DS検定～模擬試験③～ 2024年12月7日 ailearn 1. AI技術が進化する中で、プライバシー保護に対する最新の対応策として注目されている技術は次のうちどれですか？ 中央集権的なデータ管理 データの分散処理やフェデレーテッドラーニングの導入 データの完全な公開 データの一元的な収集 None 2. 「CAP定理」において、ネットワーク分断耐性を維持しつつ可用性を優先するシステムの課題として最も適切なものは次のうちどれですか？ トランザクション処理の速度が低下すること。 データベースが分断されると操作が停止すること。 データの一時的な不整合が発生すること。 データが大量に保存できなくなること。 None 3. 大規模データセットのサンプリングを行う際の注意点として最も重要なものは次のうちどれですか？ サンプルが全体のデータを代表するものであること サンプルがランダムに選ばれていること サンプルが欠損データを含まないこと サンプルが少ない方が効率的な分析ができること None 4. 複数の変数間の関係を示す散布図を一つの可視化に統合して表示する手法はどれですか？ ヒストグラム 散布図行列 折れ線グラフ 円グラフ None 5. 小売業界でのAI活用の典型的な用途は次のうちどれですか？ 店舗の設計をAIが行う 顧客の購買データを基にしたパーソナライズドレコメンデーションの提供 顧客が購入する商品をランダムに決定する 価格設定を自動化することなく固定する None 6. AIが医療現場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？ 手術を全自動で行う 診断支援システムとして活用し、画像診断の精度を向上させる 医師の役割をすべて代替する 患者のコミュニケーションを代行する None 7. アプローチ設計において、リスク対応策として「回避」を選択する状況は次のうちどれですか？ リスクが発生した後に迅速に対処する場合 リスクが発生しても影響が少ないと判断される場合 リスクを受け入れて、解決策を模索する場合 リスクの発生を完全に防ぐためにプロジェクトを中止する場合 None 8. データセット全体の傾向を一目で把握するために最適な可視化手法は次のどれですか？ 散布図 棒グラフ 箱ひげ図 ヒートマップ None 9. データベースのシャーディング（Sharding）において、データのパーティショニングを行う主な理由は次のうちどれですか？ データ量が増加した際に、システムのスケーラビリティを確保するため データのセキュリティを強化するため データの保存コストを削減するため データを複数のバックアップサーバーに保存するため None 10. 時系列データの分析において、データのトレンドを除去するための手法はどれですか？ データの標準化 移動平均法 クラスタリング カイ二乗検定 None 11. アプローチ設計において「リソースアロケーション」とは何を指しますか？ チームのメンバーに役割を割り当てること プロジェクトにおける成果を評価すること プロジェクトの進行に必要な資源（人員、予算、時間など）を適切に配分すること 解決策のリスクを最小化するためのプロセスを設定すること None 12. 最新のAI技術「フェアネスアウェアネス（Fairness Awareness）」の目的は次のうちどれですか？ AIが判断する際に、公平性を確保し、特定のグループに不利益が生じないようにする AIの結果をランダムに決定する AIの判断を全て手動で行う 公平性を考慮せずにAIを訓練する None 13. 次元削減後のデータを可視化するために、UMAPの利点は何ですか？ 高次元データの構造を保持しやすい 可視化が容易なため、データの理解が進む 計算が早く、大規模データにも適応できる 全てが利点 None 14. 非構造化データを効率的に処理するために使用される技術として最も適切なものは次のうちどれですか？ 正規化 相関分析 主成分分析（PCA） 自然言語処理（NLP） None 15. データの前処理における「欠損データの処理」方法として適切なものは次のうちどれですか？ 欠損データを全て削除する 欠損データを適切な値で補完する 欠損データは無視して分析を続行する 欠損データを平均値で埋める None 16. AIが金融業界で行う「不正検知システム」の特徴として正しいものは次のうちどれですか？ 不正取引を手動で確認する 顧客のデータを削除する 全ての取引を同一基準で扱う 顧客の取引データをリアルタイムで分析し、異常なパターンを検出する None 17. 小売業界でAIを活用した「パーソナライズ広告配信」が注目されています。このシステムが特に効果を発揮する状況として最も適切なものは次のうちどれですか？ 