G検定～模擬試験～ 2024年11月3日2024年11月3日 ailearn 1. Bidirectional RNNが適用される主なタスクはどれですか？ 画像分類 機械翻訳 強化学習 数値回帰 None 2. 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 3. Transformerモデルでの「位置エンコーディング（Positional Encoding）」の目的は何ですか？ データの次元を削減するため 各入力の位置情報を保持し、順序を考慮するため 学習率を調整するため 重みの初期化を行うため None 4. 次のうち、モンテカルロ法が用いられる場面として最も適切なものはどれか。 統計的手法に基づくランダムサンプリングによって近似解を求める データをクラスタリングして分類を行う 最適な経路を必ず発見する 確率モデルを使わずに探索を行う None 5. 著作権法における「著作隣接権」とは何ですか？ 著作物を複製する権利 著作物を商業的に利用する権利 著作物そのものではなく、著作物を伝達する者に与えられる権利 著作物を削除する権利 None 6. 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 7. Huber誤差の主な特徴はどれですか？ 小さな誤差に対して二乗誤差、大きな誤差に対して絶対誤差を適用する 外れ値に対して非常に敏感である 二項分類に使用される 分類問題で使用される None 8. AIサービス提供契約における「サービスレベルアグリーメント（SLA）」とは何ですか？ AIサービスの利用料金に関する契約 サービスの提供品質や可用性に関する契約条件 AIアルゴリズムの所有権に関する取り決め データの著作権に関する契約 None 9. AIプロジェクトで「モデルのドリフト」が発生する原因は何ですか？ モデルのチューニングが不十分なため モデルのトレーニング時間が短すぎるため 時間の経過とともにデータの分布が変化し、モデルが正しく予測できなくなるため モデルの精度が最適化されているため None 10. RNNの「長期依存性の問題」とは何ですか？ 計算量が増加する問題 長いシーケンスを扱う際に、過去の情報が消失してしまう問題 出力が不安定になる問題 ネットワークが収束しない問題 None 11. 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 12. バッチ正規化層が特に効果を発揮するのはどのような場面ですか？ 学習率が高い場合 バッチサイズが非常に小さい場合 過剰適合が問題となる場合 モデルが過学習する場合 None 13. 「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 14. 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 15. 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 16. 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 17. GPT（Generative Pretrained Transformer）の特徴はどれですか？ 文のクラスタリングを行うモデル 文の生成を行うモデル 文法的解析に特化したモデル 出力層でのみ使用されるモデル None 18. 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 19. 「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 20. Parametric ReLU（PReLU）で、パラメータを学習することで得られる利点は何ですか？ ReLUを完全に無効化できる 負の入力に対する勾配を学習して最適化できる 訓練データの前処理を行う 勾配爆発を防ぐ None 21. 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 22. AIシステムにおける「セキュリティインシデント」の報告が遅れることで、どのようなリスクが増大しますか？ システムの効率が低下する 不正アクセスや攻撃が継続され、被害が拡大するリスク システムが自動的に修復される システムのアップデートが遅れる None 23. 「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 24. 誤差逆伝播法における「勾配消失問題」とは何ですか？ 勾配が小さくなりすぎてパラメータの更新が行われなくなること 学習速度が遅くなること 重みが大きくなりすぎること モデルの精度が低下すること None 25. 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 26. 医療AIシステムにおいて透明性が欠如している場合、どのようなリスクがありますか？ AIが患者のデータを削除する 医師や患者がAIの診断結果を理解できず、治療に対する信頼が失われるリスク AIがすべてのデータを暗号化する AIが自動で診断を行う None 27. AI開発委託契約で成果物の納期が遅れた場合の対応として、委託者が契約解除を選択できる条件は何ですか？ 委託者の判断で自由に解除できる 契約で明示的に解除条件が定められている場合 納期に関係なく契約を解除できる 納品後に解除を選択できる None 28. スキップ結合を持つネットワークが収束しやすい理由は何ですか？ 勾配が消失しにくくなるため 重みが固定されるため 学習率が自動調整されるため 出力層が早く更新されるため None 29. AIが個人のプライバシーに及ぼす影響を評価するために、企業が実施すべき「データ保護インパクトアセスメント（DPIA）」とは何ですか？ データの削除を推奨するプロセス データを外部に提供するためのプロセス データ処理を完全に停止するプロセス データ処理がプライバシーに与えるリスクを評価し、対策を講じるための分析プロセス None 30. 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 31. AI技術の発展に伴う「データフュージョン」によるプライバシーリスクとは何ですか？ データの重複が増えるリスク データの保存容量が増えるリスク 複数のデータソースを統合して個人を特定するリスク データの品質が低下するリスク None 32. 教師あり学習において、正則化（Regularization）の目的は何ですか？ モデルの訓練を高速化するため 過学習を防ぎ、モデルの汎化能力を高めるため データを増加させるため モデルの精度を最大化するため None 33. 次のアルゴリズムの中で、分類問題に最適なものはどれか？ K-最近傍法（K-NN） 線形回帰 主成分分析（PCA） アダブースト None 34. 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 35. AIシステムの透明性を高めるために、「ホワイトボックスモデル」の導入が推奨される理由は何ですか？ AIのアルゴリズムが完全に非公開になるため AIの内部の動作や意思決定プロセスを人間が理解できるように設計されているため AIがすべてのデータを削除するため AIが自動で判断を行うため None 36. 強化学習における「Q学習」の目的は何ですか？ 行動を完全にランダムに選択すること 環境の動きを模倣すること 状態-行動ペアの価値を学習し、最適な方策を見つけること 報酬を即座に得ること None 37. 誤差逆伝播法の計算中に「連鎖律」を使用する理由は何ですか？ モデルを簡素化するため 勾配を効率的に計算するため 計算時間を短縮するため アクティベーション関数を選択するため None 38. 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 39. デノイジングオートエンコーダの訓練過程において、入力データにノイズを加える目的は何ですか？ データの正規化 勾配爆発を防ぐため モデルのロバスト性を向上させるため ノイズの影響を強調するため None 40. 「私的独占」とは何ですか？ 企業が市場で競争を排除または制限し、支配的な地位を築く行為 企業が価格を統一すること 企業が技術を開発すること 企業が他社の商品を模倣すること None 41. GANのトレーニングにおいて、識別モデルが「トレーニング進行中に常に正確な結果を出しすぎる」場合、どのような問題が発生しますか？ 生成データが現実に近づく 識別モデルが報酬を与える データが過学習する 生成モデルの学習が停滞する None 42. 誤差逆伝播法を使用する際の「学習率」の役割は何ですか？ モデルの精度を向上させる データのバッチサイズを決定する 訓練データの数を増やす 勾配の更新量を調整する None 43. AIサービス提供契約において、「委託者が提供したデータの著作権」に関する取り決めはどのように定められるべきですか？ 著作権は委託者に自動的に帰属する 契約で取り決める必要がある 著作権はサービス提供者に自動的に譲渡される 法律で一律に定められる None 44. 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 45. 教師なし学習の代表的な手法である階層型クラスタリングでは、どのようにしてクラスタを形成しますか？ クラスタ数を指定してデータを分類 データ間の類似性に基づいて階層的にクラスタを構築する ラベルのないデータにラベルを付与 データを逐次的に分割 None 46. 次のうち、AIが監視社会を助長するリスクとして最も正しいものはどれか。 AIはプライバシーを保護するため、監視には使用されない AIは監視社会を防ぐために設計されている AIは監視に使われることが少ないため、リスクはない AIは個人の行動を追跡し、過度な監視を行うリスクがある None 47. モデル選択において、どの評価指標を使用するかは何に依存しますか？ 