構（Attention Mechanism）」があるが、その主な目的は何ですか？ モデルの計算速度を向上させる モデルがどの特徴に注目しているかを明示する モデルのパラメータを削減する モデルの正則化を行う None 44. 強化学習における「方策オフライン学習」と「方策オンライン学習」の違いは何ですか？ オフライン学習では既存のデータを用いて学習し、オンライン学習ではリアルタイムでデータを収集しながら学習する オフライン学習では報酬を即座に受け取り、オンライン学習では報酬を遅延させる オフライン学習では行動が確率的であり、オンライン学習では行動が決定的である オフライン学習はノイズを除去するが、オンライン学習はノイズを含む None 45. モデル軽量化を行う際に使用される「スパース性」とは何ですか？ モデルがトレーニング時にランダムに動作すること モデル内の多くのパラメータがゼロ値を持つこと モデルが複数のデータセットを使用すること モデルが非常に大きくなること None 46. チューリングテストがAIに関して意味するものとして最も適切なのはどれか。 AIがすべての分野において人間を超える知能を持つことを確認するテスト AIが感情を持って人間と自然に対話できるかを測るテスト AIが人間の知的行動を模倣し、人間と区別がつかないかを確認するテスト AIが物理的作業をどれだけ効率よくこなすかを評価するテスト None 47. モデルの解釈性を高めるために、複雑なモデルを単純化する手法を何と呼びますか？ モデル蒸留（Model Distillation） 勾配消失問題 リカレントニューラルネットワーク バッチ正規化 None 48. 個人情報保護法の改正によって追加された「データポータビリティ」とは何ですか？ 本人が自分の個人情報を他のサービスプロバイダに移転できる権利 企業が個人情報を第三者に自由に提供できる権利 データを暗号化する手法 データを削除する手法 None 49. 次のうち、ニューラルネットワークにおける基本要素として正しいものはどれか。 ニューラルネットワークは、個別にプログラムされたルールに基づいて動作する ニューラルネットワークは、パラメータと重みを学習して入力と出力の間の非線形関係をモデル化する ニューラルネットワークは、主にテキストデータの解析にのみ使われる ニューラルネットワークは、物理的な作業を制御するために設計された None 50. AIにおける「敵対的攻撃（Adversarial Attack）」とは何を指しますか？ AIシステムの処理速度を高める技術 AIシステムの物理的破壊 AIシステムの更新プロセス AIモデルに意図的な誤情報を与え、誤った予測や判断をさせる攻撃 None 51. 大規模なデータセットで次元削減を行い、重要な特徴のみを残して分析したい場合、最適な次元削減手法はどれですか？ t-SNE K-meansクラスタリング エルボー法 主成分分析（PCA） None 52. ニューラルネットワークにおける「バックプロパゲーション」とは何か？ 入力層から出力層に向かってデータを伝えるプロセス 出力層から入力層に向かって誤差を伝播させて重みを更新するプロセス モデルの性能を向上させるために追加される隠れ層 データを無作為にシャッフルして訓練するプロセス None 53. 次の中で「プロダクションルール」に該当するものはどれか？ IF A THEN B A AND B B OR C NOT A None 54. 「相関係数」の範囲はどれですか？ 0から1まで -1から1まで 0から無限大まで -無限大から無限大まで None 55. 誤差逆伝播法が適用できないネットワークはどのようなものですか？ シンプルなフィードフォワードネットワーク リカレントニューラルネットワーク（RNN） 深層畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 線形回帰モデル None 56. AIシステムにおける「ゼロデイ攻撃」とは何ですか？ AIシステムが動作を停止する攻撃 システムの脆弱性が発見されると同時に攻撃されること AIシステムがデータを削除する攻撃 AIシステムが他のシステムに攻撃を仕掛けること None 57. 次のうち、ミニマックス法の目的として最も適切なものはどれか。 