DS検定～模擬試験⑥～ 2024年12月7日 ailearn 1. 最短経路問題を解くために広く使用されているアルゴリズムはどれですか？ Dijkstraのアルゴリズム シンプレックス法 ベルマンフォード法 ヒューリスティック法 None 2. AIモデルに対する「敵対的攻撃（Adversarial Attack）」に対する防御策として最も効果的な方法は次のうちどれですか？ 敵対的なデータをトレーニングに組み込む モデルの内部構造を全て公開する モデルを常に更新しない データを暗号化しない None 3. 「敵対的攻撃（Adversarial Attack）」を受けたAIモデルが攻撃者による意図的な入力で誤った結果を出力しています。この状況に対し、企業が優先的に実施すべき対策は次のうちどれですか？ AIモデルのトレーニングデータ量を増やす ログ管理を強化し、攻撃者のIPアドレスを特定する 攻撃に耐性のある「防御的学習（Defensive Learning）」をモデルに適用する モデルの出力結果をすべて手動で確認する None 4. AIシステム運用において「バッチ処理」とは何ですか？ データをリアルタイムで処理する方式 モデルのトレーニングを一度に複数回実行する方式 データの前処理を自動化する方式 一定期間ごとにデータをまとめて処理する方式 None 5. 「アジャイルプロジェクト管理」がデータサイエンスの組織マネジメントに適している理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ 短期間の反復作業とフィードバックを重視し、柔軟に対応するため 全てのプロジェクトタスクを事前に完璧に計画するため チームの全員が同じ作業を同時に行うため 完成後にのみ成果物を評価するため None 6. 生成AIで使用される「逆伝播法」とは何ですか？ モデルの重みをランダムに変更する方法 モデルの誤差をネットワークの逆方向に伝搬させて学習する方法 新しいデータを生成する方法 データを圧縮して送信する方法 None 7. 輸送問題において、MODI法（Modified Distribution Method）は何を目的として使用されますか？ 初期解を生成する 最適解を改良する コストの上限を決定する 供給量と需要量を均等にする None 8. データサイエンスプロジェクトにおいて、予測モデルの精度が期待を下回った場合、プロジェクトマネージャーが最初に行うべき対応は次のうちどれですか？ モデルの再評価と改善策の検討 データサイエンティストを交代させる プロジェクトを終了する 予算を増やす None 9. プロジェクトマネジメントにおいて「スコープクリープ」とは何ですか？ プロジェクトのスコープが急激に縮小する現象 プロジェクトの予算が急激に増加する現象 プロジェクトの進捗が遅延する現象 プロジェクトのスコープがコントロールされずに拡大する現象 None 10. あるAIシステムが、特定の国のユーザーに不利な予測を行っていることが判明しました。この問題を解決するために企業が取るべき最も適切な対応は次のうちどれですか？ 不利な結果を受けたユーザーのデータをモデルから削除する 国別の属性をモデルの予測から除外する トレーニングデータに含まれる国別の分布を均等に調整する 国に関連するデータをすべて削除する None 11. 動的計画法を用いて解決する問題の一例として、最も適切なものは次のうちどれですか？ 線形回帰 分枝限定法 Dijkstraのアルゴリズム ナップサック問題 None 12. GDPRにおける「データ主体の権利」として認められているものは次のうちどれですか？ データの無制限な利用を許可する権利 データの公開を強制する権利 データの修正や削除を要求する権利 データの匿名化を禁止する権利 None 13. データ活用を重視する組織において「心理的安全性」が求められる理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ 組織内で新しいアイデアや意見を自由に表現できる環境を作るため 意見を述べた社員を罰する仕組みを作るため 全ての社員に同じ考え方を強制するため データに基づく意思決定を排除するため None 14. 組織における「心理的安全性」を高めるための施策として最も適切なものは次のうちどれですか？ チームメンバーにフィードバックを与えない 全ての意思決定をリーダーが行う チームメンバーの意見を抑制する チームメンバーが自由に意見を述べられる環境を整える None 15. AIの倫理的運用において、「説明責任」が求められる主な理由は次のうちどれですか？ AIが下した決定が偏りのないものであることを保証するため AIの判断をすべて無条件に信頼させるため AIの判断を全て手動で行うため AIの意思決定をブラックボックス化するため None 16. 動的計画法で使用される「メモ化」とは何ですか？ 問題の部分解を一時的に保存して再利用すること 解をメモリに保存して一度に計算すること 部分問題を繰り返し解く手法 解の探索空間を分割して解決する手法 None 17. 線形計画法の基本的な制約条件の一つは何ですか？ 目的関数が線形であること 制約式が線形でなければならない 決定変数が連続でなければならない 全ての制約条件は等式でなければならない None 18. 組織マネジメントにおける「メンタリング」の利点は次のうちどれですか？ メンターがすべての業務を代行する 新しいスキルや知識を効果的に習得できるようにする メンティーが独自に業務を進める メンターの仕事量を減らす None 19. AIシステム運用において、モデルの精度が時間と共に低下する「モデル劣化」を防ぐために有効な方法は次のうちどれですか？ データドリフトや概念ドリフトをモニタリングし、モデルを定期的に再トレーニングする モデルのハイパーパラメータを変更せずにそのまま使用し続ける トレーニングデータを毎回同じものに固定して使用する 一度デプロイしたモデルは更新せずに長期間使用する None 20. データの利活用における「データ最小化の原則」が適用される場合、最も適切な対応は次のうちどれですか？ できるだけ多くのデータを収集する データの利用目的を定義しない 全てのデータを公開する 必要最小限のデータだけを収集・処理する None 21. 組織において「フラット型組織」を採用する利点は次のうちどれですか？ 組織の規模が大きくなるため 全ての権限をリーダーが持つため 意思決定が迅速になり、コミュニケーションが円滑になるため 組織のルールを厳格に管理できるため None 22. ネットワークフロー問題において、「最小費用フロー問題」の特徴として正しいものは次のうちどれですか？ 各エッジのフローが最大となるように最適化する。 最小コストで一定のフローを供給する。 最短距離で始点から終点に到達する。 エッジ数を最小化する。 None 23. データサイエンスプロジェクトにおける「データのクリーニング」が重要な理由は次のうちどれですか？ データが不正確だとモデルの精度が低下するため データを大量に増やすため データの量が少ない方が処理が早いから データを無意味に削除するため None 24. プロジェクトのスケジュールが予定より早く進行している場合、プロジェクトマネージャーが確認すべき事項は次のうちどれですか？ プロジェクトチームの作業スピードをさらに上げる 予算を削減する 進行が遅いタスクを見つけ、優先する 進行が早すぎるため、品質が保たれているかどうか None 25. AIの活用において、予測結果のバイアスを軽減するために最も有効なアプローチは次のうちどれですか？ トレーニングデータの選定と前処理を重視する モデルのアルゴリズムを改良するだけで解決する データに偏りがあっても、大量のデータを使用する バイアスが出た結果を手動で修正する None 26. データ保護において「バックアップ」の重要性を最もよく説明しているものは次のうちどれですか？ データの複製を作成し、データの消失や破損に備える データを全てオンラインで公開する データの更新頻度を低下させる データをすべて削除する None 27. シンプレックス法とは何ですか？ 線形計画問題を解くための手法 非線形計画問題を解くための手法 グラフ理論を用いた最適化手法 動的計画法の一種 None 28. AIモデルを安全に運用するために、「モデルのバージョン管理」が必要とされる理由は次のうちどれですか？ 新しいバージョンが常に正確な結果を保証するため 古いモデルを削除することでシステムを軽量化するため モデルの変更履歴を記録し、不具合時の原因追跡を可能にするため 複数のAIモデルを同時に運用するため None 29. データ保護の観点から、「多要素認証（MFA）」が効果的である理由は次のうちどれですか？ 