DS検定～模擬試験②～ 2024年12月7日2024年12月7日 ailearn 1. AVL木（AVL Tree）の特徴は何ですか？ 各ノードが必ず2つの子ノードを持つ 木全体の高さが常に固定されている 各ノードの左右の部分木の高さの差が1以内に保たれている 子ノードの値が親ノードの値よりも大きい None 2. 「着想・デザイン」における「エコシステムデザイン」の特徴として最も適切なものは次のうちどれですか？ 個々のプロダクトやサービスに焦点を当てる 短期的な収益性を最優先する 特定のターゲット顧客にのみ価値を提供する 異なる関係者やサービス間の連携を重視する None 3. 「デザイン思考」において、ユーザーインタビューを行う際に最も重要な要素は次のうちどれですか？ ユーザーに簡潔な選択肢を提供する ユーザーが自らのニーズや行動を自由に語れる環境を整える ユーザーに特定の結論を導く質問をする データ収集の効率性を優先する None 4. 課題定義において「フレームワーク」を使用する主な利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ 定量的な分析を完全に不要にする 課題を抽象化し、具体的な行動計画を省略できる ステークホルダーとの協議を簡略化する 問題を構造化し、全体像を明確に把握することができる None 5. AIが「法務分野」において文書管理で利用される場合、主な利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ 全ての法律文書を物理的に保存する 法律改正の必要性を自動的に提案する 裁判官の判決を完全に自動化する 大量の法的文書を自動分類し、重要な情報を抽出する None 6. 「着想・デザイン」において、データを活用してアイデアを発想する際の主な利点は次のうちどれですか？ データの精度に関係なく創造的な発想が可能になる 仮説の妥当性を客観的に評価できる 定性的データを必要としなくなる 発想のプロセスを省略できる None 7. 予測モデルの精度を評価するために、交差検証を行う主な理由は何ですか？ サンプルサイズを増やすため モデルの誤差を最小化するため データセットをランダムに分割するため モデルの過学習を防ぐため None 8. 自動運転車で使用されるAI技術に関する主な役割は次のうちどれですか？ 車両の設計を行う 車両の安全運転を支援し、障害物を認識する 燃料の消費を管理する 乗客の体調管理を行う None 9. データの「正規化」と「標準化」の違いとして最も正しい説明は次のうちどれですか？ 標準化はデータを特定の範囲に収め、正規化はデータを平均0、分散1に変換する 両者は同じ意味である 正規化はデータの欠損値を補完する 正規化はデータを特定の範囲に収め、標準化はデータを平均0、分散1に変換する None 10. 「農業分野におけるAIの活用」によって最も期待される効果は次のうちどれですか？ 農作物の生産停止 農地の縮小 作物の生産性向上と資源の最適利用 作物の種類を一種類に限定する None 11. 正規分布に従うデータを基にしたカイ二乗検定の帰無仮説は何ですか？ 2つの変数が独立である データが正規分布に従っていない データが正規分布に従っている データの分散が等しい None 12. 標本平均と母集団平均の差が小さい場合、次のうち正しい説明はどれですか？ 母集団分布は正規分布に近い 標本サイズが非常に大きい 標本は母集団を代表している 母集団分散が大きい None 13. 機械学習のモデル評価において、データのバランスが重要となるケースとして適切なものはどれですか？ クラスタリング 回帰分析 分類問題 PCA None 14. 多重検定を行う場合、家族誤差率（Family-Wise Error Rate）を制御するために使用される手法はどれですか？ Bonferroni補正 カイ二乗検定 ヒストグラムの作成 コレスポンデンス分析 None 15. 課題定義のプロセスにおいて、最初に行うべきステップは次のうちどれですか？ 現状分析 解決策の提案 チーム編成 予算の確保 None 16. データセットに含まれる外れ値を検出するために最も効果的な視覚化手法はどれですか？ 箱ひげ図 ヒストグラム 散布図 Q-Qプロット None 17. 木構造（Tree）において、全ての子ノードが2つ以下のノードを持つ木のことを何と呼びますか？ 