顧客の好みに基づいた広告をリアルタイムで配信する場合 顧客の購入履歴が乏しい場合 全顧客に同じ広告を一斉配信する場合 広告費を大幅に削減したい場合 None 18. AIとデータサイエンスの最新技術「GAN（Generative Adversarial Networks）」の主な役割は次のうちどれですか？ データの正規化 データの生成 データの欠損補完 モデルの評価 None 19. データの「拡張現実（AR）」に関する最新技術の応用例として最も適切なものは次のうちどれですか？ ARを使って建築物の仮想設計を行う ARを使ってデータの圧縮を行う ARを使って音声データの解析を行う ARを使って市場データを分類する None 20. ビッグデータの分析において「分散処理」が必要とされる理由は次のうちどれですか？ データの重複を防ぐため 大規模データを効率的に処理するために、データを複数のマシンに分散して処理する必要があるため データをより高速に削除するため 分析結果を分割して表示するため None 21. データ蓄積において、データウェアハウスの主な利用目的は何ですか？ データを短期間だけ保存すること データをリアルタイムで処理すること データを圧縮して保存すること 大量のデータを分析するためにデータを集約すること None 22. 最新のAI倫理に関する議論で注目されている課題は次のうちどれですか？ AIによるバイアスや公平性の問題 AIがすべての仕事を自動化すること AIの使用を完全に禁止すること AIによるデータ削除 None 23. 最近注目されている生成AI技術に関連し、企業が「テキスト生成AI」を活用する際の主な目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ データの保存容量を削減する カスタマーサポートやコンテンツ作成を効率化する AIモデルの透明性を向上させる データ分析の速度を向上させる None 24. 欠損データが大規模に発生しているデータセットに対して最も適切な処理方法は次のうちどれですか？ モデルを用いて欠損値を予測し、補完する 欠損値をすべて削除する 欠損値をそのまま残し、他のデータで分析する 欠損値をランダムな値で埋める None 25. クラウドベースのデータベースサービスである「Amazon RDS」の特徴として正しいものは次のうちどれですか？ データベースのパフォーマンスチューニングが不要である データベースの分散構造を持つ SQLクエリは使用できない データベースのスケーリングとバックアップが自動化されている None 26. AIが「ヘルスケア分野での診断支援システム」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？ 患者の医療画像を解析し、疾患の早期発見や診断を支援する 患者のデータを無視する AIがすべての治療を行う 医療データの管理を自動化する None 27. 大量のデータポイントが重なり合って見にくい場合、散布図でデータの密度を表現するために使用される手法はどれですか？ ジッタリング ログ変換 ヒートマップ バイオリンプロット None 28. 製造業でAIを活用した「予知保全システム」の主な目的は次のうちどれですか？ 機械の修理コストを完全にゼロにする 機械の故障を未然に防ぎ、稼働率を向上させる 工場の電力使用量を削減する 従業員の配置計画を最適化する None 29. データのバイアスを取り除くための適切な手法は次のうちどれですか？ 標準化 無作為抽出 欠損値補完 正規化 None 30. AIによる「異常検知システム」が製造業に導入されることで得られる主な利点は次のうちどれですか？ 製品の品質を無視する 製造コストが増加する AIによる検知が不正確になる 製品の不良品や設備の異常をリアルタイムで検出し、早期に対応できる None 31. データ理解のために行う「相関分析」の目的は次のうちどれですか？ データの分布を確認するため 時系列データの予測を行うため 2つの変数間の関係性を測定するため 欠損値を補完するため None 32. 大規模な欠損値を含むデータセットに対して、単純な平均補完では不十分な場合に推奨される手法は何ですか？ k-近傍補完 (k-NN Imputation) 平均補完 欠損データの削除 モード補完 None 33. AIを活用した交通管理システムにおいて、最も一般的な目的は次のうちどれですか？ 交通事故のデータを削除する 信号の故障を予測する 渋滞の予測とリアルタイム交通制御 車両の登録情報を一括管理する None 34. NoSQLデータベースの特徴として正しいものはどれですか？ トランザクションのサポートが強力である 関係データベースの一種である スキーマが柔軟である クエリはSQLで書く必要がある None 35. データベースの「トランザクション分離レベル」において、最も強い整合性を保証するレベルはどれですか？ Read Committed Repeatable Read Serializable Read Uncommitted None 36. 大規模データの保存に適した「Hadoop HDFS（Hadoop Distributed File System）」の主な特性は次のうちどれですか？ データを高速で検索できるインデックス機能を持つ データをリアルタイムで処理する 大規模なデータセットを分散して保存し、冗長性を確保する トランザクションを強力にサポートする None 37. データの欠損が「MCAR」（Missing Completely at Random）である場合、どのような仮定が成り立ちますか？ 欠損データは他の観測データと無関係に発生している 欠損データは特定の変数の値に依存して発生している 欠損データは外れ値によって発生している 欠損データは観測データ全体の分布に依存している None 38. データの標準化と正規化の違いとして正しいものはどれですか？ 標準化はデータの分布を均一化し、正規化はデータを特定の範囲にスケーリングする 標準化は欠損値を補完し、正規化は外れ値を除外する 標準化はデータを整数に変換し、正規化は分散を一定にする 標準化と正規化は同じ意味で使用される None 39. データ理解の過程で「バイアス」を検出することが重要な理由は次のうちどれですか？ 分析結果が偏り、不正確な結論を導くリスクがあるため データが不足している可能性があるため データをランダムに選ぶことで、正確な分析ができるため データの欠損を埋めるため None 40. 欠損データを補完するための「多重代入法（Multiple Imputation）」の主な利点として正しいものは次のうちどれですか？ 欠損値を平均値で簡単に補完できる。 欠損データの影響を無視するモデルを作成できる。 欠損データに関する不確実性を考慮できる。 欠損データの除外を容易にする。 None 41. アプローチ設計において「デザイン思考」が重要とされる理由は次のうちどれですか？ データに基づく精密な分析を行うため コスト削減を最優先するため 競合分析を徹底的に行うため ユーザー中心の視点から問題解決策を創造するため None 42. アプローチ設計において「ファシリテーション」の役割は何ですか？ データの収集と分析を管理する 解決策を評価し、フィードバックを提供する チームのコミュニケーションを円滑にし、効果的な意思決定をサポートする プロジェクトの予算を管理する None 43. アプローチ設計における「バックキャスティング」とはどのような方法を指しますか？ 現在の状況を分析して未来を予測する方法 未来の目標から逆算して現在取るべき行動を決定する方法 過去のデータを基に分析を行う方法 現在の制約条件を優先して設計を行う方法 None 44. 散布図において、データポイントが過剰に重なり合う場合、それを解消するための一般的な手法は次のうちどれですか？ データの正規化 ヒートマップを使用する 点をランダムにずらす（ジッターリング） データをカテゴリに変換する None 45. アプローチ設計における最初のステップとして適切なものは次のうちどれですか？ 課題の明確化 データ収集の開始 解決策の実施 成果の評価 None 46. AIを活用した農業の最新技術として、農作物の生育状況をリアルタイムでモニタリングするシステムが注目されています。この技術が最も貢献する分野は次のうちどれですか？ 労働力の削減 農地の拡大 水資源の保護 農産物の輸出拡大 None 47. アプローチ設計において「バックキャスティング」を使用する目的は何ですか？ 未来の目標を達成するために、現在の状況から逆算して具体的なアクションを設定するため 現在の課題を分析し、将来的なシナリオを描くため データを基に未来の予測を行い、計画を立てるため プロジェクトのリソースを最適に配分するため None 48. データの分布が正規分布に従っているかどうかを検証する手法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 分散分析 None 49. データ理解のプロセスで、「データのバイアス」を検出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？ バイアスが分析結果や意思決定に及ぼす影響を評価するため バイアスを削除してモデル精度を上げるため データにバイアスが含まれていないことを証明するため バイアスを活用してモデルの性能を向上させるため None 50. アプローチ設計において、「リスク管理」の主な目的は何ですか？ 