問題の種類やデータの特性 モデルのサイズ 訓練データの数 事前の理論 None 48. 強化学習における「方策勾配法（Policy Gradient Method）」とは何ですか？ Q関数を間接的に最適化する手法 環境の動作をシミュレートする手法 方策（Policy）を直接学習し、最適化する手法 報酬の割引率を計算する手法 None 49. バッチ正規化を使用した場合、アクティベーション関数にReLUを選ぶ理由は何ですか？ ReLUは非線形性を持たないため ReLUは出力が負にならないため ReLUは勾配消失問題に強いため ReLUは計算コストが低いため None 50. 欧州連合（EU）の「AI規制法案」において、AIシステムが「高リスク」と判断されるのはどのような場合ですか？ 医療や交通などの重要な分野で使用される場合 ゲームやエンターテイメント分野で使用される場合 AIが自己修復機能を持つ場合 AIが完全に自律的に動作する場合 None 51. 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 52. 個人情報保護法に基づき、データが漏洩した場合に企業が行うべきことは何ですか？ 情報の削除のみ 法律に基づいて情報を公開すること 速やかに本人に通知し、必要に応じて監督機関に報告すること 問題が解決するまで放置すること None 53. AIの透明性が欠如していることが原因で発生する「アカウンタビリティ（説明責任）」の問題とは何ですか？ AIがすべてのタスクを効率的に処理する AIがデータを削除する AIがプライバシーを保護する AIが誤った判断をした際、誰がその責任を負うべきかが不明瞭になること None 54. 自然言語処理において、ELMo（Embeddings from Language Models）が提供する主な利点は何ですか？ 単語の頻度を計算する 単語の文法的役割を解析する 単語の意味を文脈に基づいて動的に変化させる 文書全体を要約する None 55. AIシステムがサイバー攻撃を受けた場合、何が最優先で行うべき対応ですか？ システムの動作を完全に停止する 攻撃の痕跡を消去する 被害範囲を評価し、迅速に攻撃を封じ込める システムを再起動する None 56. AIがソーシャルメディアでの情報操作に悪用される際、どのような手法が取られる可能性がありますか？ AIがユーザーの投稿を削除する AIが大量のフェイクアカウントを作成し、虚偽情報を広める AIがすべてのコメントを検閲する AIがプライバシーを保護する None 57. 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 58. ディープラーニングにおける「ハイパーパラメータ」とは何か？ モデルが自動的に学習するパラメータ モデルの学習前に手動で設定するパラメータ データの前処理段階で計算されるパラメータ 訓練データから推測されるパラメータ None 59. 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 60. 転移学習を使用した場合、初期層の「凍結」はどのような役割を果たしますか？ 訓練時間を短縮する 過学習を防ぐ 新しいデータに過剰に適応するのを防ぐ 学習率を高くするための処置 None 61. どの正則化手法が特徴選択に最も適しているか？ L1正則化 L2正則化 ドロップアウト バッチ正則化 None 62. 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 63. 不正競争防止法において、「虚偽表示」とは何ですか？ 他社の商品を宣伝する行為 商品を模倣する行為 他社の営業秘密を公開する行為 商品やサービスの内容について虚偽の表示を行う行為 None 64. 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 65. マルチヘッドアテンションを使うことで得られる主な利点は何ですか？ 並列処理による計算効率の向上 パラメータ数が減少する 複数の異なる視点から情報を取得でき、表現力が向上する 過剰適合を防ぐ None 66. CNNモデルで、オーバーフィッティング（過学習）を防ぐために一般的に使用される手法はどれですか？ ドロップアウト グラデーションブースティング ストライドの増加 正規化層の追加 None 67. 異常検知にIsolation Forestを適用した際、異常データが多く検出され、検出結果が多くの誤検知を含んでいることがわかりました。この問題を解決するために最も適切な対応はどれですか？ 異常と正常の境界を再調整する（しきい値の調整） K-meansクラスタリングに切り替える データを削減して処理を簡素化する 次元削減を行ってから再度適用する None 68. 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 69. SHAPの利点として正しいものはどれですか？ モデルのパラメータを最適化する 各特徴量が予測にどれだけ影響したかを明確に示す モデルの訓練速度を速める 過学習を防ぐ None 70. 「要配慮個人情報」とは何ですか？ 公にされている個人情報 他人に知られたくないセンシティブな個人情報 ビジネスに関連する情報 企業の経営データ None 71. 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 72. 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 73. AI開発委託契約において「契約解除の条件」とは何ですか？ 契約が自動的に終了する条件 委託者が納期を守らない場合の条件 開発者が納品物を納期前に提出する条件 契約が解約される際の条件を明記したもの None 74. 誤差関数として最も適切なものを選択してください。次の状況において、外れ値の影響を最小限に抑えたい場合の回帰問題です。 平均二乗誤差（MSE） 平均絶対誤差（MAE） Huber誤差 二項クロスエントロピー None 75. 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 76. AI開発委託契約における「リスク分担」とは、どのような内容を指しますか？ 委託者が全てのリスクを負うこと 開発に関わる費用や責任を、開発者と委託者で事前に明確に分け合うこと 開発者が全てのリスクを負うこと リスクに関して取り決めは行わないこと None 77. 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 78. 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 79. LSTMの「忘却ゲート」の役割は何ですか？ 新しい情報を追加する 過去の情報を保持するかどうかを決定する 出力を制御する 勾配を計算する None 80. 著作権法における「著作物」とは何ですか？ 物理的な作品のこと 創作的な思想または感情を表現したもの 事実を記載したもの 公共の作品のみ None 81. 平均絶対誤差（MAE）はどのように計算されますか？ 予測値と実際の値の差を絶対値にして平均 予測値と実際の値の差を二乗して平均 予測値と実際の値の差を対数変換して平均 予測値と実際の値の差の平方根を取って平均 None 82. 「死んだニューロン」問題を防ぐための改善策として適切なのはどれですか？ シグモイド関数に置き換える 勾配爆発を防ぐ Leaky ReLUやPReLUを使用する 学習率を高く設定する None 83. 「モダリティドロップアウト」はどのような状況で使用されますか？ すべてのモダリティを無視して学習するため 一部のモダリティが欠損している場合に学習を続けるため モダリティ間の相互作用を無視するため モダリティごとの精度を増やすため None 84. 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 85. Dijkstraアルゴリズムにおける制約として正しいものはどれか。 グラフ中のエッジのコストが負の値を取る場合、正しく動作しない エッジのコストが正の値である場合、動作しない 無限に近いエッジのコストが存在する場合、動作が停止する すべてのノードをランダムに探索するため、結果が不確定になる None 86. 米国の「AI倫理原則」において、「説明責任」とはどのように定義されていますか？ AIが人間に代わってすべての責任を持つこと AIの開発者や運用者が、AIの決定に対して責任を負うこと AIが自動で問題を解決すること AIが自己学習を行うこと None 87. 誤差逆伝播法の計算が終わった後、何を行いますか？ モデルのアーキテクチャを変更する 重みを更新する 訓練データを再設定する テストデータを使用する None 88. 教師あり学習における「決定木（Decision Tree）」の利点として最も適切なものはどれですか？ 訓練が非常に高速である 多数のクラスに対して優れた性能を発揮する ハイパーパラメータの調整が不要である 結果の解釈が容易で、説明しやすい None 89. 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 90. 特許を取得するために必要な要件に該当しないものはどれですか？ 新規性 進歩性 産業上の利用可能性 登録商標 None 91. エキスパートシステムの知識ベースを構築する際に使用されることが多いのはどの手法か？ データマイニング 機械学習 ヒューリスティックアプローチ ニューラルネットワーク None 92. 正規化層の使用が特に重要となるのはどのようなモデルですか？ 深層ニューラルネットワーク 線形回帰モデル サポートベクターマシン ロジスティック回帰モデル None 93. シグモイド関数の主な欠点は何ですか？ 