可能な限り最も大きな報酬を獲得する 相手が最も不利になるように自分の行動を最適化する 最も小さなコストで解を見つける 相手の最善の行動を考慮しつつ、自分の最善の行動を選ぶ None 58. 「Actor-Critic」アーキテクチャにおけるActorの役割は何ですか？ 状態価値関数を計算する 行動方針を選択し、エージェントの行動を決定する 報酬を最大化するために環境を変化させる 行動価値関数を評価する None 59. モデルの軽量化で「ハードウェアアクセラレーション」を活用する理由は何ですか？ モデルのサイズを増やすため モデルの精度を低下させるため モデルのトレーニング時間を延長するため モデルのパフォーマンスを最大化するために専用のハードウェアを使用する None 60. モデルのハイパーパラメータを最適化するための「ベイズ最適化」とは何ですか？ 単純なランダムサーチ グリッドサーチの一種 過去の評価結果を元に次の試行を最適化する手法 モデルのサイズを自動調整する手法 None 61. AIモデルの評価指標として「回帰モデル」において用いられる指標はどれですか？ 精度（Accuracy） 再現率（Recall） 平均二乗誤差（MSE） 混同行列（Confusion Matrix） None 62. AI技術を利用した商品の模倣が不正競争防止法に違反する場合、模倣品に対する制裁措置はどれですか？ 模倣品の販売許可 模倣品の宣伝活動 模倣品の改良 模倣品の販売差止請求と損害賠償請求 None 63. LSTM（長短期記憶）の主な利点は何か？ 長期間にわたる依存関係を学習できる 勾配消失問題を引き起こす 入力データをランダムにシャッフルして学習する データの前処理を行う None 64. AIの透明性に関して「倫理的AI」とは、どのようなAIシステムを指しますか？ AIが常に効率的に動作するシステム AIがデータを自動で削除するシステム AIが倫理的な基準に基づいて設計され、透明性を持って運用されるシステム AIがすべての判断を非公開にするシステム None 65. 自然言語処理における「BLEUスコア」とは何を評価する指標ですか？ 機械翻訳における出力文と参照文の類似度 文書の感情を評価する 文書の長さを評価する 単語の頻度を評価する None 66. 複雑な状態空間を持つ強化学習タスクにおいて、DQNの使用に関して最も考慮すべきことはどれですか？ エピソードの長さを無限にする 行動選択を常にランダムにする 適切なニューラルネットワークのアーキテクチャを選択する 割引率を0に設定する None 67. 次のうち、ディープラーニングにおける「アンサンブル学習」の利点はどれか？ モデルの学習速度を劇的に向上させる モデルのメモリ使用量を削減する 複数のモデルを組み合わせることで、モデルの汎化性能が向上する 過学習を防ぐためにバッチサイズを大きくする None 68. オートエンコーダにおいて、再構成されたデータの品質を改善するために使われる技術は次のどれですか？ バッチ正規化 L2正則化 ドロップアウト デノイジング None 69. プーリング層のカーネルサイズを大きくすることのデメリットは何ですか？ 計算量が増加する モデルの表現力が低下する 過剰適合が進行する 情報の損失が大きくなる None 70. 音声処理における「LSTM」が有効な理由は何ですか？ 音声データの圧縮に適しているため 音声データの周波数成分を分析するため 訓練時間を短縮できるため 音声データの長期的な依存関係を捉えることができるため None 71. クロスバリデーションを用いる際に「K-fold クロスバリデーション」の利点は何ですか？ 訓練データのサイズを増やす 全データを使用してモデルの汎化能力を評価できる モデルの学習速度を上げる データの次元を削減する None 72. ニューラルネットワークの基本的な構造はどのようなものですか？ 入力層、出力層、報酬層 入力層、隠れ層、出力層 入力層、隠れ層、出力層 入力層、出力層、正則化層 None 73. 次のうち、深さ優先探索（DFS）の利点として最も適切なものはどれか。 メモリ使用量が少ない 常に最適解を保証する ゴールに到達するまで探索は止まらない 同時に複数のパスを探索する None 74. 