G検定～模擬試験⑤～ 2024年12月6日 ailearn 1. 「逆伝播法（Backpropagation）」がモデル解釈性に与える影響は何ですか？ モデルの計算量を増加させる モデルの性能を低下させる 訓練データを必要としなくなる 特定の予測に対する寄与度を確認するために使用できる None 2. AI技術が「ディープフェイク」のような悪用に対処するために必要な対策は何ですか？ AIの技術を使ってディープフェイクの検出や防止を行い、法的規制を整備すること AIが全てのデータを公開すること AIが全てのフェイクを無視すること AIが全てのフェイクを削除すること None 3. 「線形回帰」において、決定係数（(R^2\））が示すものとして正しいのはどれですか？ 説明変数が目的変数をどれだけ説明できるかを表す指標 モデルがすべてのデータ点を正確に予測できる確率 モデルの誤差の総和 データの分散の逆数 None 4. 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 5. 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 6. オートエンコーダの再構成誤差（Reconstruction Error）とは何ですか？ 元のデータと再構成されたデータとの差 学習中の重みの変化量 次元削減後のデータの大きさ 活性化関数の値の変化 None 7. 最適化手法の一つとして「AdaGrad」が持つ特徴は何ですか？ 各パラメータに対して固定された学習率を使用する 学習率を各パラメータの過去の勾配の合計に基づいて調整する パラメータの更新を行わない モーメンタムを使用しない None 8. AIガバナンスにおける「持続可能性」が考慮される理由は何ですか？ AI技術が長期的に社会に良い影響を与え続け、環境への悪影響を最小限に抑えるため AIがすべてのデータを削除するため AIがすべての判断を自動で行うため AIがすべてのリソースを無視するため None 9. 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 10. AIガバナンスにおいて、企業が「リスク管理」を強化する理由として適切でないものを1つ選んでください。 法規制への違反を防ぐため 社会的信用を維持するため 競合他社の技術を排除するため ユーザーへの安全性を確保するため None 11. モデルの軽量化で「ファインチューニング」が行われる主な目的はどれですか？ モデルサイズを削減する 圧縮後に低下した精度を回復させる 新しい特徴量を追加する モデルを別のデバイスに適応させる None 12. モデルの軽量化手法として「パラメータ圧縮（Parameter Compression）」の目的は何ですか？ モデルのパラメータ数を減少させ、メモリ使用量を削減する モデルの学習率を最適化する モデルの精度を低下させる モデルのトレーニングデータを圧縮する None 13. 「ハイパーパラメータチューニング」を行う際に、過学習を防ぐための適切な手法はどれですか？ 学習データを増加させる 検証データを使用してモデルのパフォーマンスを評価する ハイパーパラメータをランダムに設定する データをすべてトレーニングデータとして使用する None 14. 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 15. モデル軽量化において、「混合精度トレーニング（Mixed Precision Training）」が効果的な理由は何ですか？ モデルのトレーニング速度を遅くするため モデルの計算精度を低下させるため 32ビットと16ビットの計算を組み合わせることで、計算効率を向上させつつ精度を維持できるため モデルのデータセットを圧縮するため None 16. AIガバナンスにおける「透明性」が重要視される背景として適切なものを1つ選んでください。 AIのパフォーマンスを最大化するため AIシステムの意思決定に信頼を確保するため AI開発のコストを削減するため AIシステムを完全に制御するため None 17. AIモデルを学習させる前に「データの分割」を行う理由は何ですか？ データを削除するため データの質を落とすため モデルの精度を検証するため モデルの複雑さを増やすため None 18. AIサービス提供契約において、「契約の解除条件」はどのように定められますか？ 法律で一律に定められている サービス提供者が一方的に決定する 契約で明示的に取り決められる 委託者が自由に決定する None 19. 最適化手法における「早期停止」とは何ですか？ 訓練データの量を減らすこと モデルのトレーニングを早めに停止すること 学習率を低下させること バッチサイズを変更すること None 20. 「尤度関数」とは何ですか？ あるモデルがデータをどの程度よく説明しているかを示す指標 モデルの分散を最小化する関数 データを標準化するための関数 データのばらつきを示す指標 None 21. AIサービス提供契約における「データの匿名化」が求められる理由として適切なものはどれですか？ データの使用を無制限にするため データの削除を容易にするため データを共有しやすくするため 個人情報保護法やGDPRなどの法的規制に準拠するため None 22. データ収集において「ストリーミングデータ」とはどのようなデータを指しますか？ 一度に収集される固定量のデータ 定期的に更新される静的データ 時間とともに連続して生成されるデータ 匿名化されたデータ None 23. データの欠損値が多い場合に行われる代表的な処理方法はどれですか？ 欠損値の除去や補完 モデルの複雑化 特徴量のスケーリング ランダムフォレストの適用 None 24. 「学習率減衰（Learning Rate Decay）」が特に有効となる場面はどれですか？ 初期学習段階で収束速度を上げたい場合 勾配が発散しやすいモデルの場合 学習の後半で微調整を行いたい場合 モデルの汎化性能を完全に改善する場合 None 25. モデル軽量化を行う際に「モデル圧縮ライブラリ」が使用される理由は何ですか？ モデルの圧縮や量子化、プルーニングを容易に行うため モデルの学習データを増加させるため 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 None 26. SHAPとLIMEの違いとして最も適切なのはどれですか？ SHAPはゲーム理論に基づき、LIMEはモデルを単純化して解釈を行う SHAPはローカル解釈に特化し、LIMEはグローバル解釈に特化している SHAPは特徴量の重要度を計算し、LIMEはモデルの速度を向上させる SHAPはブラックボックスモデルには適用できない None 27. AIにおいてデータの「ラベリング」とは何を指しますか？ データを削除すること データを無作為に分割すること データの次元を増やすこと データに対して正解を付けること None 28. AI技術において「長期的影響」を考慮する必要がある理由は何ですか？ AIがすべての影響を無視するため AIがすべての影響を自動で計算するため AIがすべてのデータを削除するため AIが社会や環境に与える影響が長期にわたって継続する可能性があるため None 29. 「平均」とは何を表しますか？ データの最大値 データの全体を均等に分布させた場合の中心値 データのばらつきを表す指標 データの最小値 None 30. 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 31. 最適化手法において「局所最適解」とは何ですか？ モデルが収束する最良の点 訓練データの中で最適なサンプル 勾配がゼロになる点で、最適でない可能性がある モデルが一貫して高い精度を持つ状態 None 32. AIシステムの開発において「持続可能性」が重要とされる理由は何ですか？ AIシステムが長期的に利用可能で、環境への影響を最小限に抑えることが求められるため AIがすべてのエネルギーを削減するため AIがすべての資源を使用するため AIがすべてのデータを消去するため None 33. AI開発委託契約における「ライセンス契約」とは何ですか？ 開発者が開発した技術を他社に販売するための契約 委託者が開発した技術を他社に販売するための契約 開発者が委託者に対して成果物の使用を許諾する契約 法律で定められた標準契約 None 34. 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 35. データの「オーバーフィッティング」を防ぐために使用される一般的な手法はどれですか？ データ拡張や正則化 モデルのサイズを増やす データの一部を削除する モデルのパラメータを無作為に設定する None 36. 「プライバシーの保護」がAI倫理において重要な理由は何ですか？ AIが全てのデータを公開するため AIが個人のプライバシーを侵害しないようにするため AIが全てのプライバシーを削除するため AIが個人の情報を勝手に変更するため None 37. 学習率減衰（Learning Rate Decay）の目的は何ですか？ 学習率を段階的に減少させること 学習率を増加させること 学習を早く終わらせること モデルの複雑さを増すこと None 38. AI開発委託契約において「瑕疵担保責任」とは何ですか？ 開発者が納期を守る責任 開発者が納品した成果物に欠陥があった場合、その修正や損害賠償を負う責任 委託者が開発費用を支払う責任 契約のキャンセルに関する責任 None 39. モデルの解釈性とは何を指しますか？ モデルが複雑であること モデルがどのようにして予測や判断を行ったかを説明できること モデルの性能が高いこと モデルが高速に動作すること None 40. AIガバナンスにおいて「データセキュリティ」が重要視される理由は何ですか？ AIがすべてのデータを公開するため AIシステムが大量のデータを扱うため、そのデータが不正にアクセスされないように保護する必要があるため AIがすべての決定を隠すため AIがすべてのデータを削除するため None 41. データ拡張を使っても汎化性能が向上しない可能性がある場合は、どのような状況ですか？ 