出力が0か1しかない 計算速度が遅い 勾配消失問題が発生しやすい 勾配爆発問題が発生しやすい None 94. ファインチューニングを行う際に「凍結された層」を再び解凍して学習させるべき状況はどのような場合ですか？ モデルが過学習している場合 新しいデータセットが非常に小さい場合 学習率が高すぎる場合 新しいタスクが元のタスクと大きく異なる場合 None 95. 学習率が小さすぎると、どのような問題が発生しますか？ 学習が収束しない 学習速度が遅くなる モデルが過剰適合する バッチサイズが固定される None 96. BERTの「マスク言語モデル（MLM）」はどのように機能しますか？ テキストの一部を隠し、隠された単語を予測する テキストの長さを調整する 単語を別の言語に翻訳する 文の順序を変える None 97. AI技術を持つ企業が、市場で競争を排除するために「排他的取引契約」を結ぶことは、独占禁止法に違反する可能性がありますか？ はい、特定の取引先にのみAI技術を提供する行為は競争を制限する可能性がある いいえ、取引契約は自由に結ぶことができる はい、AI技術を他社に無償で提供する場合のみ違反となる いいえ、独占禁止法は取引契約には適用されない None 98. 「データ拡張（Data Augmentation）」がAIモデルの学習に有効な理由は何ですか？ 学習データを仮想的に増やし、モデルの汎化性能を向上させるため データを削除して学習時間を短縮するため データを無作為に分割して学習するため モデルの過学習を促進するため None 99. Word2Vecの「スキップグラムモデル」の特徴は何ですか？ 中心となる単語から周囲の単語を予測する 文脈単語から中心単語を予測する 単語間の類似性を計算する 単語の頻度を基にベクトルを生成する None 100. 音声処理における「シーケンス・トゥ・シーケンスモデル（Seq2Seq）」はどのように使用されますか？ 音声認識において音声をテキストに変換するため 音声の波形を画像に変換するため 音声信号を圧縮するため ノイズキャンセリングのため None 101. 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 102. マルチモーダル学習とは何ですか？ 単一のデータソースを使用してモデルを訓練する手法 複数の異なるデータモダリティ（例: 画像、音声、テキスト）を統合して学習する手法 異なるネットワーク構造を比較する手法 データの前処理を行う手法 None 103. AIプロジェクトの「MLOps（Machine Learning Operations）」が必要とされる理由は何ですか？ モデルの学習時間を短縮するため AIモデルの開発、デプロイ、運用を効率的に管理・自動化するため データの前処理を効率化するため モデルの精度を向上させるため None 104. 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 105. 畳み込み層の出力が高次元データの場合、次の層に何を使って接続することが一般的ですか？ 全結合層 プーリング層 リカレント層 フィルター層 None 106. 「アクティブラーニング」とはどのような手法ですか？ 全データに対して一度にラベリングを行う手法 ラベル付きデータを削除して学習する手法 データの次元を削減する手法 モデルが自動的に学習データを選んでラベル付けを行う手法 None 107. 教師あり学習モデルを構築しているときに、訓練データが極端に不均衡な場合、最も有効なアプローチはどれですか？ データを削減してモデルの複雑さを制御する 非線形モデルに変更する クラスの重みを調整するか、サンプリングを行う グリッドサーチでハイパーパラメータを調整する None 108. AI開発委託契約において、知的財産権に関連する紛争が発生した場合の対応策として、契約に盛り込むべき内容は何ですか？ 委託者が全ての責任を負うことを定める 開発者が全ての責任を負うことを定める 知的財産権に関する取り決めは行わない 知的財産権に関する責任の所在と、紛争解決の手順を明記する None 109. 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 110. 独占禁止法の主な目的は何ですか？ 企業間の競争を減少させるため 公正で自由な競争を促進し、市場の健全な発展を図るため 大企業の市場独占を促進するため 企業が価格を統一するため None 111. モデルの評価指標として「精度（Accuracy）」が使用されるのはどのような場合ですか？ クラスのバランスがとれている分類問題 データの欠損が多い場合 クラスに偏りがある分類問題 精度よりも再現率が重要な場合 None 112. 外れ値が多いデータセットでMSEを使用した場合のリスクは何ですか？ 学習が遅くなる モデルが正確にならない 外れ値に過剰適合する モデルの構造が複雑になる None 113. AIの発展によって生じる問題として、最も適切なものはどれか。 