複数の認証要素を組み合わせることで、不正アクセスのリスクを減少させる データを全て削除することができるため 認証手続きが1回で完了するため データのバックアップを取らなくてもよい None 30. AIシステムの運用において「モデルの透明性」を確保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？ モデルの説明可能性（Explainability）を提供するために、SHAPやLIMEなどの手法を利用する モデルのパラメータを隠し、ブラックボックス化する モデルの精度が低下した場合は、手動で再トレーニングを行う モデルのトレーニングデータを圧縮して保存する None 31. GDPRに基づく「データポータビリティの権利」とは、個人が自身のデータに対してどのような権利を持っていることを意味しますか？ データの削除を求める権利 データの無制限な利用を許可する権利 自身のデータを他のサービスプロバイダーに転送する権利 データを暗号化する権利 None 32. ネットワークフロー問題における「最大流アルゴリズム」の目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ 全ノード間の最短距離を求めること。 特定の始点から終点までのネットワーク内で流せる最大量を求めること。 ネットワーク内の最小費用を求めること。 ネットワークの全体構造を可視化すること。 None 33. 「ゼロトラストアーキテクチャ」におけるセキュリティ原則の1つは次のうちどれですか？ 一度認証されたリソースは信頼し続ける 全てのアクセスを許可する 全てのリソースへのアクセスを常に検証し、信頼しない 認証プロセスを省略する None 34. AIシステム運用における「スケーリング」の目的は何ですか？ システムの処理能力を増強し、増加するユーザー数やデータ量に対応すること モデルのハイパーパラメータを最適化するためにデータを調整すること モデルの精度を保つためにデータセットを縮小すること システムの速度を上げるためにサーバーの数を減らすこと None 35. AIシステムにおける「モデルの改ざん」を防ぐために最も効果的な手法は次のうちどれですか？ モデルをすべて公開する モデルとトレーニングデータの暗号化 モデルを定期的に削除する モデルの内部構造を隠す None 36. プロジェクトマネージャーがチームメンバー間のコミュニケーションを促進するために使用すべき最も効果的な方法は次のうちどれですか？ メールのみでやり取りを行う 定期的なミーティングを設定し、進捗と課題を共有する 全てのコミュニケーションを管理者経由で行う 個別に連絡を取り、個々の進捗を確認する None 37. AIシステムのセキュリティを強化するために必要な手法として最も適切なものは次のうちどれですか？ AIモデルを暗号化する AIモデルをすべて公開する AIの意思決定プロセスを隠す AIのトレーニングデータを無制限に共有する None 38. プロジェクトが終了した後、プロジェクトマネージャーが行うべき最も重要な作業は次のうちどれですか？ プロジェクトチームを解散する プロジェクトの振り返り（レトロスペクティブ）を実施し、成功と失敗を分析する 残ったリソースを次のプロジェクトに割り当てる プロジェクトの予算を再分配する None 39. チームの「自律性」を高めるための有効な方法は次のうちどれですか？ 各メンバーに目標を設定させ、自分で進捗を管理させる リーダーが全てのタスクを割り当てる チームのリーダーに全ての責任を持たせる メンバーに対するフィードバックを行わない None 40. 生成AIモデルにおける「フィードバックループ」とはどのような現象を指しますか？ モデルの出力が自動的に評価されるプロセス モデルの生成結果が次の入力データとして再利用され、誤差が蓄積する現象 モデルのパラメータが繰り返し最適化されるプロセス モデルのトレーニングデータが無限に循環される現象 None 41. 「ゼロトラストセキュリティモデル」が推奨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？ 外部からの攻撃を完全に排除できるため すべてのユーザーやデバイスを信用しないことで、不正アクセスリスクを軽減するため 物理的なセキュリティ対策が不要になるため データセンターの運用コストを削減するため None 42. クラウド環境でのデータ保護において、最も重要なポイントの1つは次のうちどれですか？ データをクラウド上で全て公開する データのバックアップを行わない データの監査ログを無効にする データを暗号化して保管し、アクセス制限を設ける None 43. 生成AIで使われる「事前学習済みモデル」を利用する利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ トレーニングデータのサイズに関係なく、高品質な生成が可能になる。 トレーニングの初期段階で高い精度が期待できる。 トレーニングプロセスの全体を自動化できる。 計算コストを削減し、カスタマイズ可能な学習ができる。 None 44. GPTのような自己回帰生成モデルにおいて、「トークン化」の役割は何ですか？ テキストを小さな単位に分割して、モデルに入力できる形式にする 生成されたテキストを圧縮して保存する テキストの生成速度を向上させる 生成されたデータの精度を評価する None 45. AIモデルの学習データにバイアスが存在する場合、次のうち最も懸念される問題はどれですか？ モデルが特定のグループに対して偏った判断を行う モデルの学習速度が遅くなる モデルの精度が高くなる モデルのパラメータ数が減少する None 46. AIモデルをトレーニングする際に、個人情報が含まれるデータを使用する場合の適切な対策は次のうちどれですか？ 個人情報をそのまま使用する 個人情報を匿名化して使用する 個人情報を加工せず使用するが、モデル完成後に削除する 個人情報を暗号化してモデル内に組み込む None 47. 交通最適化問題において、「最大流問題」とは何ですか？ 交通量を制限する問題 流量を一定に保つためのアルゴリズム ネットワーク内で特定のリソースを最も効率的に流す方法を求める問題 最も速い経路を見つける問題 None 48. プロジェクトマネジメントにおける「リソース管理」の主な目的は次のうちどれですか？ プロジェクトの予算を削減すること プロジェクトに必要な人材、設備、予算を効率的に管理し、適切に配分すること プロジェクトの成果物を管理すること プロジェクトの終結を早めること None 49. 線形計画法の双対性理論において、双対問題の目的関数の最適値が主問題の目的関数の最適値と等しくなる理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ 主問題と双対問題は同じ制約条件を共有するため。 双対問題の目的関数が主問題の制約条件を無視するため。 主問題の制約条件が双対問題の目的関数に変換されるため。 主問題と双対問題は互いに独立しているため。 None 50. プロジェクトの「ステークホルダー」とは次のうちどれですか？ プロジェクトに関与するすべての利害関係者 プロジェクトの予算を提供する企業のみ プロジェクトの技術的なサポートを行うチーム プロジェクトの顧客のみ None 51. 組織における「業績評価制度」の目的は次のうちどれですか？ 従業員を厳しく監視するため 組織のスピードを低下させるため 従業員のパフォーマンスを客観的に評価し、報酬や昇進に反映するため チームリーダーを評価するため None 52. データサイエンスプロジェクトにおいて「クリティカルパス」が示すものとして正しいのは次のうちどれですか？ プロジェクト完了に必要な最長のタスクの順序 プロジェクトにおけるリスクの多いタスクのリスト プロジェクト開始後に追加された全てのタスク プロジェクト終了後に削除されるタスク None 53. AIシステム運用において、モデルの「ドリフト」を検知するために行うことは何ですか？ モデルのパラメータを手動で更新する モデルの予測結果と実際の結果の差異をモニタリングする モデルの入力データをフィルタリングする モデルのトレーニングデータを削除する None 54. 整数計画法（Integer Programming）とは何ですか？ 全ての変数が整数値を取る線形計画法 全ての変数が連続値を取る線形計画法 非線形な制約条件を持つ線形計画法 制約条件が等式で表される線形計画法 None 55. 待ち行列理論で使用される「到着率」と「サービス率」の比率は何を示しますか？ システムの稼働率 待ち行列の最大長 サービスが完全に終了するまでの時間 システム全体の容量 None 56. 動的計画法を用いた最適化で「ベルマン方程式」が適用される例として最も適切なものはどれですか？ 輸送コストを最小化する問題。 