元のデータが非常に大規模で多様性がある場合 学習率が高すぎる場合 正則化が適切に行われていない場合 モデルが適切に訓練されていない場合 None 42. AIプロジェクトで「異常検知」を行う際、時系列データを使用する場合に最も重要な前処理はどれですか？ データを匿名化する 欠損値の処理とデータのスムージング 特徴量の作成とデータの拡張 データを正規分布に変換する None 43. オートエンコーダにおいて、潜在変数（Latent Variables）が重要とされる理由は何ですか？ 再構成誤差を最小化するために直接利用されるため 高次元データを圧縮して重要な特徴を抽出するため デコーダの構造を単純化するため 入力データのラベルを付けるため None 44. 「Adamオプティマイザー」がRMSPropに比べて有利な点として最も適切なものはどれですか？ 一次モーメントと二次モーメントの両方を利用している 学習率が自動的に減少する バッチサイズの選択が不要である 勾配消失問題を完全に解決する None 45. バッチ勾配降下法の特徴は何ですか？ 各イテレーションでデータポイントを1つだけ使用する 複数のデータポイントを使用するが、各バッチが固定されている 学習率が固定されている 全てのデータポイントを使用して勾配を計算する None 46. 「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 47. AIガバナンスにおいて「監査」が必要な理由は何ですか？ AIシステムの運用が適切かどうかを定期的に監視し、問題がないか確認するため AIがすべてのデータを公開するため AIが全ての作業を自動で行うため AIがデータを勝手に変更するため None 48. AIサービス提供契約における「秘密保持義務」はどのような情報に適用されるべきですか？ 双方が機密と認めた情報にのみ適用される すべての情報に適用される 委託者が提供したデータにのみ適用される サービス提供者の技術にのみ適用される None 49. AIガバナンスにおける「リスク管理」の重要性は何ですか？ AIがすべてのリスクを無視すること AIが全てのデータを削除すること AIがすべてのリスクを自動で処理するため AIシステムが社会や個人に与えるリスクを特定し、適切な対策を講じるため None 50. 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 51. AI倫理において「アルゴリズム監査」が必要とされる理由として最も適切なものを選んでください。 アルゴリズムの設計プロセスを完全に公開するため アルゴリズムの性能を最大化するため アルゴリズムが偏りや誤動作を引き起こさないかを定期的に検証するため すべてのアルゴリズムを禁止するため None 52. スパースオートエンコーダが通常のオートエンコーダと異なる点は何ですか？ 潜在変数が全てのニューロンに分散される 潜在変数の一部だけが活性化されるように制約がかかる 重みの更新方法が異なる データの次元削減が行われない None 53. 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 54. AIガバナンスにおいて「社会的責任」が強調される理由は何ですか？ AIがすべてのデータを公開するため AIがすべての決定を隠すため AIがすべてのデータを削除するため AIシステムが社会に対して悪影響を及ぼした場合、その影響を最小限に抑える責任があるため None 55. AIガバナンスにおける「データの正確性」を確保するために必要な取り組みは何ですか？ AIがすべてのデータを削除すること AIがすべてのデータを無視すること AIがすべてのデータを自動で生成すること データ収集の段階から正確で信頼性の高いデータを使用し、定期的に更新・検証すること None 56. モデルの解釈性を高めるために「部分依存プロット（Partial Dependence Plot, PDP）」が使用される理由は何ですか？ 特定の特徴量が予測結果にどのような影響を与えるかを可視化するため モデルのパラメータを最適化するため データセットのサイズを削減するため モデルの学習率を調整するため None 57. 最適化手法で「局所最適解」に陥るリスクを軽減するために有効な戦略として適切なのはどれですか？ 学習率を固定する モーメンタムを導入する 勾配の符号を反転させる バッチサイズを増加させる None 58. AI開発において、委託者が成果物に満足できなかった場合、どのような措置を取るべきですか？ 自ら修正する 開発者に罰金を科す 開発者を変更する まず契約に基づく瑕疵修正を開発者に求める None 59. AIサービス提供契約において、委託者がサービス提供者に対して持つ権利として、一般的に認められるものはどれですか？ サービス提供者の知的財産権を取得する権利 サービスの停止を要求する権利 サービス提供者に罰金を科す権利 サービスの品質に関する保証を求める権利 None 60. 「データバランシング」の主な目的として最も適切なのはどれですか？ データを均等に分割するため クラス不均衡の影響を軽減し、モデルの公平性を向上させるため 特徴量間の相関を削除するため トレーニングデータを増加させるため None 61. AIガバナンスにおける「国際協力」が必要とされる主な理由はどれですか。 各国の技術開発競争を促進するため 世界共通の倫理基準を策定するため AI技術の進化を遅らせるため 特定の国におけるAIの独占を助長するため None 62. AI技術の「社会的責任」とは何を指しますか？ AIが全ての責任を無視すること AIが全てのデータを削除すること AIが全ての責任を自動で負うこと AIを開発・運用する企業や個人が、AIの利用が社会に及ぼす影響について責任を持つこと None 63. オートエンコーダが他のニューラルネットワークと異なる特徴はどれですか？ ラベル付きデータを必要としない 活性化関数を使用しない 勾配消失問題を持たない 出力層を持たない None 64. モデルの解釈性が重要とされる分野はどれですか？ 医療診断 自動運転 金融取引 すべての選択肢 None 65. AI倫理において「データバイアス」を検出・解消するために必要な最も重要な取り組みとして適切なものを選んでください。 収集したデータの多様性を確認し、不足しているデータを補完する データ収集を完全に停止する データ分析をアルゴリズムに任せる 特定のデータセットに依存する設計を優先する None 66. AIガバナンスにおける「国際協力」が必要な理由は何ですか？ AIがすべての国で同じ技術を使用するため AI技術は国境を越えて影響を及ぼすため、各国が連携してルールやガイドラインを整備する必要があるため AIがすべてのデータを無視するため AIがすべての国で同じ規則に従うため None 67. データ分析における「特徴量エンジニアリング」の目的は何ですか？ データを削除すること データを統計的に分析すること データの欠損値を補完すること モデルの性能を向上させるために、新しい特徴量を生成・選択すること None 68. AI開発委託契約で「成果物のエラーやバグが発見された場合」に、受託者に求められる対応として適切なのはどれですか？ 委託者が独自にエラーを修正する 受託者が無償で修正し、再納品する 成果物をそのまま使用する エラーが発生しても責任を問わない None 69. スパースオートエンコーダが入力データに対して「スパースな表現」を学習する目的は何ですか？ 潜在変数の次元数を増やすため エンコーダとデコーダの計算量を削減するため 再構成誤差をゼロにするため 必要最小限の特徴のみを学習することで、ノイズや冗長性を排除するため None 70. 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 71. 部分依存プロット（PDP）が使用される目的として最も適切なのはどれですか？ 特定の予測結果の根拠を説明するため モデルのトレーニング時間を短縮するため 特徴量の全体的な影響を視覚化するため モデルの予測精度を向上させるため None 72. AI開発委託契約における「成果物の瑕疵担保責任」の期間延長を求める際、委託者が行うべき対応は何ですか？ 開発者に一方的に延長を求める 法律で定められた期間に従う 延長を求めずに自ら修正する 開発者との合意の上で、契約書を修正する None 73. AIサービス提供契約で、利用者がサービスを運用中に規約違反を犯した場合、提供者がサービスを停止する権利を行使する主な理由として適切なのはどれですか？ 規約違反があっても、提供者には停止権はない 提供者が利用者の行動を監視して収益を上げるため 規約違反に関わらず、利用者に常時サービスを提供する義務があるため 利用者が規約に違反した場合、サービス提供者に法的責任が及ぶ可能性があるから None 74. オートエンコーダの出力層は何を生成しますか？ クラスラベル 元の入力データの再構築 データの次元削減結果 活性化関数の値 None 75. 次のうち、オートエンコーダが適用される典型的なタスクはどれですか？ クラス分類 物体検出 ノイズ除去 時系列予測 None 76. 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 77. データ拡張の一環として「ノイズを追加する」主な理由は何ですか？ モデルのトレーニング時間を短縮するため データの品質を向上させるため モデルのノイズ耐性を向上させるため 特定の特徴を強調するため None 78. 勾配降下法の目的は何ですか？ モデルの精度を向上させること 損失関数を最小化すること 学習率を調整すること 特徴量を選択すること None 79. モデルの軽量化を行う主な目的は何ですか？ モデルの精度を向上させるため モデルの計算リソースを削減し、実行速度を向上させるため モデルをより複雑にするため モデルのトレーニングデータを増やすため None 80. モデルの解釈性が低い場合、どのようなリスクが生じますか？ 訓練データが増える モデルのパフォーマンスが向上する モデルの予測結果を信頼できなくなる 学習率が下がる None 81. AI技術において「説明責任」が不可欠である理由は何ですか？ AIが全ての説明を無視するため AIが下した決定に対して人間が責任を持ち、その結果を説明する必要があるため AIが自動で全ての決定を行うため AIがすべてのデータを削除するため None 82. モデルの解釈性が低いと考えられるディープラーニングモデルに対して、解釈を提供する代表的な技術はどれですか？ LIMEやSHAP 正則化やドロップアウト 勾配消失の防止 ハイパーパラメータの最適化 None 83. 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 84. SHAP（Shapley Additive exPlanations）とは何ですか？ モデルのパラメータを最適化する手法 モデルの各特徴量が予測にどの程度貢献しているかを定量化する手法 モデルの過学習を防ぐ手法 データの前処理手法 None 85. スパースオートエンコーダが有効な理由は何ですか？ データ全体を網羅的に処理するため データの冗長性を除去し、重要な特徴を強調するため 活性化関数を変更できるため 大量のラベル付きデータが必要だから None 86. AIサービス提供契約における「データの保存期間」はどのように決定されますか？ 法律で決定される 委託者の判断で決定される 契約によって明示的に定められる サービス提供者が一方的に決定する None 87. AI技術が「持続可能な開発目標（SDGs）」に貢献できる方法として適切なのはどれですか？ AIが全ての開発目標を無視すること AI技術を活用してエネルギー効率を改善し、貧困や教育、医療の分野での解決策を提供すること AIが全てのデータを削除すること AIが全ての開発目標を自動で設定すること None 88. 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 89. AI倫理における「公正性」と「平等性」の違いとして適切なのはどれですか？ 公正性は個別の状況に応じた扱い、平等性は全ての人を同じように扱うこと 公正性は全ての人に同じ結果を提供すること、平等性は全ての人に異なる結果を提供すること 公正性は特定のグループを優遇すること、平等性は全ての人を無視すること 公正性は全ての人に同じ結果を提供すること、平等性は特定のグループを優遇すること None 90. AI技術の使用において「透明性」が求められる理由は何ですか？ AIがすべての決定を公開するため AIがどのようにして決定を下しているのかがわからないと、結果の正当性や信頼性が失われるため AIが全てのデータを隠すため AIがすべての判断を自動で行うため None 91. オートエンコーダを異常検知に使用する際、異常データが検出される基準は次のうちどれですか？ 再構成誤差が異常に大きい場合 潜在変数の次元が基準を超える場合 エンコーダの出力が入力データに一致する場合 デコーダの構造が複雑な場合 None 92. データ拡張における「ミックスアップ（Mixup）」とは何ですか？ データのランダム削除 画像の色調補正 データを削減する手法 複数の異なるデータを混合して新しいデータを生成する手法 None 93. 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 94. モデル解釈性を考慮したAIシステムの設計において、「倫理的意思決定」を補助するために重要となる要素はどれですか？ モデルの処理速度 モデルの予測精度 モデルの説明可能性 モデルのパラメータ数 None 95. Adamオプティマイザーの特徴として正しいものはどれですか？ 学習率が固定である 逐次的にデータを学習する 交差エントロピー損失に特化している 勾配のモーメントを利用する None 96. AI開発委託契約における「成果物の所有権」に関して、最も一般的な取り決めはどれですか？ 開発者が常に所有権を持つ 委託者が常に所有権を持つ 契約で明示的に取り決めた場合に所有権が決まる 法律で自動的に所有権が決まる None 97. 「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 98. RMSPropが「AdaGrad」の課題を解決するために導入した主な改善点は何ですか？ 学習率を完全に固定した パラメータ更新をミニバッチ単位で行う 損失関数を動的に変更する 勾配の移動平均を計算する仕組みを追加した None 99. AI倫理における「公平性」とは何を意味しますか？ 全ての人に平等なアクセスを提供すること 特定のグループに有利な結果を提供すること AIが決定を自動で行うこと AIがすべてのデータを削除すること None 100. AIガバナンスにおいて「説明可能性」が必要とされる理由は何ですか？ AIが自動で全ての決定を行うため AIがすべての判断を自動で行うため AIの決定を人間が理解できる形で説明できる必要があるため AIが全てのデータを無視するため None 101. Adamオプティマイザーの特長は何ですか？ 固定された学習率を使用する モーメンタムを使用しない 自動的に学習率を調整する 各パラメータに対して同じ更新を行う None 102. モーメンタム法の主な利点は何ですか？ 局所最適解に陥るリスクを減少させること 計算を簡素化すること 学習率を固定すること 各イテレーションで新しいサンプルを使用すること None 103. モデル軽量化の手法の一つである「知識蒸留（Knowledge Distillation）」とは何ですか？ 大きなモデルの知識を小さなモデルに伝達する手法 モデルのパラメータを増加させる手法 モデルのデータ量を削減する手法 モデルの精度を向上させる手法 None 104. 「Nesterov Accelerated Gradient（NAG）」がモーメンタム法と異なる点はどれですか？ 勾配の方向を無視する 現在の位置ではなく、予測された位置で勾配を計算する パラメータの更新を完全に停止する 学習率を動的に変更する None 105. 最適化手法における「自動微分」とは何ですか？ 勾配降下法の別名 微分計算を自動化する手法 データの前処理手法 パラメータの最適化技術 None 106. オートエンコーダの主な目的は何ですか？ 画像生成 次元削減と特徴抽出 データの分類 出力層の誤差を減らす None 107. AIガバナンスにおける「イノベーションの促進」と「リスク管理」のバランスをとるために重要なことは何ですか？ リスク管理を無視してイノベーションを優先すること イノベーションを抑制し、すべてのリスクを避けること AIがすべてのリスクを自動で管理すること リスク管理を行いながら、イノベーションが阻害されないようにするためのガイドラインや規制を整備すること None 108. 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 109. AIプロジェクトで「データのクレンジング」が必要となる理由として最も適切なのはどれですか？ データを匿名化するため データの正規分布を確認するため データの質を向上させ、分析の正確性を高めるため データを分割するため None 110. AIガバナンスにおける「説明責任」とは何を指しますか？ AIが下した決定に対して、開発者や運用者が責任を持ち、そのプロセスを説明できる必要があるため AIがすべての決定を自動で行うため AIがすべてのデータを削除するため AIがすべての作業を監視するため None 111. 「責任の所在」がAI倫理において重要な理由は何ですか？ AIがすべての決定を自動で行うため AIが全ての責任を放棄するため AIがすべてのデータを削除するため AIが誤った決定を下した場合、誰がその結果に責任を持つべきかが明確でなければならないため None 112. データ拡張において、音声データの「時間引き伸ばし（Time Stretching）」の主な効果は何ですか？ データのラベルを変更せずに、再生速度を変更してモデルの適応能力を向上させる 音声データの周波数特性を変更して分類性能を向上させる 音声データにノイズを追加して耐性を強化する データの時間的構造を破壊することで汎化性能を高める None 113. 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 114. AIプロジェクトでデータ収集を行う際に重要なことは何ですか？ データ量が多ければよい データの質と目的に合った適切な収集が行われていること データの前処理を行う前にすべてのデータを削除すること モデルの選定を先に行うこと None 115. 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 116. 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 117. 軽量化されたモデルをエッジデバイスにデプロイする際に「オンデバイス推論」が推奨される理由として最も適切なのはどれですか？ クラウドへの依存度を減らし、リアルタイム処理を可能にするため モデルを直接トレーニングするため 高精度な計算を実行するため デバイスのストレージを最小化するため None 118. 「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 119. AIガバナンスにおける「倫理的ガイドライン」の役割は何ですか？ AIシステムが社会に与える影響を考慮し、倫理的問題を防ぐための枠組み AIが全ての判断を下すための規則 AIがすべてのデータを無視するため AIが自動で全ての作業を行うため None 120. 主成分分析（PCA）の主な目的は次のうちどれですか？ モデルの精度を向上させる データの次元を削減し、情報を効率的に保持する 特徴量間の相関関係を削除する データを標準化する None 121. 「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 122. AIガバナンスにおける「監視体制の強化」が重要視される理由は何ですか？ AIがすべての判断を無視するため AIシステムが誤作動を起こした場合に迅速に対処し、悪影響を最小限に抑えるため AIがすべてのデータを削除するため AIがすべての決定を隠すため None 123. モデルの軽量化手法として「低ランク近似」を用いる場合の主な目的は何ですか？ モデルの精度を向上させる データセットを小さくする モデルのパラメータを減少させ、効率化を図る モデルの学習時間を増やす None 124. モデルの解釈性が低い場合、実運用で直面するリスクとして最も適切なのはどれですか？ モデルのトレーニングが早く終わる モデルのパフォーマンスが向上する モデルの設計が単純化される モデルの判断が誤解され、信頼性が低下する None 125. 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 126. 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 127. AIサービス提供契約における「知的財産権の帰属」はどのように決定されますか？ サービス提供者に自動的に帰属する 委託者に自動的に帰属する 契約で取り決められる 法律で自動的に定められる None 128. AIガバナンスにおける「法的枠組み」の役割は何ですか？ AIがすべての法律を無視するため AI技術が社会に悪影響を及ぼさないよう、法律や規制によって運用を制限するため AIがすべての決定を自動で行うため AIがすべてのデータを削除するため None 129. 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 130. 変分オートエンコーダ（VAE）が従来のオートエンコーダと異なる点は何ですか？ ランダムノイズを加えて潜在空間を探索する 入力データを圧縮せずに直接再構成する 潜在変数の数が多い 出力がラベル付きデータである None 131. AI技術における「倫理的影響」を監視するために必要なメカニズムは何ですか？ AIがすべての倫理的影響を無視すること AIがすべてのデータを自動で削除すること 独立した倫理委員会を設置し、AIの使用が社会や個人に与える影響を定期的に監視すること AIが全ての倫理的影響を自動で報告すること None 132. 「分散」とは何を意味しますか？ データの最大値と最小値の差 データのばらつきを示す指標 データの中央値 データの確率分布を示す関数 None 133. 「ベイズ推定」とはどのような方法ですか？ データの次元削減を行う手法 確率分布を均一にする手法 データの標準化を行う手法 事前確率と新しいデータを組み合わせて、事後確率を求める手法 None 134. 勾配降下法のバリエーションとして「確率的勾配降下法（SGD）」がありますが、これの特徴は何ですか？ 各イテレーションで1つのサンプルを使用して勾配を計算する 全てのデータを使用して勾配を計算する バッチサイズを使用して勾配を計算する 自動的に学習率を調整する None 135. 最適化手法の選択で重要な要因はどれですか？ データの種類 モデルのアーキテクチャ 学習速度と収束の安定性 全ての選択肢 None 136. 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 137. AI開発委託契約において「守秘義務契約（NDA）」の目的は何ですか？ 開発者が納期を守るため 開発に関わる情報を外部に漏らさないようにするため 委託者が開発費用を支払うため 開発者が他のプロジェクトで技術を利用するため None 138. 「モンテカルロ法」がAIにおいて有用である理由は何ですか？ 確率分布に基づいて複雑な問題を数値的に解く手法であり、サンプリングによって結果を推定できるため データの次元を削減するため モデルのパラメータを最適化するため データの欠損を補完するため None 139. 「データのスケーリング」を行わないと発生する問題は何ですか？ モデルの学習が収束しない可能性がある モデルの複雑さが増す データが削除される モデルのパラメータ数が増える None 140. 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 141. 「異常検知モデル」において、データの分布が重要である理由は何ですか？ モデルのトレーニング時間を短縮するため 正常なデータと異常なデータの分布が異なるため、異常の検出が可能になる データのラベリングを行うため データのバイアスを減らすため None 142. AI開発委託契約における「納期遅延」の場合、開発者に課される可能性がある罰則は何ですか？ 