AIによる仕事の自動化により、全ての業種で雇用が増加する AIによる仕事の自動化により、一部の業種で人間の雇用が失われる可能性がある AIは人間の雇用を守るため、仕事の自動化は行わない AIは人間の仕事に影響を与えないため、雇用の変化はない None 114. AIによる「自動化された詐欺メール生成」は、どのような悪用例に該当しますか？ AIが誤ってメールを削除すること AIがスパムメールを削除すること AIが個人情報を盗み、詐欺メールを自動生成して送信すること AIがメールの内容を自動で翻訳すること None 115. 全結合層の計算の過程で「活性化関数」が果たす役割は何ですか？ 出力を線形にする 入力データを増加させる モデルに非線形性を加える 計算を簡略化する None 116. 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 117. 転移学習モデルの「初期層」を凍結することによる弊害は何ですか？ モデルの計算速度が遅くなる パラメータ数が増加する 新しいタスクに対して適応力が落ちる可能性がある 学習率が大きくなる None 118. 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 119. 強化学習における「割引率（ディスカウントファクター）」の役割は何ですか？ 未来の報酬の価値を現在の報酬と比較するため 学習率を決定する 行動選択を調整する 環境の動きを変化させる None 120. グローバルな解釈性とは何ですか？ モデル全体の動作やパラメータの役割を説明する手法 特定のデータポイントに対する解釈を行う手法 データのクレンジングを行う手法 モデルの速度を評価する手法 None 121. 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 122. 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 123. 独占禁止法における「優越的地位の濫用」とは何ですか？ 大企業が取引先に対して不当な条件を押し付ける行為 企業が市場を独占する行為 企業が技術を開示する行為 企業が他社と連携して商品を販売する行為 None 124. DQNアルゴリズムで使用される「固定ターゲットネットワーク」の主な目的は何ですか？ エージェントの行動を制御するため Q値の更新を安定化させるため 環境の報酬を固定するため モデルの学習速度を上げるため None 125. 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 126. 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 127. ドロップアウト正則化とは何ですか？ モデルのパラメータを増加させる手法 特徴量を減少させる手法 学習中にランダムにニューロンを無効にする手法 データを増やす手法 None 128. 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 129. 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 130. 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 131. 独占禁止法において「不当な取引制限」とは何ですか？ 企業が自由に価格を設定する行為 競合企業が協定を結び、取引の条件を制限する行為 企業が市場に参入する行為 企業が他社と技術を共有する行為 None 132. グリッドサーチとランダムサーチの主な違いは何ですか？ グリッドサーチはパラメータをランダムに選ぶ グリッドサーチはすべての組み合わせを試すのに対し、ランダムサーチはランダムに選んだ組み合わせを試す ランダムサーチは必ず最適解を見つける グリッドサーチは訓練データを使用しない None 133. データ拡張における「ラベル保持」とは何ですか？ 新しいラベルを生成すること ラベルを削除して無効にすること ラベルを正規化すること データを拡張した際に、元のラベルをそのまま維持すること None 134. AIの「自律システム」において、透明性が欠如していると、どのようなリスクが発生しますか？ AIが自動でデータを削除する AIが常に正確に動作する AIがデータを正しく処理しない AIの判断が予測不可能であり、人間がその行動を理解できず、重大な事故や誤動作が発生するリスク None 135. モデルの選択において、あるモデルがトレーニングデータに対して非常に良い性能を示すが、テストデータに対して性能が低い場合、何が起こっていますか？ モデルはオーバーフィッティングしている モデルはアンダーフィッティングしている モデルは訓練が不足している モデルは適切に訓練されている None 136. 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 137. YOLO（You Only Look Once）モデルの特徴は何ですか？ 