予測されるリスクを特定し、事前に対策を講じることで影響を最小限に抑える プロジェクトの完了後にリスクを評価するため リスクが発生した際に即座に解決策を実行するため リスクを完全に排除し、失敗を防ぐため None 51. ヒストグラムと箱ひげ図（ボックスプロット）の違いとして正しいものは次のうちどれですか？ ヒストグラムは分布の形状を、箱ひげ図は分散や異常値を示す。 ヒストグラムはカテゴリデータ、箱ひげ図は数値データに使用する。 箱ひげ図は分布の形状を示し、ヒストグラムは平均値を強調する。 ヒストグラムと箱ひげ図は同じ目的で使用される。 None 52. AIを活用した「物流最適化システム」において、AIが主に分析対象とするデータとして最も重要なものは次のうちどれですか？ 商品のデザイン情報 倉庫内の従業員のシフト表 販売促進キャンペーンの予算 配送ルート、交通状況、天候情報 None 53. ヘルスケア分野でAIが導入されている例として、患者モニタリングシステムの主な目的は次のうちどれですか？ 医療記録の自動削除 患者のバイタルサインをリアルタイムで監視し、異常を検知する 薬剤の価格を一括管理する 病院のスタッフスケジュールを最適化する None 54. 「強化学習」が活用される最新の分野として最も適切なものは次のうちどれですか？ 自動化されたゲームのプレイ 音声データのリアルタイム解析 データの前処理 テキスト生成 None 55. データの分布を視覚化するために最も適したグラフは次のうちどれですか？ ヒストグラム 棒グラフ 散布図 箱ひげ図 None 56. 分散データベースにおいて、「クエーリーのシャーディング」は何を目的としていますか？ クエリを複数のデータサーバーに分散させ、パフォーマンスを向上させる クエリを自動で最適化する クエリを圧縮してデータ転送速度を上げる クエリのエラーを自動修正する None 57. アプローチ設計において「ウォーターフォールモデル」が適している状況は次のうちどれですか？ 要件が明確で、変更が予想されない場合 短期間で頻繁なフィードバックが必要な場合 チームが独立して作業できる場合 顧客要件がプロジェクト期間中に変化する可能性が高い場合 None 58. 時系列データの自己相関を考慮したモデルを構築する際に使用される適切な手法は次のうちどれですか？ ARIMAモデル ロジスティック回帰 k-近傍法 主成分分析 (PCA) None 59. データ蓄積において、「ACID特性」を持つシステムで保証される一貫性とは次のうちどれですか？ すべてのトランザクションが同時に実行されること。 トランザクションが中断された場合でも、データの整合性が保たれること。 データが並列処理中もリアルタイムで同期されること。 データが圧縮されて効率的に保存されること。 None 60. 農業分野でAIが導入され、収穫量の予測を行う場合、AIモデルの精度を向上させるために最も重要なデータは次のうちどれですか？ 農作物の販売価格 農機具の種類と台数 地域の人口密度 土壌の成分、気象データ、過去の収穫データ None 61. データ理解において、「データの分布」を確認する理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ データの傾向や偏りを把握するため データの欠損箇所を確認するため データの統合方法を検討するため データの収集元を特定するため None 62. 「PDCAサイクル」における最初のステップである「Plan」では何を行いますか？ 解決策を実行する 実行した結果を検証する 課題を分析し、解決策を計画する 改善策を実施する None 63. トレーニングデータとテストデータをランダムに分割する際、データが時間依存性を持つ場合に最も注意すべき点は次のうちどれですか？ 分割比率を一定に保つ。 時系列順を考慮して分割する。 カテゴリカルデータをエンコードしてから分割する。 分割後にデータをシャッフルする。 None 64. データ蓄積において、分散データベースで使用される「シャーディング」とは何ですか？ データを一つの場所に集約して保存する手法 データを複数のサーバーに分散して保存する手法 データを圧縮して保存する手法 データを一時的にキャッシュに保存する手法 None 65. アプローチ設計において「データ駆動型の意思決定」が重視される理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ データを基にリスクを最小限に抑えるため 主観的な判断を避け、客観的なデータに基づいて解決策を選択するため データを活用して迅速な意思決定を行うため すべてのステークホルダーの意見を反映させるため None 66. 「データベースのインデックス」の主な目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ データを暗号化してセキュリティを強化すること。 データの冗長性を排除すること。 