G検定～模擬試験～ 2024年11月3日2024年11月3日 ailearn 1. AIサービス提供契約において、委託者がサービスを利用する上で負うべき責任は何ですか？ サービスの利用に関する法的遵守とデータ提供の責任 サービス提供者の技術サポートを受ける義務 サービス提供者の知的財産権の譲渡 サービスの開発を支援する責任 None 2. 「Leaky ReLU」の特長は何ですか？ すべての入力を1にクリッピングする 勾配を自動調整する 負の入力にもわずかな勾配を持たせる 勾配をリセットする None 3. 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 4. AI開発委託契約において、進捗報告を義務付けることの目的は何ですか？ 開発の進行状況を把握し、問題発生時に早期対応できるようにするため 開発者の能力を評価するため 契約の終了を早めるため 委託者が開発者を監視するため None 5. 転移学習における「ドメイン適応（Domain Adaptation）」の役割は何ですか？ 異なる分布のデータに対してモデルを適応させる モデルの訓練速度を向上させる 学習データを増やす モデルのパラメータ数を削減する None 6. AIが自動で生成する「フェイクレビュー」は、どのような社会的リスクをもたらしますか？ AIが商品の評価を正確に行う 虚偽のレビューが拡散され、消費者の判断が歪められるリスク AIがレビューを削除する AIがレビューを暗号化する None 7. AIを用いた「監視システム」の悪用により、どのような社会的リスクが生じますか？ 個人のプライバシーが侵害され、無断での監視や追跡が行われるリスク AIが犯罪者を自動で特定する AIがデータを削除する AIがセキュリティを強化する None 8. 著作物を「自由利用」できる場合とは何ですか？ 著作権者が不明な場合 インターネット上に公開されている場合 データが商業的に利用されていない場合 公共の利益を目的とした場合や、著作権法に定められた例外規定が適用される場合 None 9. AIサービス提供契約で「不可抗力条項」が意味するものは何ですか？ サービス提供者が契約を自由に解除できる条件 委託者が無条件で契約を解約できる条項 サービスの料金を変更できる条件 予測不可能な事態により契約の履行が不可能になる場合の免責条項 None 10. 「AIの偏り（バイアス）」が発生する要因として適切なものはどれですか？ データの多様性が確保されていない場合 AIがすべてのデータを自動的に選別する場合 AIが常に人間の判断を上回る場合 AIが訓練データを使用しない場合 None 11. 強化学習における「方策勾配法」がQ学習よりも有効な場合はどのような状況ですか？ 連続的な行動空間を持つ問題の場合 離散的な行動空間を持つ問題の場合 環境が静的な場合 報酬が常に正の値の場合 None 12. データ拡張を使用することのデメリットは何ですか？ データ拡張によりノイズが増える可能性がある モデルの性能が低下する 訓練データが必要なくなる モデルの学習率が低下する None 13. 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 14. 不正競争防止法において「営業秘密」とは何ですか？ 企業が公表しているデータ 公に知られておらず、管理されている有用な情報 企業の利益に関係のない情報 企業の広告に関する情報 None 15. モデルが非常に複雑な場合に適切な正則化手法はどれですか？ ドロップアウト L1正則化 L2正則化 バッチ正則化 None 16. 「ラプラス変換」は、AIでどのように利用されますか？ データを標準化するため 微分方程式を解く際に使用されるため、特に制御理論や信号処理で活用される データの次元を削減するため データのばらつきを減らすため None 17. 中国のAIガイドラインにおける「AIの責任ある開発」とは、どのような取り組みを意味しますか？ AI技術を市場競争で優位に立たせること AI技術が社会に与える影響を十分に考慮し、責任を持って開発・運用すること AIをすべての産業に導入すること AIが完全に自律するまで開発を継続すること None 18. 次のうち、モンテカルロ木探索（MCTS）の特徴として正しいものはどれか。 各ステップで最も確実に勝利する手を選ぶ ランダムなシミュレーションを行い、統計的に最適な手を探索する 全ての可能な手を探索して最適解を見つける 常に最短経路を見つけるための探索手法である None 19. 個人情報保護法に基づく「匿名加工情報」の作成において、企業が守るべき義務は何ですか？ 匿名加工情報を他の企業に販売すること 匿名加工情報を作成する際には、元の個人情報に戻せないように十分に加工すること 匿名加工情報の作成後も、個人情報として取り扱うこと 匿名加工情報の作成後、データを廃棄すること None 20. 