畳み込み層を持たない 物体検出において非常に低い精度を持つ 各物体を別々に検出する 画像全体を一度だけ見て、同時に複数の物体を検出する None 138. 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 139. AIプロジェクトを成功させるために、クロスファンクショナルチームの重要性は何ですか？ すべてのメンバーがデータサイエンスの専門家であるため 開発コストを削減するため データ収集に特化したチームを構成するため 技術面だけでなく、ビジネス面や法的要件などの多角的な視点が必要なため None 140. AIシステムのセキュリティ対策において、データの「暗号化」の目的は何ですか？ データを迅速に処理するため データを永久に保存するため データの機密性を確保し、不正アクセスから保護するため データを共有しやすくするため None 141. 音声処理における「メル周波数ケプストラム係数（MFCC）」の役割は何ですか？ 音声信号の特徴量を抽出する 音声信号のノイズを除去する 音声信号を正規化する 音声信号を圧縮する None 142. AIによるクレジットスコアリングシステムが特定の地域の住民に不利な結果を出す場合、そのバイアスを解消するために取るべき対策は何ですか？ 特定の地域に関連するデータを削除する 地域データを使用しないようにする すべての地域のデータを均等に使ってAIモデルを訓練する クレジットスコアリングのプロセスを停止する None 143. 「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 144. 強化学習において「ハイパーパラメータの調整」で重要な項目は何ですか？ 環境の状態数 エピソードの長さ Q値の初期値 学習率や割引率、探索率 None 145. 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 146. AI技術がフェイクニュースの生成に利用されるリスクとして正しいものはどれか。 AIはニュース記事を自動生成できるが、フェイクニュースの生成には使われない AIは常に正確な情報を生成するため、フェイクニュースの心配はない AIは自然言語生成を用いて、信頼性の低い情報や誤情報を生成するリスクがある AIは画像認識のみを行うため、フェイクニュースの生成には関与しない None 147. 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 148. 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 149. RPROP（Resilient Backpropagation）の特徴は何ですか？ 勾配を使用して更新を行う バッチ学習の方法を使用する 各重みに対して固定の学習率を使用する 更新の大きさを勾配の符号に基づいて調整する None 150. モデルの評価を行う際、学習曲線を利用することによって得られる情報は何ですか？ モデルの学習率 データの分布 モデルがオーバーフィッティングしているかどうかを判断できる ハイパーパラメータの最適値 None 151. 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 152. 欧州連合（EU）が発表した「AI倫理ガイドライン」における、最も重要な原則は何ですか？ 人間中心のAI 自由なAI開発 技術競争の強化 AIの自己決定権 None 153. 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 154. 強化学習において「割引率」が0.9に設定されている場合、次の報酬の価値はどのように計算されるでしょうか？ 未来の報酬の影響が10%になる 将来の報酬は無視される 現在の報酬が100%評価される 未来の報酬が90%評価される None 155. 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 156. 著作権法に基づいて、著作物をパブリックドメインにするためには何が必要ですか？ 著作権の放棄を宣言するか、保護期間が終了する 著作権者が自ら権利を強化する 著作権の更新手続きを行う 著作権者が著作物を商業利用する None 157. 自然言語処理における「トークン化」とは何ですか？ 文章を要約するプロセス 文章を単語や文字に分割するプロセス 単語をランダムに並び替えるプロセス 文法的な関係を解析するプロセス None 158. 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 159. 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 160. 「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 Time's up