完全二分木 二分木 完全グラフ 平衡木 None 18. 機械学習モデルの「過学習」を防ぐために最も効果的な手法は次のうちどれですか？ データの増加 モデルの複雑化 正則化（レギュラリゼーション） 学習率の低下 None 19. イノベーションを推進するための「オープンイノベーション」の主な特徴は次のうちどれですか？ 社内の資源にのみ依存して、独自のアイデアを開発する 外部との情報共有を避け、完全にクローズドな環境で開発を進める 外部のリソースや知見を活用して、社外からアイデアを取り入れる 製品の特許を完全に保護し、外部に一切公開しない None 20. データの欠損率が高い場合に推奨される手法はどれですか？ 多重代入法 欠損データの削除 平均値による補完 中央値による補完 None 21. 科学的解析における外れ値の影響を最小化するために有効な手法はどれですか？ 平均値を使用する メディアンを使用する 回帰分析を行う 分散分析を行う None 22. モデルの性能向上を目的とした「ブースティング」の手法として正しいものは次のうちどれですか？ 個々の弱い学習器を順次組み合わせ、最終的に強い学習器を作る モデルのサイズを減らす 単一の大規模な学習器を使用する データの正規化を行う None 23. 仮説検定において、第二種の誤り（βエラー）を減少させるために適切な方法は次のうちどれですか？ 有意水準（α）を大きくする。 データの標準化を行う。 p値を低下させる。 サンプルサイズを増加させる。 None 24. 課題を定義する際、定性的データの利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ 定量的な数値を基に、問題の規模を正確に測定できる 問題の感情的・社会的な側面を理解することができる 問題を迅速に解決するための戦略を導き出すことができる 問題を簡単に可視化することができる None 25. A B C D None 26. 「自然言語処理（NLP）」における「Bag of Words」のアプローチの特徴として最も適切なものは次のうちどれですか？ テキストを単語の出現頻度ベースで表現するが、単語の順序は無視する 単語の順序を重視し、文脈を保持する テキストを画像データとして変換する 単語の出現頻度を無視する None 27. 「問題をフレーミングする」とは、どのようなプロセスですか？ 問題を特定の視点から定義し、問題の範囲や焦点を明確にすること 問題を抽象的に定義し、解決策を多角的に検討すること 問題を数値化し、具体的な測定指標を設定すること 問題をステークホルダー間で共有し、合意を得ること None 28. AIが「スマートシティ」の構築において果たす役割として最も適切なものは次のうちどれですか？ 都市全体の運営をリアルタイムで最適化し、持続可能な社会の実現を支援する 都市の人口を減少させる 都市内のすべての活動を停止する 都市の環境を無視する None 29. データサイエンスにおける「欠損データの処理方法」として、最も高度な方法は次のうちどれですか？ 欠損データをすべて削除する 欠損データを無視する 欠損データをそのまま残す 欠損データを予測モデルを用いて補完する None 30. データの正規性を検定するための方法の1つとして使用される検定はどれですか？ Shapiro-Wilk検定 t検定 F検定 カイ二乗検定 None 31. イノベーションのための「オズボーンのチェックリスト」に含まれる質問として適切なものは次のうちどれですか？ 「製品の価格を上げるためにはどうすればよいか？」 「この製品の売上を最大化するには？」 「競合他社の製品をどう取り入れるか？」 「この製品をどう変えることができるか？」 None 32. 次のグラフアルゴリズムの説明に該当するアルゴリズムとして正しいものはどれですか？ 重み付きグラフにおいて、単一始点から他の全ノードへの最短経路を見つける。 負の重みが存在する場合でも動作する。 ダイクストラ法 プリム法 ベルマンフォード法 クラスカル法 None 33. データの歪度が正の値を持つとき、データの分布はどのような形をしていると考えられますか？ 左に歪んでいる 右に歪んでいる 正規分布している 対称分布している None 34. 