誤差関数とは何を計算するための関数ですか？ モデルの正解率 モデルのパラメータ 予測値と実際の値の差 学習率 None 21. スキップ結合を適用する際、出力の次元が異なる場合にはどのような工夫が必要ですか？ 入力を減少させる 1x1の畳み込みを使用して次元を揃える そのまま結合する 出力をリセットする None 22. Self-Attentionはどのような仕組みですか？ 各入力の要素が、他のすべての要素と相互作用し、注目する モデルの全体の重みを調整する 出力層に適用される正則化手法 過剰適合を防ぐためのドロップアウト None 23. 画像認識モデルの評価において「混同行列」が役立つ理由は何ですか？ モデルの計算速度を測定するため クラスごとの正解率と誤認識のパターンを視覚化できる 画像の解像度を最適化するため 勾配消失問題を確認するため None 24. モデルの軽量化に関連する「ハフマン符号化」とは何ですか？ モデルの精度を高めるための手法 モデルのパラメータを圧縮するための手法 モデルのデータセットを増やすための手法 モデルの計算速度を低下させる手法 None 25. ディープラーニングにおいて、活性化関数を適切に選択しない場合、どのような問題が発生しますか？ ニューラルネットワークの構造が崩れる 勾配消失や勾配爆発が起こり、学習が進まなくなる モデルの出力がランダムになる 訓練データが正しくない結果を生む None 26. 個人情報の取り扱いに関する「利用目的の特定」とは何ですか？ 個人情報を収集する前に、その利用目的を明確にすること 個人情報を任意に利用できること 個人情報を廃棄する際の手順 個人情報を暗号化すること None 27. 「標準偏差」はどのように定義されますか？ 平均の2倍 データのばらつきの平均 分散の2倍 分散の平方根 None 28. 損失関数の選択が学習に与える影響はどれですか？ モデルの初期化方法を決定する 学習率の選択に影響を与える 学習の収束速度と最終的な精度に影響を与える 入力データの前処理方法を決定する None 29. DQNアルゴリズムを使って複雑な環境でエージェントを訓練する際、リプレイバッファのサンプリング戦略として最も効果的な方法はどれですか？ 優先サンプリングを行う ランダムサンプリングを行う 全ての経験を均等にサンプリングする 環境の最新の経験のみを使用する None 30. 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 31. 著作権法に基づく「引用」が認められるための条件は何ですか？ 出典を明示し、公正な範囲で行うこと 著作物を改変すること 著作物を商業利用すること 著作物の一部を削除して使用すること None 32. AIの透明性を高めるために、どのような技術的手法が有効ですか？ モデルの可視化や説明可能なアルゴリズムを使用する データの暗号化 AIモデルを非公開にする AIシステムを停止する None 33. 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 34. AIプロジェクトにおいて、「スケーラビリティ」を考慮する理由は何ですか？ プロジェクトが拡大した際に技術やシステムが対応できるようにするため 開発コストを削減するため データの可視化を行うため モデルの精度を向上させるため None 35. 機械学習モデルの評価に使用される「F1スコア」は何を表すか？ モデルの正確性（Accuracy）を評価する指標 精度（Precision）と再現率（Recall）の調和平均 誤分類の割合を示す指標 回帰問題における誤差の平均 None 36. 教師あり学習の分類問題において、クラスラベルが不均衡な場合、どのような対策が有効ですか？ 過剰適合を防ぐために、データを削減する 正規化を行う 非線形モデルを使う クラスの重みを調整する None 37. 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 38. ルールベースのエキスパートシステムで、知識が蓄積される場所はどこか？ データベース 推論エンジン 知識ベース ユーザーインターフェース None 39. 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 40. グラフ探索において、サイクル（循環）が存在する場合にどのように処理するか、最も適切な方法はどれか。 サイクルを無視して探索を続ける サイクルを検出したら、即座に探索を中断する サイクルを検出したら、そのノードを再度訪問しないようにする サイクルを検出することは不可能である None 41. あるデータセットにおいてクラスの不均衡が存在する場合、モデルの評価指標としてどの指標を優先すべきですか？ F1スコア 精度 MSE（平均二乗誤差） 交差エントロピー損失 None 42. 平均プーリング（Average Pooling）ではどのような計算を行いますか？ プール領域内の最大値を取る プール領域内の平均値を取る プール領域内の最小値を取る プール領域内の和を取る None 43. ドロップアウトと正規化層を併用するメリットは何ですか？ 正則化の効果が増加し、過剰適合を防ぐことができる モデルの計算速度が速くなる 勾配の変動を増加させ、学習を早く進める ニューラルネットワークの深さを減らすことができる None 44. 次元削減手法の一つである「独立成分分析（ICA）」の特徴として最も適切なものはどれですか？ クラスタリングに使用される 信号の分離や異なるソースの分離に適している ラベル付きデータの分類に使用される クラスタ数を最適化する None 45. AIモデルの開発において、競合他社の営業秘密を不正に利用した場合に発生するリスクは何ですか？ AIモデルの性能が低下する AIモデルの公開が制限される 不正競争防止法に基づく損害賠償請求や差止請求 営業秘密の権利者がその権利を放棄する None 46. 次のうち、エキスパートシステムの開発における「知識獲得」の主な課題はどれか？ 必要なデータを効率的に収集すること 専門家の知識を形式化し、システムに組み込むこと データベースの効率的な設計 ルールを自動生成すること None 47. 教師なし学習で、異常検知を行う場合に適したアルゴリズムはどれですか？ 線形回帰 K-meansクラスタリング Isolation Forest ロジスティック回帰 None 48. 畳み込み層の特徴マップが持つ情報の重要性は何ですか？ モデルの学習速度を上げる 複雑なデータを単純化する 特徴の重要性を示す モデルのパラメータを増やす None 49. ニューラルネットワークにおける「エポック」とは何か？ 全ての訓練データを1回モデルに通した回数 モデルの構造を決定するためのプロセス データの前処理手順の一つ モデルの性能を評価する指標 None 50. 自動運転車に関してAIが直面する課題として、正しいものはどれか。 自動運転車のAIは常に最適な運転を行うため、事故のリスクは存在しない 自動運転車はAIを使用しないため、責任問題は発生しない AIは事故の責任を常に自ら負うため、人間に責任は問われない 自動運転車が事故を起こした際、AIに責任を問うべきか、人間に責任を問うべきかが不明確である None 51. マルチモーダル学習で「相補的モダリティ」とは何を指しますか？ 異なるモダリティが相互に補完し合うことで情報を強化する モダリティが互いに独立して学習されること モダリティが交互に処理されること すべてのモダリティが同じ情報を提供すること None 52. 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 53. AIサービス提供契約において、サービス提供者が委託者に対して行う保証の内容として、一般的に含まれるものはどれですか？ サービスの無停止稼働を保証 サービスが契約条件に従って正常に機能することの保証 サービスが委託者のビジネス成功を保証 サービスの無償提供 None 54. 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 55. 誤差逆伝播法において、どの層で誤差を最初に計算しますか？ 入力層 中間層 出力層 最後の隠れ層 None 56. Swish関数をReLUの代わりに使用する利点は何ですか？ より滑らかな勾配で、特定のタスクで性能向上が見込める すべてのニューロンを活性化させる すべての入力をクリッピングする 出力を制限する None 57. AIによる音楽生成が商業利用される場合、著作権法上の注意点は何ですか？ 元データの著作権が保護されていない場合は自由に利用できる 元となる楽曲やサンプルの著作権を確認し、必要に応じて許可を得る AIが生成した楽曲は著作権の保護対象外である 商業目的でない場合は許可が不要である None 58. GRU（Gated Recurrent Unit）はLSTMに比べて何が異なりますか？ ゲートの数が多い ゲートの数が少なく、計算が効率的 パラメータの数が多い 出力の数が多い None 59. 全結合層で使用される一般的な活性化関数はどれですか？ ソフトマックス関数 ReLU（Rectified Linear Unit） シグモイド関数 全ての選択肢 None 60. AIプロジェクトを進める際に最初に行うべきステップはどれですか？ データ収集 モデルの選択 ビジネス課題の明確化 アルゴリズムの実装 None 61. AI技術においてプライバシーリスクを減らすための「匿名化」とは何ですか？ データを削除すること データから個人を特定できる情報を削除または加工すること データの所有権を譲渡すること データを公開すること None 62. AI技術がプライバシー侵害に悪用されるケースとして、どれが当てはまりますか？ AIがユーザーの行動を追跡し、個人情報を無断で収集すること AIがデータの暗号化を行うこと AIがバグを修正すること AIが誤ったデータを提供すること None 63. 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 64. L1正則化を使用するとどのような効果がありますか？ 特徴選択を促進する 重みを均等に減少させる モデルのパラメータ数を増加させる 学習速度を遅くする None 65. 「割引率（Discount Factor）」が強化学習で果たす役割は何ですか？ 将来の報酬に対する現在の価値を調整する エージェントの行動頻度を調整する 環境の状態をリセットする Q関数の更新頻度を減少させる None 66. AIシステムが自動車保険の料金計算で性別に基づく不公平な料金を設定している場合、どのように修正すべきですか？ 性別に応じた料金を自動で設定する 性別データを増やす 性別に関連するデータを削除し、モデルを再トレーニングする AIシステムを停止する None 67. 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 68. 畳み込み層の学習において、重みの初期化が重要な理由は何ですか？ 学習率を高めるため 勾配消失や勾配爆発を防ぐため 訓練データのサイズを減少させるため モデルの精度を向上させるため None 69. 不正競争防止法における「営業秘密」の定義に該当しないものはどれですか？ 適切に管理されていない公開されている情報 公に知られておらず、管理されている有用な情報 営業上の利益を生む情報 技術的または営業上の情報 None 70. AI技術が医療分野に与える影響として、正しいものはどれか。 AIは医療データを解析し、診断や治療の補助に役立つが、医師の判断を完全に代替することはできない AIはすべての医療診断を完全に自動化できる AIは医療分野では使用されておらず、影響はない AIは医療データの保管に使用され、診断には使用されない None 71. AI開発委託契約における「委託料の支払いスケジュール」はどのように決定されますか？ 法律で自動的に決定される 契約で取り決める必要がある 委託者が任意に決定する 開発者が任意に決定する None 72. データ拡張の主な目的は何ですか？ モデルのパラメータ数を増加させる 訓練データの多様性を高め、過学習を防ぐ 訓練時間を短縮する モデルの精度を下げる None 73. WGAN（Wasserstein GAN）の特徴は何ですか？ モード崩壊を完全に防ぐ 勾配消失問題を緩和するためにWasserstein距離を使用する ラベル付きデータを使用して訓練を行う 生成データをクラスタリングする None 74. Transformerモデルにおける「位置エンコーディング」の目的は何ですか？ 文書の要約を行う 単語の感情を予測する 文書をクラスタリングする 入力シーケンスの順序情報を保持する None 75. マルチヘッドアテンションで各「ヘッド」が持つ役割は何ですか？ 全てのヘッドが同じ役割を果たす ヘッド間でデータを分散処理する ヘッドの数は性能に影響を与えない 各ヘッドが異なる部分に焦点を当てる None 76. 畳み込み層のフィルター数を増やすことの効果は何ですか？ モデルの表現力が向上する 学習速度が遅くなる 過剰適合のリスクが増す 計算コストが増加する None 77. AIプロジェクトの進行において「過学習」を防ぐために使用される技術はどれですか？ データのスケーリング 学習率の増加 ドロップアウト データの削減 None 78. AIによるデータ保護に関する課題として最も適切なものはどれか。 AIはすべてのデータを安全に保管するため、データ保護の問題はない AIが収集したデータの不正利用や流出のリスクが存在する AIはデータを保管しないため、データ保護の問題は発生しない AIはデータを常に暗号化して保管するため、保護の問題はない None 79. プーリング層が必要ない場合はどのような状況ですか？ 特徴マップの次元を削減したくない場合 高精度なクラス分類を行う場合 出力層に使用する場合 学習速度を速めたい場合 None 80. AIの透明性を確保するために用いられる技術の一つとして、正しいものはどれか。 AIの意思決定プロセスを説明可能にする技術（XAI） AIの判断結果をブラックボックス化する技術 AIの学習過程を完全に人間に任せる技術 AIの判断結果をランダムに変更する技術 None 81. AIによる学術論文の査読システムで、特定の分野の論文が過小評価されている場合、どのようなバイアスが影響している可能性がありますか？ AIがすべてのデータを正確に処理していない AIが査読者の判断を無視している AIがデータを削除している 学術分野に関するデータの不均衡 None 82. 特許協力条約（PCT）に基づく国際出願の利点は何ですか？ 出願後すぐに特許権が認められる 国内出願が不要になる 一度の出願で複数国に特許出願ができる 全世界で特許が自動的に保護される None 83. AIシステムの「セキュリティ」と「プライバシー」の違いとして正しいのはどれですか？ セキュリティはシステムの動作を保護し、プライバシーはデータの保護に関わる セキュリティはデータの保護に関わり、プライバシーはシステムの動作を保護する 両者は全く同じ意味を持つ セキュリティは個人情報にのみ関わる None 84. AI技術の発展に伴い、特許の「進歩性」を証明するための新しい課題とは何ですか？ AI技術が急速に進化するため、既存技術との違いを明確にすることが難しくなっている AI技術は常に特許の対象とならないため AI技術は特許法の枠外であるため AI技術は特許を取得する際に商業的利用が難しいため None 85. 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 86. ディープラーニングにおける「ユニット（ノード）」の役割はどれか？ データのラベルを自動的に生成する 入力データを受け取り、重みとバイアスを使って処理を行う データの勾配を常に0に設定する データを圧縮して保持する None 87. ロジスティック回帰モデルを使ってスパムメールの分類を行っています。モデルの性能が不十分で、精度と再現率のバランスが悪い場合、どの対策が最も適切ですか？ 正則化の強度を調整する データを削減してモデルの訓練を高速化する 非線形なモデルに切り替える 階層クラスタリングを試す None 88. 自然言語処理における「トピックモデル」として有名な手法はどれですか？ CNN Word2Vec VAE LDA（Latent Dirichlet Allocation） None 89. スキップ結合を持つネットワークで過剰適合を防ぐためには、どのような手法が有効ですか？ ドロップアウトを併用する 正則化を強化する データ拡張を使用する 全ての選択肢 None 90. 次の探索手法のうち、最適解を保証しないが高速に解を求めるものはどれか。 幅優先探索 深さ優先探索 A*アルゴリズム 貪欲法 None 91. 「サポートベクターマシン（SVM）」の特徴はどれか？ データを高次元空間にマッピングして線形分離する クラスタリング手法の一つである 連続値の予測に用いられる回帰手法 訓練データをランダムにサンプリングして学習を行う None 92. 音声認識における「注意機構（Attention）」の役割は何ですか？ 音声信号中の重要な部分に焦点を当て、関連する情報に重みを付ける 音声信号の周波数成分を分析する 音声信号を圧縮する 音声データを正規化する None 93. CNNにおける「バッチ正規化（Batch Normalization）」の主な役割は何ですか？ 勾配消失問題を解決する モデルのサイズを削減する 出力層の活性化関数を調整する 各ミニバッチごとにデータを正規化し、トレーニングを安定させる None 94. 次の中で、エキスパートシステムが「自己学習機能」を持つものとして適切なのはどれか？ ルールベースシステム ケースベース推論システム ニューラルネットワーク 機械学習システム None 95. 次のうち、自然言語処理において「言語モデル」として使用されるものはどれですか？ LSTM GAN VGG ResNet None 96. 次のうち、文章の感情分析に適した手法はどれですか？ 次元削減 SVM 回帰分析 トピックモデル None 97. 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 98. 日本の「AIガイドライン2020」において、AIの開発者に求められる倫理的責任は何ですか？ AIシステムの利益最大化を追求すること AIシステムが自己学習するように設計すること AIシステムの所有権を開発者に保持すること AIシステムが安全かつ信頼性を持って動作するようにすること None 99. 「AI倫理ガイドライン」において、AIシステムの説明可能性が求められる理由は何ですか？ AIが人間を代替するため AIの結果を誰でも理解できるようにするため AIがすべての意思決定を行うため AIの開発者を特定するため None 100. Huber誤差を使用する際のメリットはどれですか？ 