データのスキーマを動的に変更すること。 データの検索速度を向上させること。 None 67. 時系列データの中で、トレンドや季節性、残差を同時に視覚化するために使用される手法はどれですか？ 散布図行列 ヒストグラム 箱ひげ図 デコンポジションプロット None 68. AIを使った「自動運転車」の主要な技術として最も関連が深いものは次のうちどれですか？ AIによるカメラやセンサーのデータ解析を通じた周囲の環境認識 AIがエネルギー消費を制御する AIが道路を設計する AIが車両のデザインを自動化する None 69. AIによる「需要予測」の導入が成功している業界として最も適切なものは次のうちどれですか？ 教育 農業 製造業 エネルギー None 70. スマートシティの実現において、AIが果たす役割として最も重要なものは次のうちどれですか？ 都市計画を完全に自動化する 全ての市民サービスをAIに置き換える 都市内のすべてのビルを自動的に設計する 交通管理やエネルギー消費の最適化など、都市運営を効率化する None 71. 「Explainable AI（XAI）」の最新動向に関する利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ AIの決定プロセスを透明化し、結果の説明が可能になる AIの精度を低下させる AIの結果をブラックボックス化する AIの学習速度を遅くする None 72. データの標準化を行う際、標準偏差が0に近い場合、次のうちどの問題が発生しますか？ 外れ値が検出されない データがスケーリングされない 分散がゼロとなり、標準化できない 平均値が歪む None 73. 「時系列データ」の特徴として、分析時に特に考慮すべき事項は次のうちどれですか？ 時系列データはすべて独立している 時系列データには季節性が存在しない 時系列データは常に正規分布に従う 時系列データの値は、時間の経過とともに相関が生じることが多い None 74. 最新のAI技術である「ニューラルネットワーク圧縮」の利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ モデルの精度を向上させるが、メモリ使用量が増加する データの圧縮を無視する モデルのサイズを小さくし、メモリ使用量と推論速度を最適化する モデルの学習速度が低下する None 75. データ可視化において、複数のカテゴリ間の割合や構成比を比較するのに最適なグラフは次のうちどれですか？ 円グラフ 積み上げ棒グラフ 散布図 ヒストグラム None 76. 「データの一貫性」を確認する目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ 異なるデータソースからのデータが同じ形式で扱われることを保証するため データの内容が真実であることを確認するため データの欠損を補完するため データをモデルにそのまま投入するため None 77. データのクレンジングを行う際に考慮すべき要素として最も適切なものは次のうちどれですか？ データを全て再収集すること データの正規化を優先すること データの一部を削除すること データの一貫性、重複、欠損を修正し、分析に適した状態に整えること None 78. データ準備において、データ型の整備を行う主な理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ データのメモリ使用量を削減するため。 モデルがデータを正しく処理するため。 データの視覚化が不要になるため。 欠損値を補完するため。 None 79. データ理解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？ データの収集 データの前処理 データの定義と目標の設定 データの分析 None 80. カテゴリカル変数と数値変数の関係を視覚化する際に適したグラフはどれですか？ ヒストグラム 散布図 ペアプロット 箱ひげ図 None 81. データの分散を最大限に保ちながら次元削減を行う手法は次のうちどれですか？ t-SNE 階層的クラスタリング ランダムフォレスト 主成分分析 (PCA) None 82. 分散ファイルシステムにおいて、「HDFS」がデータの冗長性を確保するために使用する技術は次のうちどれですか？ データの暗号化 レプリケーション シャーディング キャッシング None 83. 欠損データの割合を視覚化するために最も適した手法はどれですか？ ヒートマップ 散布図 円グラフ ヒストグラム None 84. アプローチ設計において「データ駆動型の意思決定」が最も重要になる状況として適切なものは次のうちどれですか？ データが少なく、意思決定に経験が優先される場合 データの品質が低い場合 データが豊富で、意思決定が複数の利害関係者に影響を与える場合 短期間で感覚的な意思決定が必要な場合 None 85. 次のうち、データのスケーリングを行う方法として正しいものはどれですか？ データの最小値と最大値を使用してスケーリングする データの中央値を使用してスケーリングする データの範囲を倍にする データの外れ値を除去する None 86. データの種類を理解する上で、次のうち「構造化データ」とはどのようなものを指しますか？ 一定の形式で組織化されたデータ 画像や動画などの形式を持たないデータ センサーデータなどのリアルタイム情報 データ収集の途中で不完全なデータ None 87. 農業分野におけるAIの利活用として最も効果的なものは次のうちどれですか？ 農作物の種類をAIが決定する AIを利用して農作物の成長を監視し、収穫時期を最適化する 農業のすべての作業をAIに任せる 気象予測を無視して作業を進める None 88. アプローチ設計において「リスク軽減策」として「リスク共有」が選択される状況として最も適切なものは次のうちどれですか？ 特定のリスクが他のステークホルダーと共有可能な場合 プロジェクトリーダーが全てのリスクを管理できる場合 リスクが重大であり、プロジェクトを中止する必要がある場合 リスクが発生しても影響が軽微である場合 None 89. 複数の解決策を比較するために「コストベネフィット分析」を使用する際、考慮すべき要素として適切なものは次のうちどれですか？ 各解決策のコストと、それに伴う利益や効果 各解決策にかかる時間とリスク 各解決策に必要なリソースと技術的難易度 各解決策の影響範囲と利益率 None 90. データの欠損が発生した場合の一般的な対処方法として正しいものはどれですか？ 欠損値をそのまま使用する 欠損値を平均値で補完する 欠損値を全て0にする 欠損値を削除する None 91. AIを活用した「ゼロショット学習」の最新動向について最も適切な説明は次のうちどれですか？ 新しいデータセットを用いてモデルを再訓練する手法 複数のデータセットを用いて同時に学習を行う手法 新しいクラスのデータが与えられたとき、訓練されていないデータでも予測できるモデル データの可視化に特化した学習手法 None 92. 自然言語処理（NLP）の最新技術である「GPT」モデルの主な用途として正しいものは次のうちどれですか？ 数値データの分類 テキストの生成や翻訳 画像認識 音声データの解析 None 93. アプローチ設計において、パイロットプロジェクトを実施する際の主要な成功要因として最も適切なものは次のうちどれですか？ パイロットプロジェクトで利用するデータ量を最小化すること パイロットプロジェクトを終了後すぐに本番導入すること パイロットプロジェクトの失敗を避けるためにリスクを完全に排除すること パイロットプロジェクトの結果を実際の運用環境に適用できること None 94. 「外れ値（アウトライヤー）」を理解する際に重要な点は次のうちどれですか？ 他のデータから大きく離れた値が、全体の傾向を歪める可能性があるため 外れ値は常に無視すべきものであるため 外れ値を取り除くことで、分析結果が必ず正確になるため 外れ値は分析に関係しないため None 95. カテゴリカルデータの頻度分布を視覚化する際に最も適したグラフはどれですか？ 散布図 ヒストグラム 棒グラフ 箱ひげ図 None 96. AIを活用した「物流最適化システム」が導入されている企業の主な利点として正しいものは次のうちどれですか？ 配送ルートの最適化によりコストを削減し、配送効率を向上させる 倉庫の管理をAIに任せる AIが荷物を自動的に運ぶ 在庫の削減 None 97. 「AI倫理」の最新動向において、AIシステムに対する説明責任の確保が求められている理由として正しいものは次のうちどれですか？ AIを無条件に信頼するため AIのすべての決定をブラックボックス化するため AIの導入を防ぐため AIの決定が公平であることを証明するため None 98. AIが「農業分野」で導入されることで最も期待される効果は次のうちどれですか？ 作物の成長管理を自動化し、生産性と収穫量を最大化する 作物の品種をすべて統一する 作物の管理をすべて手動で行う 農業分野ではAIが使われない None 99. データ理解の際に「正規化」を行う主な目的は何ですか？ 欠損値を補完するため データの異常値を排除するため データの精度を高めるため データのスケールを統一し、比較しやすくするため None 100. 大規模データセットに対する次元削減を行う主な目的は次のうちどれですか？ データの一部を削除して、容量を削減するため データの精度を向上させるため データの相関性を高めるため データの特徴をシンプルにし、処理や分析を効率化するため None Time's up