課題定義の段階で「現状分析」を実施する主な目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ 現状と目標のギャップを明確にし、解決すべき課題を特定するため 将来の解決策を事前に決定するため ビジネス課題を抽象化し、詳細な分析を回避するため 利害関係者間の意見を完全に統一するため None 35. データの前処理で行う「標準化」とは次のうちどれを指しますか？ データの分布を平均0、分散1に変換する データの分布を一様分布にする データの欠損値を削除する データを可視化する None 36. スタック（Stack）における操作の一つで、データを取り出す操作を何と呼びますか？ push pop enqueue dequeue None 37. AIが金融業界で特に活用されている分野は次のうちどれですか？ 融資判断とリスク管理 金庫管理 物理的な現金の流通 店舗デザイン None 38. グラフ（Graph）のデータ構造において、隣接リスト（Adjacency List）の利点は次のうちどれですか？ メモリ使用量が少ない 全てのノードにアクセスするのが高速である エッジが密なグラフに向いている サイクルの検出が容易である None 39. 「自動運転車」におけるAIの役割として最も適切なものは次のうちどれですか？ AIがリアルタイムで周囲の環境を認識し、安全な運転を支援する AIが車両のエネルギー供給を担当する AIが運転者を無視する 自動運転車ではAIが不要である None 40. p値が0.01のとき、これは次のどれに該当しますか？ 仮説は棄却されるべきではない 結果が統計的に有意ではない 仮説は棄却されるべきである 第二種の誤りが犯されている None 41. A B C D None 42. デザイン思考の「共感」のステップでは、何が行われますか？ 製品のコンセプトを開発する 製品の最終的な評価を行う プロジェクトの予算を確保する ユーザーのニーズや問題を理解するために観察やインタビューを行う None 43. 以下のヒープ構造に関する説明として正しいものはどれですか？ 各ノードの値はその子ノードの値よりも常に小さいか等しい。 最小値の要素が常にルートに配置される。 最大ヒープ 二分探索木 AVL木 最小ヒープ None 44. 欠損データを処理するための一般的な手法の1つはどれですか？ 欠損値を無視する 欠損値を0に置き換える 欠損値を平均値で補完する 欠損値をランダムな値で埋める None 45. 配列（Array）のデータ構造において、データ要素の挿入や削除が特に時間がかかるのはどの位置ですか？ 先頭 中央 末尾 ランダム None 46. デザイン思考において、プロトタイプの主な目的は何ですか？ 最終製品を完成させるため アイデアを具現化し、ユーザーからのフィードバックを得るため 製品のコスト削減を目指すため チームの結束力を高めるため None 47. グラフ（Graph）の探索アルゴリズムの一つで、幅優先探索（Breadth-First Search）における探索順序はどれですか？ 深さ優先で探索する 最も遠いノードから探索する 重みの大きいエッジを優先して探索する 隣接するノードを次々に探索する None 48. デザイン思考に基づく課題定義のプロセスにおいて、最初に行うべきステップは次のうちどれですか？ プロトタイプを作成し、テストを行う 解決策のアイデアをブレインストーミングする 課題を具体的に定義し、SMARTゴールを設定する 共感フェーズでユーザーのニーズを理解する None 49. 課題の定義において、ステークホルダーの要望が多岐にわたる場合、最も適切な対処法は次のうちどれですか？ 全ての要望を無条件に受け入れる 主要なステークホルダーの要望だけを考慮する 各要望をビジネスインパクトや実現可能性の観点で優先順位付けする 要望に優先順位を付けずにすべて平等に扱う None 50. B木（B-Tree）がよく使われるデータベースのインデックス構造である理由は何ですか？ 木の高さが固定されているため データが自動的にソートされるため 大量のデータに対してもバランスが保たれるため 全てのノードが1つの値を持つため None 51. AIがエネルギー分野で活用される場面として最も適切なものは次のうちどれですか？ エネルギーを消費しない技術の開発 エネルギー消費量の削減を制限する エネルギーの流通に無関与である エネルギー供給の予測と最適化 None 52. データの分布が正規分布に従っているかどうかを確認するための視覚的な手法はどれですか？ ヒストグラム 散布図 箱ひげ図 Q-Qプロット None 53. 「気候変動対策」におけるAIの役割として最も適切なものは次のうちどれですか？ AIが気候変動に関与しない AIが気象データを分析し、気候変動の影響を予測する 気候変動に関するデータを削除する 気候変動対策を停止する None 54. データサイエンスにおける「特徴量選択」の目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ 不必要な特徴量を削除し、モデルの精度と計算効率を向上させる データセットを大きくする モデルのパラメータを自動設定する モデルの複雑さを高める None 55. 時系列データの自己相関関数 (ACF) を使用して確認できるものは何ですか？ データ間の線形関係 データ間の時間依存性 データの外れ値 データの平均 None 56. 深層学習で使用される「転移学習」の主な利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ 小規模なデータセットでも高性能なモデルを構築できる モデルの計算コストを大幅に削減できる すべてのタスクで新しいモデルをトレーニングする必要がなくなる 異なる分野のデータでもモデルの精度が向上する None 57. 課題定義のプロセスで「曖昧さ」を排除するために最も有効な方法は次のうちどれですか？ 定性的データのみを活用する 定量的な成功指標を設定する 複数の解決策を同時に採用する 主観的な評価基準を使用する None 58. デザイン思考における「リフレーミング」の主な目的は何ですか？ 問題を異なる視点から再評価し、新しい解決策を見つけるため 製品のデザインを見直して、コスト削減を図るため チームの役割分担を変更するため 既存の解決策をそのまま採用するため None 59. ある変数 X が、他の変数 Y と非線形な関係を持っていることが予想される場合、適切な解析手法は次のうちどれですか？ 線形回帰 ロジスティック回帰 多項式回帰 単回帰分析 None 60. データの特徴量間の相関関係を確認する際に、特に多次元データセットに適している可視化手法は次のうちどれですか？ ヒストグラム 棒グラフ 箱ひげ図 散布図行列（Pair Plot） None 61. 「人間中心設計」の基本的な概念として正しいものは次のうちどれですか？ デザインを効率よく進めるための組織内の管理手法 デザインのコスト削減を目的としたプロセス デザインの中心にユーザーのニーズや体験を据えたプロセス デザインの完成度を最優先するプロセス None 62. 回帰分析において、決定係数（R²）が1に近い場合、モデルについてどのように解釈できますか？ モデルは全く役に立たない。 モデルはデータを完全に説明している。 モデルの誤差が大きいことを示す。 モデルの予測性能が低いことを示す。 None 63. モデルの性能を評価するために使用される「混同行列」の要素に含まれないものは次のうちどれですか？ True Positive False Negative True Negative Recall None 64. AIが物流業界で利用される際の代表的な用途は次のうちどれですか？ 荷物の重量測定 人手による配送の完全な代替 配送先の削減 配送ルートの最適化と需要予測 None 65. データの正規性を検定するための手法として適切なものは次のうちどれですか？ t検定 カイ二乗検定 シャピロ・ウィルク検定 相関係数 None 66. 科学的解析において「効果サイズ」とは何を指しますか？ 仮説検定の結果がどれほど重要かを示す指標 分散の大きさを示す指標 標準誤差の大きさを示す指標 サンプルサイズの大きさを示す指標 None 67. AIが「医薬品開発」において果たす役割として最も適切なものは次のうちどれですか？ すべての医薬品開発を廃止する 医薬品の需要予測を行わない 新薬の開発プロセスを効率化し、治験の成功確率を高める 新薬の開発を無制限に行う None 68. AIが「観光業」で活用される例として最も適切なものは次のうちどれですか？ 宿泊施設の建設計画を立てる 観光客の行動データを分析し、個別化された旅行プランを提案する 航空機の整備スケジュールを最適化する ホテルの予約数を予測するだけでなく、手動で予約を管理する None 69. 