音声認識において、最も一般的に使用されるディープラーニングモデルはどれですか？ CNN RNN SVM k-NN None 75. 「市場支配的地位の乱用」に該当する行為はどれですか？ 競合企業と協力して事業を拡大すること 競合企業の商品を販売すること 市場で支配的な地位にある企業が、不当に競争を排除する行為 企業が他社と技術を共有すること None 76. モデル軽量化において「量子化後のファインチューニング」が必要な理由は何ですか？ モデルのパラメータを増やすため 量子化による精度低下を最小限に抑えるため モデルのトレーニングデータを増やすため モデルの計算量を増加させるため None 77. AIサービス提供契約で、委託者が提供するデータに対するセキュリティ対策を契約に盛り込む際に考慮すべき重要な要素は何ですか？ データの暗号化、アクセス制限、バックアップの実施 サービス提供者が自由にデータを処理できるようにする データの公開 データの削除を促進する None 78. 次のうち、AIの安全性に関する課題として最も正しいものはどれか。 AIは常に安全であり、リスクは存在しない AIが誤った判断を行う可能性があるため、安全対策が必要である AIの動作は人間がすべて制御できるため、安全対策は不要である AIは感情を持たないため、危険な行動は取らない None 79. 正則化手法の選択において重要なポイントは何ですか？ データセットのサイズ モデルの目的 計算リソースの制約 全ての選択肢 None 80. AI関連のカルテルに該当する行為はどれですか？ 競合するAI企業が価格設定に関して協定を結ぶ行為 AI技術を共有する行為 AIの研究開発を共同で行う行為 AI技術を他社にライセンスする行為 None 81. 誤差逆伝播法において、重みの更新にはどのような手法が一般的ですか？ 勾配降下法 ロジスティック回帰 K-最近傍法 主成分分析 None 82. 自然言語処理（NLP）でのデータ拡張として有効な手法はどれですか？ 文の逆順化 単語のランダム挿入や削除 ストップワードの削除 活性化関数の変更 None 83. マルチモーダル学習のタスクにおいて、エラーが発生しやすい要因として考えられるのはどれですか？ データが大量であること モデルが小さいこと モダリティ間の非同期性やデータの欠落 データが多様でないこと None 84. AIの透明性が欠如すると、どのような問題が発生しますか？ AIが自動で正しい結果を提供する ユーザーや社会がAIの結果や判断に対して信頼を失う AIが迅速に動作する AIがすべてのデータを収集する None 85. ドロップアウトの目的は何ですか？ モデルの複雑さを増す 学習を加速する 特徴選択を行う 過剰適合を防ぐ None 86. CNNにおけるプーリング層の主な目的は何ですか？ 特徴マップの次元を削減し、計算効率を向上させる 特徴マップを拡張する パラメータの数を増加させる 勾配を伝播させる None 87. 強化学習において、エージェントが環境の動作を直接観察できない場合に使用されるモデルはどれですか？ Q学習 DQN 部分観測マルコフ決定過程（POMDP） SARSA None 88. DDPG（Deep Deterministic Policy Gradient）の主な利点は何ですか？ 連続行動空間での最適な方策学習が可能である 離散行動空間にのみ適用可能である エージェントが環境を変更できる 学習時間を大幅に短縮できる None 89. 正規化層の主な目的は何ですか？ 勾配消失を防ぐ 学習率を調整する パラメータを減少させる 重みの初期化を最適化する None 90. データ拡張において、画像データの拡張手法として一般的に使用される方法はどれですか？ 水平反転や回転 勾配降下法 重みの初期化 正規化 None 91. 次のうち、人工知能に関する倫理的課題として正しいものはどれか。 AIの導入によって経済の発展が停滞するリスクがある AIが誤った決定を行った際に、誰が責任を負うのかが不明確である AIが人間の感情を完全に再現することで社会が混乱する AIの判断は常に透明であり、倫理的問題はない None 92. 教師なし学習において、ラベル付きデータが存在しないため、データのグループ分けに用いられる手法はどれですか？ 