線形制約条件下での目的関数を最大化する問題。 最適なスケジューリングを見つける問題。 不確実性のある環境での最短経路を求める問題。 None 57. AIシステム運用における「コンティニュアスデリバリー（CD）」の目的として正しいものは次のうちどれですか？ モデルのパフォーマンスを手動でモニタリングする コードやモデルの変更を本番環境に自動的にデプロイするプロセスを確立する トレーニングデータを定期的にバックアップする モデルのハイパーパラメータを自動で調整する None 58. 線形計画法における「影響係数（シンプルックス乗数）」とは何ですか？ 目的関数の傾き 制約条件を変更した際の目的関数の変化率 決定変数の値 可行領域の境界 None 59. ある企業が「フェイクニュース検出AI」を導入しました。このAIモデルが意図せず特定のウェブサイトのみを高頻度でフェイクニュースと判断する偏りを示しています。この状況で、最も適切な対応は次のうちどれですか？ データの偏りを再検討し、トレーニングデータを見直す モデルの学習率を下げて再学習を行う 偏りが見られるウェブサイトのデータをすべて削除する モデルのアルゴリズムを変更せず、運用を継続する None 60. AIシステム運用で「フェイルオーバー（Failover）」を設定す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？ モデルの精度を向上させるため。 トレーニング時間を短縮するため。 モデルのスケールアップを実現するため。 システムの主要なコンポーネントが障害を起こした場合に、バックアップシステムに切り替えるため。 None 61. 線形計画法における「可行解」とは何ですか？ 目的関数が最大値を取る解 目的関数が最小値を取る解 制約条件を全て満たす解 制約条件を全て無視する解 None 62. 組織マネジメントにおいて「適応型リーダーシップ」が重要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？ すべての社員に同じ働き方を求めるため 長期的な計画を固定し、変更を一切許さないため チームメンバーの役割を完全に固定するため 環境の変化に対応し、柔軟な意思決定を行うため None 63. データサイエンスプロジェクトにおける「スコープ管理」とは何を指しますか？ プロジェクトの目標や成果物を定義し、その範囲を管理するプロセス プロジェクトの予算を管理するプロセス プロジェクトの品質を管理するプロセス プロジェクトのスケジュールを管理するプロセス None 64. AIシステムにおける「コンプライアンス対応」が重要である理由は次のうちどれですか？ AIのブラックボックス化を促進するため 法律や規制に違反しない運用を確保するため データの無制限利用を許可するため 全てのデータを自動で削除するため None 65. AIを運用する際、結果の透明性を確保するために有効な手法は次のうちどれですか？ モデルの決定プロセスを明確に説明する モデルの中身をブラックボックス化する 全てのデータを公開する 人間の介入を完全に排除する None 66. AIシステムをセキュリティ攻撃から保護するために重要な対策の1つとして適切なものは次のうちどれですか？ AIの出力結果を無制限に公開する AIの判断プロセスを全て削除する AIシステムにセキュリティ対策を施さない AIモデルのトレーニングデータを暗号化する None 67. ある小売企業が、AIを活用して顧客の購買パターンを分析し、ターゲティング広告を実施しています。この場合、データを適切に扱うために最も考慮すべき事項は次のうちどれですか？ 顧客データを暗号化せずに保管する データ収集の詳細を開示せず、分析結果のみ公開する 顧客データの使用目的を明確にし、事前に同意を得る 分析に使用するデータを保存期間の制約なしで保管する None 68. ある企業が、クラウド環境にデータを移行する際に「共有責任モデル」を採用しました。このモデルにおいて、以下の責任は主に誰に帰属するべきですか？ データの暗号化 アクセス制御の管理 クラウドサービス提供者 セキュリティ専門会社 契約上で両者が均等に分担 クラウド利用者 None 69. プロジェクトのリスクマネジメントにおいて、「定性的リスク分析」と「定量的リスク分析」の違いは何ですか？ 