「デザイン思考」で「収束的思考」を使用するタイミングとして最も適切なものは次のうちどれですか？ 問題を広範に探索し、アイデアを発散させる段階 データを収集し、分析の範囲を設定する段階 顧客ニーズを特定するための初期段階 アイデアを評価し、実現可能性の高い解決策を絞り込む段階 None 70. 仮説検定において「有意水準」とは何を指しますか？ 第二種の誤りを許容する確率の上限 第一種の誤りを許容する確率の上限 ある仮説が真である確率 データのばらつきを示す指標 None 71. AIが医療分野で使用される主な目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ すべての医師を置き換えるため 患者の診断をサポートし、早期発見を促進するため 医療機器の管理のみに使用するため 手術のみを担当するため None 72. キュー（Queue）のデータ構造において、最初に追加された要素が最初に削除される方式は何と呼ばれますか？ LIFO FIFO FILO LILO None 73. 仮説検定で「帰無仮説」とは何を意味しますか？ 研究仮説が正しいという主張 データに基づかない推測 差がない、または効果がないという仮説 結果が偶然であることを示す仮説 None 74. 二分探索木（Binary Search Tree）において、各ノードの左側のサブツリーに含まれる値はどのように配置されますか？ 親ノードよりも大きい 親ノードと等しい 親ノードよりも小さい 親ノードとは関係ない None 75. A B C D None 76. 科学的解析において「信号対雑音比（SNR）」を最大化することが重要な理由は何ですか？ データの正確さを向上させるため 誤差を最小化するため 雑音を減らして信号の強度を強調するため サンプルサイズを大きくするため None 77. データの次元が多すぎるときに、次元削減を行うために適切な手法はどれですか？ 主成分分析 (PCA) k-平均法 決定木 サポートベクターマシン (SVM) None 78. 相関係数が -1 に近い場合、2つの変数間にはどのような関係がありますか？ 強い正の相関がある 強い負の相関がある 変数間に相関はない 変数間には線形関係がない None 79. デザインプロセスにおいて、アフォーダンスとは何ですか？ 物がどのように使えるかを直感的に示すデザインの特性 製品の美観を重視するデザインの要素 使用者にとって複雑な操作方法を必要とするデザイン 製品の持つ技術的な強みを強調するデザイン None 80. 外れ値の影響を受けにくい代表値はどれですか？ 平均値 分散 標準偏差 メディアン None 81. 課題定義の際に「仮説」を立てることの目的は次のうちどれですか？ 最終的な結論を導き出すため 問題を多角的に解決するための複数の選択肢を導き出すため 課題の影響範囲を狭めるため 課題解決の方向性を早期に設定し、検証するため None 82. 「デザイン思考」のプロセスに含まれるステップとして正しいものは次のうちどれですか？ 共感 → 定義 → 創造 → プロトタイプ → テスト 創造 → 評価 → テスト → 実装 問題定義 → 解決策探索 → 実行 分析 → 計画 → 評価 → 実行 None 83. AIを活用した「インシュアテック（InsurTech）」の目的は次のうちどれですか？ AIを活用して保険業務の自動化やリスク管理の効率化を実現する AIによってすべての保険業務を廃止する 保険契約者のデータを削除する 保険金の支払いを減少させる None 84. 課題の定義において、利害関係者全体の合意を得るために重要なポイントとして最も適切なものは次のうちどれですか？ 各ステークホルダーの意見を均等に反映させる 課題の範囲をできるだけ広げて、多様な意見を取り入れる 課題の影響や利点を明確にし、共通の目標を設定する 一部のステークホルダーの意見を優先し、迅速に決定を進める None 85. デザインプロセスにおける「収束的思考」の役割は次のうちどれですか？ 多くのアイデアを絞り込み、実現可能なものにフォーカスする アイデアをできるだけ多く出すプロセス 問題を分析し、根本原因を特定するプロセス ユーザーのニーズを理解するためのステップ None 86. 