線形回帰 ロジスティック回帰 クラスタリング サポートベクターマシン（SVM） None 93. 教師なし学習で次元削減を行う際に、散布図を使って高次元データを2次元に投影する方法として正しいものはどれですか？ ロジスティック回帰 K-means t-SNE ランダムフォレスト None 94. 個人情報の「第三者提供」に関して、本人の同意が不要となる例外はどのような場合ですか？ 公共の利益を目的とする場合や、法令に基づいて情報提供が必要な場合 個人情報が匿名化されていない場合 企業が他の企業に個人情報を売買する場合 本人が情報提供を拒否した場合 None 95. AI技術を持つ企業が、自社技術の利用を他企業に制限するために行う行為は、どのような独占禁止法違反となる可能性がありますか？ 再販売価格維持行為 不当取引制限 特許権の無効化 営業秘密の公開 None 96. TransformerモデルがRNNに比べて計算効率が高い理由は何ですか？ パラメータ数が少ないから 訓練データを使わないから 勾配爆発が発生しないから 並列処理が可能だから None 97. 特許権の侵害に対する救済措置として、一般的にどのようなものがありますか？ 損害賠償請求や差止請求 権利の無効化 発明の公開 特許権の販売 None 98. データの「正規化」とは何を目的とした処理ですか？ データを無作為に選択すること データをランダムに削除すること データの範囲を揃え、学習の効率を向上させること データの次元を増やすこと None 99. AIシステムにおける「トレーサビリティ（追跡可能性）」の役割は何ですか？ AIがすべてのタスクを手動で処理する AIの判断やプロセスを後から確認できるようにし、透明性を確保する AIが自動でデータを削除する AIがデータを公開しない None 100. LIMEを使用する際に考慮すべき重要な点は何ですか？ モデル全体を再訓練する必要がある モデルのパラメータを大幅に削減する モデルのローカルな部分での挙動を解釈するための手法であるため、グローバルな解釈には適さない 学習率を大幅に低下させる None 101. データ加工において「次元削減」が行われる理由は何ですか？ データ量を増やすため モデルのパフォーマンスを向上させるため データの関連性を減らすため データのノイズを増加させるため None 102. LSTMの「出力ゲート」はどのように機能しますか？ 過去の情報を忘れる セル状態を次のタイムステップに伝える 現在の隠れ状態を次の層に出力する 新しい情報を追加するかどうかを決定する None 103. 「商品形態模倣行為」は不正競争防止法の対象ですか？ いいえ、模倣行為は自由です はい、特定の商品形態を模倣する行為は一定期間禁止されています いいえ、商品名のみが保護対象です はい、すべての商品に対して無期限で禁止されています None 104. 次の中でエキスパートシステムが最もよく使用される分野はどれか？ 自然言語処理 医療診断 画像認識 ロボット制御 None 105. 正則化が有効に機能するために、モデルの選択で考慮すべきことは何ですか？ データの前処理 モデルの複雑さ 使用するアクティベーション関数 全ての選択肢 None 106. オートエンコーダのエンコーダ部分の出力は何を示していますか？ 学習率 潜在変数（Latent Variables） 誤差関数 勾配の大きさ None 107. 次のうち、AI倫理に関する問題として正しいものはどれか。 AIが学習過程で差別的な結果を出す可能性がある AIは全ての判断が常に公平であり、倫理的問題は発生しない AIは感情を持つため、倫理的な判断は人間と同等である AIは常にユーザーの意思に基づいて動作するため、倫理的問題は生じない None 108. 特許の有効期間は一般的にどれくらいですか？ 出願日から10年 出願日から20年 出願日から50年 出願日から30年 None 109. AIサービス提供契約で、サービスの「障害発生時の対応手順」を明記する目的は何ですか？ サービス提供者が責任を免れるため サービスを停止するため 障害が発生した場合に迅速に対応し、サービスを復旧させるため 委託者がサービスをキャンセルするため None 110. 自動音声認識（ASR）における「エンコーダ・デコーダモデル」の役割は何ですか？ 