遅延損害金の支払い 委託者への特許権の譲渡 契約の延長 成果物の無料提供 None 143. データ拡張における「カットアウト（Cutout）」手法の目的は何ですか？ モデルの複雑さを減らすため 画像の一部をランダムに黒く塗りつぶして隠すことで、モデルが全体的な文脈を学習するため モデルの精度を上げるため 勾配の更新を行うため None 144. AI開発委託契約で「成果物の検収プロセス」とは、どのような目的で設定されるものですか？ 成果物が契約仕様を満たしているかを確認するため 成果物を第三者に公開するため 成果物を利用者に転売するため 成果物の著作権を移転するため None 145. AI開発委託契約において、開発中に新たに発見された技術やノウハウの知的財産権の取り扱いをどうするかは、どのように取り決めるべきですか？ 契約に基づき事前に取り決めておく必要がある 開発者が自動的に所有する 委託者が自動的に所有する 契約とは関係なく開発者が自由に利用できる None 146. 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 147. データ分析における「ヒストグラム」は何を示すものですか？ データの欠損値を示す データの正規化を行う手法 データの標準化を示す データの分布を可視化し、各範囲内のデータ数を示す None 148. オンザフライデータ拡張の利点は何ですか？ データ拡張を事前に行うことで、計算資源を節約できる データセットを圧縮する データの正規化を行う トレーニング中にリアルタイムで異なるデータバリエーションを提供し、モデルがより多様なデータを学習できる None 149. AI開発委託契約で、開発中に新たな技術やノウハウが発見された場合、それらの知的財産権の取り扱いを決めるために契約に盛り込むべき内容は何ですか？ すべての新技術は受託者に帰属する 新技術の利用を全面的に禁止する 委託者が無条件で新技術を利用する権利を持つ 新技術の権利を双方で共有するか、利用範囲を明確に定める None 150. 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 151. ニューラルネットワークの学習において使用される「勾配降下法」とは何を指しますか？ 最適化問題で勾配を最大化する手法 損失関数を最小化するための反復的な手法 モデルのパラメータを固定する手法 損失関数を最小化するための確率的手法のみを指す None 152. AI倫理における「説明責任」と「説明可能性」の違いについて最も適切な説明を選んでください。 説明責任は開発者にのみ求められるが、説明可能性は利用者に求められる 説明責任は法律上の義務であり、説明可能性は任意で提供される情報である 説明責任と説明可能性は同義である 説明責任は結果に対する責任であり、説明可能性はAIシステムの判断プロセスを理解可能にすることを指す None 153. AIガバナンスにおける「人権の保護」の重要性は何ですか？ AIがすべての人権を無視するため AIが個人のプライバシーや平等の権利を侵害する可能性があるため AIがすべてのデータを削除するため AIがすべての判断を公開するため None 154. 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 155. 「安全性」がAIシステムにおいて重要視される理由は何ですか？ AIがすべての危険を無視するため AIがすべての作業を自動で行うため AIがデータをすべて削除するため AIが予測不能な行動を取ると、深刻な事故や問題を引き起こす可能性があるため None 156. データ拡張が必要となる理由は何ですか？ 訓練データのサイズが非常に小さい場合 モデルの複雑さを増やすため 推論時の計算コストを減らすため 学習率を下げるため None 157. AI開発委託契約での「品質保証」とは、どのような意味を持ちますか？ 委託者が自由に品質を決定できること 開発者が品質管理を行わないこと 成果物が契約条件に従って適切に動作することを保証すること 成果物が常に最新技術に基づいていること None 158. AI技術における「人間中心設計」が推奨される理由は何ですか？ AIがすべてのデータを自動で処理するため AIが人間の価値観や倫理観に基づいて設計され、人間の幸福や利益に貢献することが重要であるため AIがすべての作業を手動で行うため AIがすべてのデータを削除するため None 159. 最適化手法において「Nesterov Accelerated Gradient（NAG）」の特徴は何ですか？ 勾配を更新する前に予測を行う 学習率が常に一定である バッチサイズを小さくすること モデルの複雑さを増すこと None 160. AI開発委託契約において「知的財産権の帰属」はどのように決定されますか？ 開発者に自動的に帰属する 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 法律で決定される None Time's up