外れ値に対して敏感である 学習速度が速くなる 小さな誤差に対しては二乗誤差、大きな誤差に対しては絶対誤差を適用する 常に一貫した結果を出す None 101. マルチモーダルデータの「同期」とは何ですか？ モダリティごとのデータを別々に学習すること モダリティ間で学習率を合わせること モダリティのデータサイズを統一すること 異なるモダリティのデータを同じタイムフレームに揃えること None 102. 全結合層での過剰適合を防ぐために使用される一般的な手法は何ですか？ 正則化 バッチサイズの変更 モデルの複雑さを増す 訓練データの増加 None 103. AIプロジェクトにおける「モデルのチューニング」の目的は何ですか？ データの前処理を行う モデルの予測精度を最大化する モデルの学習時間を短縮する モデルの構造を変更する None 104. 誤差逆伝播法の学習率が高すぎると、どのような影響がありますか？ 学習が遅くなる モデルが収束しない可能性がある 過剰適合が進行する モデルの精度が向上する None 105. 「ResNet（Residual Network）」の主な特徴はどれか？ 勾配消失問題を解決するためにバッチ正規化を採用する 入力データを無視してランダムに処理を行う 小さなデータセットを使用して学習する ネットワークの層を深くする際に発生する学習の困難さを解決する None 106. 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 107. 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 108. RNNの勾配消失問題を解決するために効果的な技術は何ですか？ バッチ正規化 LSTMやGRUの使用 活性化関数の変更 ドロップアウトの使用 None 109. 機械学習における「ハイパーパラメータ」とは何か？ 学習アルゴリズムが自動的に調整するパラメータ モデルの学習前に手動で設定されるパラメータ データセットのラベルに関連するパラメータ モデルが訓練中に動的に調整するパラメータ None 110. ファインチューニングとは何ですか？ モデルの出力層のみを更新すること 全ての層の重みを再調整すること モデルの一部を再学習すること 訓練データを拡張すること None 111. 「共分散」とは何ですか？ 2つのデータセット間の線形関係を示す指標 1つのデータセット内のばらつきを示す指標 データの最小値と最大値の差 2つのデータセット間の非線形関係を示す指標 None 112. データ拡張を使用する場合、どのような注意が必要ですか？ データ拡張が過度にならないように調整する必要がある 常に最大限のデータ拡張を行う データ拡張を行わない方が良い ラベルを変える必要がある None 113. 次のアルゴリズムの中で、教師なし学習に分類されるものはどれか？ 主成分分析（PCA） ロジスティック回帰 決定木 勾配ブースティング None 114. 正則化における「パラメータの重み減衰」とは何を指しますか？ モデルの複雑さを増やすこと モデルのパラメータを大きくすること モデルのパラメータを小さくすること 学習率を上げること None 115. 特許権を他者にライセンスする場合の手続きは、特許法上どのように規定されていますか？ 特許庁の許可が必要 特許権を譲渡する必要がある ライセンス契約は無効になる 特許権者が自由にライセンス契約を締結できる None 116. 深層強化学習（Deep Reinforcement Learning, DRL）における「エージェント」とは何を指しますか？ 環境内で行動を決定する主体 環境の状態を記録する装置 報酬を計算するアルゴリズム データの前処理を行うシステム None 117. AIプロジェクトで「フェーズゲートプロセス」を導入する利点は何ですか？ 各フェーズでの進捗と品質を評価し、次のフェーズへの移行を適切に判断できる モデルのパラメータを増やす データ収集の時間を短縮する モデルのトレーニング時間を延長する None 118. AIの透明性が特に重要視される分野として適切なのはどれですか？ エンターテインメント分野 ゲーム開発分野 自動化されたメッセージ送信システム 医療や法的判断など、人命や権利に影響を与える分野 None 119. GANの訓練中に発生する問題として知られている「モード崩壊（Mode Collapse）」とは何ですか？ GANが全くデータを生成できなくなる現象 生成モデルが単一のタイプのデータしか生成できなくなる現象 識別モデルが誤った判断を行う現象 学習が収束しない現象 None 120. 次のうち、AIに関する透明性の問題として正しいものはどれか。 