音声信号を圧縮する 音声データを分類する 音声をテキストに変換する 音声信号のノイズを除去する None 111. スキップ結合を持つモデルのメリットはどれですか？ 学習が早くなる 勾配が安定する 過剰適合が防げる 全ての選択肢 None 112. AIが公平に機能するために「差別の公正性」と「プロセスの公正性」の両方が重要とされる理由は何ですか？ AIが効率的に動作するため AIがユーザーのプライバシーを保護するため AIの意思決定プロセスとその結果が共に公平であることが、真に公正なAIシステムを構築するために不可欠だから AIが自律的に判断を行うため None 113. 不正競争防止法に基づいて、AIアルゴリズムが営業秘密として保護されるための要件は何ですか？ アルゴリズムが公に知られていないこと アルゴリズムが特許取得済みであること アルゴリズムが商業的に利用されていること アルゴリズムが公開されていること None 114. 次のうち、AIにおける知能の定義として最も適切なものはどれか。 人間が設定したルールに従って動作する能力 物理的な作業を効率よく自動化する能力 知識やデータを基に推論し、問題解決を行う能力 データの処理速度を向上させる能力 None 115. 知識表現の方法である「セマンティックネットワーク」として正しいものはどれか？ 知識をツリー構造で表現する 知識をグラフ構造で表現する 知識を表計算シートで表現する 知識を論理式で表現する None 116. GANにおいて「生成モデル」の役割は何ですか？ データの真偽を判断する 新しいデータを生成する 学習データを整理する パラメータの最適化を行う None 117. 「要配慮個人情報」を含むデータの収集に関して、どのような追加の義務が課 事前に本人の同意を得る必要がある 収集後に自由に利用できる データを収集後、即時に廃棄する 企業が任意に利用目的を変更できる None 118. 損失関数と誤差関数の違いは何ですか？ 誤差関数は1つのデータポイントに対する誤差を示す 損失関数は分類問題でのみ使われる 誤差関数はモデルのパラメータを更新するために使われる 損失関数は1つのデータポイントに対する誤差を示す None 119. AI分野において、特許権の取得が重要な理由は何ですか？ 他社が同様の技術を無断で使用するのを防ぐため 特許権を取得しなければ技術を公開しなければならないため 特許を取得しないと技術の開発が進まないため 特許庁に技術の所有権を移転するため None 120. 畳み込み層の設計において「リカレント層」と組み合わせる主な理由は何ですか？ 計算速度を向上させるため 重みの数を減少させるため 時系列データのパターンを学習するため 入力の次元を削減するため None 121. 「p値」とは何を意味しますか？ 帰無仮説が正しいと仮定した場合に、観察された結果が得られる確率 モデルの精度を示す値 仮説検定の結果の有意性を示す閾値 データの分布を可視化する手法 None 122. AIシステムがユーザーのプライバシーを尊重するために、「データ匿名化」と「データ暗号化」を組み合わせる利点は何ですか？ データを無期限に保管できる データが第三者に渡ってもプライバシーが保護される データが完全に削除される ユーザーが自由にデータを閲覧できる None 123. バッチ正規化が過学習に対して有効でない場合に使用する正規化手法は何ですか？ グループ正規化 ドロップアウト レイヤーノーマライゼーション 重みの初期化 None 124. データ生成に用いられる代表的な手法である「GAN」は何の略ですか？ General Adversarial Network Generative Adversarial Network General Activation Network Generative Algorithmic Network None 125. Swish関数が特に役立つとされる状況はどれですか？ 小さなネットワークで高速な学習が必要な場合 ReLUが機能しない場合 すべての入力が負の値になる場合 深いニューラルネットワークで滑らかな学習が必要な場合 None 126. RNNが非常に長いシーケンスを扱う際に発生する勾配消失問題を改善するためには、何が効果的ですか？ LSTMやGRUを使用する 学習率を下げる バッチサイズを減らす 活性化関数を変更する None 127. 自動運転車におけるAIのセキュリティ対策として、リアルタイムでの「異常検知システム」が必要な理由は何ですか？ 自動運転車がより高速に走行するため 自動運転車が予期しない障害や攻撃に対して即座に対応できるようにするため 自動運転車が自己修復機能を持つため 自動運転車が常に最新のソフトウェアを使用するため None 128. ワードエンベディングの技術として有名なものはどれですか？ BERT Word2Vec RNN CNN None 129. MSEとMAEの主な違いは何ですか？ MSEは二乗誤差を使用し、MAEは絶対誤差を使用する MSEは回帰問題に使用され、MAEは分類問題に使用される MSEは外れ値に強いが、MAEは弱い MSEは分類問題に使用され、MAEは回帰問題に使用される None 130. Transformerモデルにおける「デコーダー」の主な役割は何ですか？ 出力シーケンスを生成する 入力データをエンコードする 重みを学習する 勾配を更新する None 131. 著作権の「公表権」とは何ですか？ 著作物を販売する権利 著作物を他人に譲渡する権利 著作物を削除する権利 著作物を最初に公開する権利 None 132. ニューラルネットワークにおける「リカレントニューラルネットワーク（RNN）」はどのようなデータに適していますか？ 時系列データやシーケンスデータ 定常的なデータ 定量的なデータ 静的な画像データ None 133. 公正取引委員会の役割は何ですか？ 企業が自由に競争できるようにするための助成金を提供する 独占禁止法の遵守を監視し、違反行為に対して排除措置や罰則を課す機関 企業の価格設定を行う 企業の市場シェアを管理する None 134. Leaky ReLUを使用する場合、負の入力に対する勾配が大きすぎるとどのような問題が発生しますか？ モデルが過剰に適合する可能性がある 学習が停止する 出力がすべて1になる 勾配がすべて消失する None 135. 次のゲームのうち、完全情報ゲームとして分類されるものはどれか。 ポーカー 麻雀 囲碁 ブラックジャック None 136. 次のうち、幅優先探索の特徴として正しいものはどれか。 ゴール状態に最も近いノードから探索を始める 最も深いレベルのノードから探索を開始する 木構造やグラフ構造を浅いレベルから順番に探索する ゴールが見つかるまでランダムにノードを探索する None 137. AIシステムのセキュリティリスクを評価するために使用される「リスクベースアプローチ」とは何ですか？ AIシステムが遭遇する可能性のあるリスクを無視すること 全てのリスクに同じ対応を行うこと リスクを完全に排除すること 発生し得るリスクを特定し、その重大性に応じて対応策を講じるアプローチ None 138. 個人データの取り扱いにおける「プライバシー・バイ・デザイン」とは何ですか？ AI開発者が自由にデータを収集できる原則 データの収集・利用においてプライバシー保護を初期設計段階から組み込む概念 データを匿名化する技術 データを完全に削除する方法 None 139. モデルの軽量化における「パラメータシェアリング」とは何ですか？ 異なるモデル間で同じデータを共有すること データの分割手法 モデルの出力層を複数持つこと モデル内で同じパラメータを複数の層で再利用すること None 140. スキップ結合を持つモデルでの最適化手法として適切なものはどれですか？ 最小二乗法 勾配降下法（SGD） 確率的勾配降下法（SGD） Adamオプティマイザー None 141. ブラックボックスモデルとは何ですか？ 予測結果のみが得られ、内部の処理が不透明なモデル 透明で理解しやすいモデル 単純な線形モデル 人工知能ではなく機械学習のモデル None 142. 音声認識モデルでのデータ拡張技術として、一般的に使用されるものはどれですか？ フィルターサイズの増加 ピッチシフトやタイムストレッチ データの正規化 フォン数の削減 None 143. 畳み込み層のパディングとは何ですか？ 出力の次元を削減する技術 入力データのサイズを増やすために追加されるピクセル モデルの正則化手法 フィルターのサイズを変更する方法 None 144. ディープラーニングにおける「勾配消失問題」とは何か？ 