機械学習において、「ランダムフォレスト」の主な特徴として最も適切なものは次のうちどれですか？ 線形回帰の一種である データを多次元の空間にマッピングする手法である 多数の決定木を用いて予測の精度を向上させるアルゴリズムである 時系列データ専用のアルゴリズムである None 87. クロス集計表を使って2つのカテゴリカル変数の関係を分析する際に用いられる適切な検定は何ですか？ t検定 ANOVA 相関係数 カイ二乗検定 None 88. 「ペーパープロトタイプ」の利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ 最終製品の完成度を確認するため プロトタイプの耐久性を検証するため 複雑な機能を正確にシミュレーションするため 低コストで迅速にユーザビリティテストを実施できる None 89. 課題定義において「ステークホルダー分析」の目的は次のうちどれですか？ 課題に関わる利害関係者の影響や関心を特定するため 課題を迅速に解決するための戦略を策定するため 課題解決のためのコストを算出するため 課題に対する法的な影響を確認するため None 90. 課題定義の際に、現状分析と未来予測を組み合わせて行うことで得られるメリットは次のうちどれですか？ 現在の問題と将来的なリスクやチャンスを同時に考慮できる 解決策の実行を迅速に進めることができる 過去のデータに基づいて確実な解決策を導き出すことができる チームメンバー全員の合意を得ることができる None 91. AIが「災害管理」において活用される場面として最も適切なものは次のうちどれですか？ 災害復興費用の計算を手動で行う 天候データを分析して災害発生を予測する 被災者の救助活動を全て人力で行う 災害発生後のニュース報道を作成する None 92. 「シナリオプランニング」とは何ですか？ 既存のデザインを改善するためのテストプロセス ユーザーの行動を観察し、問題を特定するためのプロセス デザインの具体的な実行計画を策定するプロセス 将来の複数の可能性に備えた計画を策定するプロセス None 93. 「課題の優先順位付け」を行う際に、最も効果的な基準は次のうちどれですか？ 課題の難易度とコスト 課題の影響範囲と解決に要するリソース チームメンバーの意見と企業の文化 課題の緊急度とチームの意思決定プロセス None 94. 「トライ木（Trie）」を用いたデータ構造の主な応用例として最も適切なものはどれですか？ 数値データの範囲検索 文字列の検索やオートコンプリート グラフデータの最短経路探索 データベースのインデックス管理 None 95. グラフにおいて、エッジの数がノード数に比べて非常に少ない場合、このようなグラフを指す用語は次のうちどれですか？ 密グラフ（Dense Graph） 疎グラフ（Sparse Graph） 完全グラフ（Complete Graph） 有向グラフ（Directed Graph） None 96. 欠損データの補完方法として、機械学習モデルを使用する際に特に考慮すべき点は次のうちどれですか？ 補完後のデータ分布が元のデータと一致すること。 欠損値をすべて平均値で補完すること。 欠損データの削除を避けること。 欠損値の存在を無視しても問題ない場合に適用すること。 None 97. 散布図において、2つの変数が互いに強い線形関係を示すときのグラフの形は？ 水平な線 垂直な線 斜めの直線 曲線 None 98. AIがエネルギー分野において「再生可能エネルギーの管理」で活用される主な理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ 発電所の運営コストを全てゼロにするため エネルギー貯蔵施設の物理的な配置を決定するため エネルギー需要の変動を予測し、供給を最適化するため 電力の消費量を手動で記録するため None 99. ニューラルネットワークの「バッチ正規化（Batch Normalization）」の主な目的は次のうちどれですか？ モデルのサイズを小さくする データの正規化を行う 学習率を自動調整する 各層の出力を正規化し、学習の安定化と加速を図る None 100. トライ木（Trie）を使用する主な利点は次のうちどれですか？ 全てのノードの値が数値であること 木の高さが低いこと 常にバランスが保たれていること 文字列の高速な検索と共通接頭辞の効率的な管理 None Time's up