AIは常に判断過程が明確であり、透明性の問題は存在しない AIが出した結果の根拠を人間が理解するのが難しい場合がある AIは透明性を持つ必要がなく、結果のみが重要である AIの判断はすべてのシステムで共通であり、一貫性があるため透明性の問題はない None 121. 残差ブロックにスキップ結合を導入することで、どのような効果が得られますか？ ネットワークの出力が安定する 学習が加速し、勾配が安定する 訓練データのサイズが増加する モデルのパラメータ数が増加する None 122. AI開発委託契約において「成果物の品質保証期間」は通常どのように設定されますか？ 成果物の引渡し後、契約で定めた期間 成果物の引渡し後、無期限 成果物の引渡し前にのみ適用される 法律で自動的に定められる None 123. 画像データ拡張における「アフィン変換（Affine Transformation）」の役割は何ですか？ データを標準化する 画像のスケーリング、回転、平行移動を行う データの次元を削減する 重みの初期化を行う None 124. 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 125. 誤差逆伝播法において、誤差関数の選択が影響を与えるプロセスはどれですか？ モデルの初期化 重みの更新プロセス バッチサイズの選択 アクティベーション関数の選択 None 126. 強化学習において、エージェントが「最適方策」を学習するためには何が必要ですか？ 状態空間の削減 十分な探索と適切な報酬設計 事前に最適な行動の知識を持つ 報酬を均等に設定する None 127. 国連の「AI倫理に関するガイドライン」では、どのような点に特に焦点が当てられていますか？ AIの商業利用の促進 AIの軍事利用の制限 AIの自動化による労働削減 AIによる貧困削減と持続可能な開発 None 128. AIによる意思決定における透明性の問題として、最も適切なものはどれか。 AIは意思決定のプロセスを常に公開しており、透明性は問題にならない AIの意思決定プロセスは常に一貫しており、説明可能である AIがどのような判断を行ったかを説明できないことがあり、透明性が問題になる AIは人間の意思決定を模倣するため、透明性の問題はない None 129. 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 130. RNNの「トラケリング問題」とは何ですか？ 過剰適合が発生する問題 出力が時間依存性を持つ問題 学習率の不安定さによる問題 時系列データの周期的な変動を捉えられない問題 None 131. AIの透明性を確保するために「ロギングシステム」が導入されることがありますが、その役割は何ですか？ AIが自動でデータを削除する AIが自動で判断を行う AIの意思決定プロセスやデータ処理の履歴を記録し、後から確認できるようにする AIがすべてのタスクを非公開で処理する None 132. バイアス項の初期化が不適切だと、どのような問題が生じる可能性がありますか？ 学習速度が向上する モデルが過剰適合する モデルが安定しない 出力がゼロになる None 133. 全結合層の重みを更新する際に使用する一般的な最適化手法はどれですか？ 最小二乗法 K近傍法 勾配降下法 主成分分析 None 134. 「ポアソン分布」の適用範囲として最も適切なのはどの状況ですか？ 連続データの分布をモデル化する場合 多変量データを分析する場合 データのばらつきを最小化する場合 一定の時間内に発生する稀なイベントの発生回数をモデル化する場合 None 135. 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 136. 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 137. 学習率の役割は何ですか？ モデルの複雑さを決定する 重みの更新幅を決定する モデルのサイズを制御する データの前処理を行う None 138. Faster R-CNNの主な特徴は何ですか？ 画像内の物体を高速に検出できる 出力層のみを使って物体検出を行う モデルサイズが非常に小さい 正則化の手法として使用される None 139. VAEの特徴として正しいものはどれですか？ 確率分布に基づくデータ生成を行う データの次元削減のみを行う 生成モデルを持たない データの識別に特化している None 140. Attentionメカニズムの主な目的は何ですか？ 訓練データの数を増やす 重要な情報に焦点を当て、不要な情報を無視する 計算リソースを削減する 勾配消失問題を防ぐ None 141. L1正則化とL2正則化の違いは何ですか？ 計算方法が異なる L1は特徴選択を促進し、L2は全ての重みを小さくする L1は線形回帰に使用され、L2はロジスティック回帰に使用される L1は大規模データに適しており、L2は小規模データに適している None 142. 