勾配が0に近づき、重みが更新されにくくなる現象 勾配が大きくなりすぎて、重みが急激に変化する現象 モデルの精度が過剰に上がる現象 入力データが足りなくなる現象 None 145. データ分析の目的は何ですか？ データの傾向やパターンを理解し、AIモデルの学習に役立てるため データを削除するため データの次元を増やすため モデルの複雑さを減らすため None 146. ディープラーニングにおいて、外れ値に強い誤差関数として知られるのはどれですか？ 平均二乗誤差（MSE） 二項クロスエントロピー 平均絶対誤差（MAE） カテゴリカルクロスエントロピー None 147. 機械学習において「教師あり学習」とは何か？ ラベル付きデータを使用してモデルを訓練する手法 ラベルのないデータを使用してモデルを訓練する手法 自律的に報酬を受け取り学習する手法 データ間の類似性を測定し、クラスタに分類する手法 None 148. AIが「公平性」を持っているかどうかを評価するために、何が重要ですか？ AIの結果が特定の集団や個人に偏らず、全体として平等であることを評価すること AIが常に正確な結果を提供すること AIの開発者がアルゴリズムを公開すること AIが高速に動作すること None 149. 画像認識モデルの性能評価に最も適した指標はどれですか？ 平均二乗誤差（MSE） 精度（Accuracy） ヒンジ損失 F1スコア None 150. 教師なし学習の目的として最も適切なものはどれですか？ データにラベルを付ける データの構造を発見する ラベル付きデータを分類する データを回帰モデルに適用する None 151. あるデータセットに対して異常検知を行う際、データ内のほとんどが正常であり、異常データは非常に少ない場合、適切なアプローチはどれですか？ K-meansクラスタリングを適用する 主成分分析を行う 階層的クラスタリングを行う Isolation Forestを適用する None 152. AI倫理における「プロセスの公正性」とは何ですか？ AIが全てのプロセスを自動化すること AIがデータ処理を迅速に行うこと AIが意思決定プロセスにおいて、全てのユーザーを公平に扱うこと AIが結果の正確性を優先すること None 153. 音声認識において、CTC（Connectionist Temporal Classification）の目的は何ですか？ 音声データを圧縮するため 音声データのノイズを除去するため 時系列データに対する出力のアライメントを学習するため データの次元を削減するため None 154. 特許法における「発明の公開」と「秘密保持契約（NDA）」の関係性は何ですか？ NDAにより発明は公開されない 発明の公開を遅らせるためにNDAを活用する NDAは特許取得に必須である 発明はNDAによって自動的に特許が認められる None 155. AI開発委託契約における「データ提供に関する条項」では何が明記されるべきですか？ 開発に使用するデータの提供元とデータの取り扱いに関する条件 データを無制限に利用できる権利 開発者が全てのデータを提供する義務 委託者がデータを販売する権利 None 156. 音声処理における「自己回帰モデル」とは何ですか？ 音声信号をランダムに生成するモデル ノイズを除去するためのモデル 音声信号をクラスに分類するモデル 音声信号を過去の値に基づいて予測するモデル None 157. AIが透明性を持っていない場合、どのような社会的リスクが発生する可能性がありますか？ AIが効率的に動作しない AIがすべてのデータを削除する ユーザーや社会がAIの判断を信頼できず、不正確な情報が広まるリスク AIが判断を自動で行う None 158. バッチ正則化の主な目的は何ですか？ データセットを増やすこと 学習率を安定化させること ニューロンの数を減らすこと 外れ値を削除すること None 159. WaveNetが音声処理で使用される理由は何ですか？ データの圧縮を行うため 音声認識精度を向上させるため テキスト処理を行うため 高品質な音声を生成できるため None 160. 「次元削減」を行う際に用いられる代表的な手法はどれですか？ データ拡張 データ分割 主成分分析（PCA） データのスケーリング None Time's up