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 143. エキスパートシステムにおける「メタ知識」とは何か？ 推論の方法や、知識の使い方に関する知識 推論に必要な基本的な知識 知識ベースに格納された事実の集まり 自然言語で表現された知識 None 144. 「ロジスティック回帰」における目的変数は何ですか？ 連続値 カテゴリカルデータ（0または1などの二値データ） 離散値 多次元データ None 145. 個人情報保護法における「個人情報」とはどのような情報ですか？ 名前だけを指す情報 特定の個人を識別できる情報 個人の趣味や嗜好に関する情報のみ 公的機関が管理する情報のみ None 146. 誤差逆伝播法において、ミニバッチ学習の利点は何ですか？ メモリ使用量が増える 勾配の計算が安定する モデルの訓練速度が低下する ニューロンの数を減らす None 147. AI関連のソフトウェアに対して、不正競争防止法の「営業秘密」として保護されるためにはどのような措置が必要ですか？ ソフトウェアのソースコードが適切に管理され、外部に漏れないようにすること ソフトウェアを公開すること ソフトウェアを他社と共有すること ソフトウェアを商業的に利用すること None 148. エキスパートシステムでの「信頼度（確信度）」を持った推論について、どれが正しいか？ 推論結果が常に正しいと仮定する 各ルールに確率や信頼度を割り当て、推論の不確実性を考慮する 推論に不確実性を導入することはない 信頼度は推論の速度を上げるために使われる None 149. モデルの選択において、エッジケースを考慮する理由は何ですか？ モデルのサイズを決定するため モデルが様々な状況に適応できるかを確認するため データの前処理を行うため 学習速度を上げるため None 150. AI技術を用いた製品の模倣行為が発覚した場合、企業が取るべき初期対応は何ですか？ 模倣行為を容認する 模倣品の販売を支援する 競合他社に製品を提供する 差止請求と損害賠償請求の準備を行う None 151. AI開発委託契約において、第三者の知的財産権を侵害していることが判明した場合の対応として、委託者が考慮すべき事項は何ですか？ 契約に基づき、開発者に責任を負わせるか、対応を協議する 開発者に無条件で責任を負わせる 契約を無効にする 知的財産権の侵害を無視する None 152. 特許出願に関して、出願後に行う「特許請求の範囲」とは何を示しますか？ 発明の技術的範囲を定義し、特許として保護される部分 特許の公開範囲 特許権の譲渡範囲 特許庁への申請書の範囲 None 153. データ拡張を用いたときに、モデルの過学習が防がれる理由は何ですか？ 拡張データが元のデータに過度に依存しなくなるため 学習率が自動的に調整されるため 勾配が消失しないようにするため モデルのパラメータが少なくなるため None 154. 転移学習のモデルにおいて、事前学習した層を全て再学習することが推奨されるケースはどのような場合ですか？ 元のタスクと新しいタスクの特徴が大きく異なる場合 データセットが同じ場合 新しいタスクが非常に小さい場合 モデルが過学習している場合 None 155. 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 156. マルチモーダルデータを扱う際に重要なことは何ですか？ 各モダリティのデータ特性を理解し、適切な統合方法を選択すること すべてのモダリティで同じ学習アルゴリズムを使用すること データサイズを均等にすること モデルを大きくすること None 157. フレームの「スロット」とは何を意味するか？ 推論ルールの種類 オブジェクトに関する属性 データベースのテーブル メモリの領域 None 158. 転移学習において、なぜ初期の層を「凍結（Freeze）」することが推奨されることが多いのですか？ 学習を安定させるため パラメータ数を増やすため 重みの初期化を行うため モデルの学習速度を下げるため None 159. AIプロジェクトにおけるデータの前処理の役割は何ですか？ モデルの精度を低下させる データのノイズを削減し、モデルが学習しやすい状態にする アルゴリズムを選定するためのプロセス データを削除する手法 None 160. AIによるデータ利用に関してプライバシーの観点から問題となる点はどれか。 AIは人間のデータを利用しないため、プライバシーの問題は存在しない AIは常に匿名化されたデータのみを使用するため、プライバシーは保護される AIが個人情報を過剰に収集・分析することで、プライバシー侵害が発生する可能性がある AIは特定の個人のデータを常に守るため、プライバシーに関する懸念はない None Time's up