定性的リスク分析はリスクを無視する手法であり、定量的リスク分析はリスクを回避する手法である 定性的リスク分析は予算を評価し、定量的リスク分析は時間を評価する 定性的リスク分析はリスクの影響を主観的に評価し、定量的リスク分析はリスクの影響を数値的に評価する 定性的リスク分析は短期的なリスクを評価し、定量的リスク分析は長期的なリスクを評価する None 70. 組織内で「ナレッジマネジメント」を実施する主な理由は次のうちどれですか？ 知識を共有し、チームの生産性を向上させるため 知識を秘匿し、競争力を高めるため 知識の活用を制限するため ナレッジベースのデータを削減するため None 71. Transformerベースの生成AIモデルとして代表的なものは次のうちどれですか？ CNN RNN LSTM GPT None 72. AIシステムの倫理的な運用において、最も重要な要素の1つは次のうちどれですか？ 利用者の同意を得ずにデータを処理する AIシステムが公正であることを保証する AIモデルの内部構造を全て公開する AIシステムを完全に自律的にする None 73. GDPR（一般データ保護規則）において、データ漏洩が発生した際に企業が取るべき対応は次のうちどれですか？ データ漏洩を隠す データ漏洩を放置する 全てのデータを削除する 速やかに関係当局に報告する None 74. データやAIの利活用に関する「偏り」を防ぐための主な手法は次のうちどれですか？ データのバランスを確保する バイアスを無視する 特定のデータだけを使う データを全て削除する None 75. 生成AIにおいて「自己回帰モデル」が生成する順番はどのようなものですか？ データを順次生成する データを一度に生成する 特定のパターンに基づいてデータを生成する データをランダムに生成する None 76. AIシステム運用において「ログ管理」が重要な理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ システムの動作状況やエラーを追跡し、問題が発生した際に迅速に対応できるため データの保存容量を最適化するため モデルの精度を手動で確認するため モデルのハイパーパラメータを監視するため None 77. VAE（Variational Autoencoder）の主な目的は何ですか？ クラスタリングを行う 畳み込みを行う データを潜在空間に圧縮し、生成する 時系列データの予測を行う None 78. 動的計画法における「重複部分問題」とは何ですか？ 同じ計算を何度も繰り返すこと 最適化において複数の制約条件が重なること 異なる部分問題が同じ答えを持つこと 同時に解くべき問題の集合 None 79. GPTなどの生成AIモデルにおける「自己教師あり学習（Self-supervised Learning）」の役割は次のうちどれですか？ モデルの出力を自己評価するプロセス ラベルなしデータから学習することで、モデルが自己改善するプロセス モデルを一から学習させるプロセス モデルのパフォーマンスを手動で監視するプロセス None 80. 生成AIにおける「フューズド（Fused）レイヤー」とは何ですか？ 異なるタイプのレイヤーを融合させ、計算効率を向上させる技術 モデルの重みを圧縮する技術 テキスト生成に特化した層の一種 ノイズを削除するための層 None 81. 組織の「モチベーション向上施策」に効果的な手法は次のうちどれですか？ プロジェクトの進捗を定期的に報告させる インセンティブや報酬制度を導入する チームの目標を細かく設定する チームメンバーを評価しない None 82. チームの「多様性を活かしたマネジメント」が重要である理由は次のうちどれですか？ 組織の規模を大きくするため チームメンバーの入れ替わりを防ぐため チームのスキルレベルを平均化するため 多様な視点やアイデアを取り入れることで、より革新的な成果を生み出せるため None 83. 組織マネジメントにおいて「データガバナンス」が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？ データアクセスを完全に禁止する データの利用ルールや責任範囲を明確にする 組織外部へのデータ提供を完全に自由化する データ収集を部門ごとに独立して実施する None 84. データサイエンスプロジェクトにおける「KPI（重要業績評価指標）」の役割として最も適切なものは次のうちどれですか？ プロジェクトの進捗を監視し、成功を評価する基準を提供する チームメンバーの個人的な満足度を測定する プロジェクトの終了後にのみ使用される評価基準を提供する データサイエンティスト個人の成果を評価するための指標を提供する None 85. データを扱う際の「リスクアセスメント」の目的として最も適切な説明は次のうちどれですか？ データの利活用に伴うリスクを事前に評価し、対策を講じる データを自由に利用するための手順を定める データの保存期間を無制限に延長する データの利用目的を明確にしない None 86. データベースにおける「データマスキング」の目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ データの複製を作る 機密データを部分的に隠す データを完全に削除する データの更新を停止する None 87. GANの判別ネットワークの役割は何ですか？ 生成ネットワークの重みを調整する 生成されたデータが本物か偽物かを判定する 生成ネットワークの損失関数を最適化する モデルの生成精度を評価する None 88. 交通ネットワークにおける最適化問題を解くために、オペレーションズリサーチで使用される手法は次のうちどれですか？ シンプレックス法 フローネットワーク法 ゲーム理論 ナップサック問題 None 89. Diffusionモデルにおいて、生成過程で使用される「逆拡散（reverse diffusion）」とはどのようなものですか？ データを圧縮してから再構築するプロセス 生成されたデータの順序を逆に並べ替えるプロセス データの生成過程を最適化するプロセス ノイズを徐々に除去し、データを生成するプロセス None 90. プロジェクトマネジメントにおいて「リスク回避」の具体例として最も適切なものは次のうちどれですか？ リスクが発生した際に対応策を考える プロジェクト計画段階でリスクを取り除くための代替案を採用する リスク発生の可能性を分析せずに進行する チーム全員にリスクを共有せずに作業を進める None 91. AIシステム運用において「シャドーデプロイメント（Shadow Deployment）」の目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ 新しいモデルを本番環境に導入する前に、バックエンドで実際のデータを使ってテストするため。 ユーザーに新しいモデルを徐々に適用するため。 トレーニングデータを再利用するため。 モデルの透明性を確保するため。 None 92. AIモデルが意図しないバイアスを学習することを防ぐために行うべき最適な対策は次のうちどれですか？ バイアスのないデータを使用してモデルを訓練する バイアスを意図的にモデルに組み込む AIモデルのトレーニングを行わない バイアスを無視してモデルを運用する None 93. プロジェクトマネジメントの「クリティカルパス法 (CPM)」の目的は次のうちどれですか？ プロジェクトの最短完了時間を計算する プロジェクトの予算を最小化する プロジェクトのリスクを回避する プロジェクトチームの規模を最適化する None 94. 機械学習モデルがサイバー攻撃を受けやすい理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ モデルはデータを暗号化していないため モデルは常に誤差を出すため モデルは内部構造が公開されていることが多いため モデルは自己防御機能を持っているため None 95. 動的計画法における「ナップザック問題」の最適解を見つける際、部分問題を適切に定義するために重要な要素は次のうちどれですか？ 収容可能な重さの合計と現在までの選択肢。 収容可能な重さの合計と各アイテムの価値の比率。 選択可能なアイテム数と総価値。 アイテムの重さと価格の積。 None 96. プロジェクトマネジメントにおいて、プロジェクトの進行を監視し、変更が必要かどうかを判断する手法は次のうちどれですか？ スコープクリープ リソース最適化 クラウドマイグレーション モニタリングとコントロール None 97. 組織において「適応型マネジメント」が効果的である理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ 組織が予算を削減するため 組織が変化する環境に迅速に対応し、計画を柔軟に変更できるため 組織が一度定めた計画を変更せずに維持するため 組織が短期間で利益を上げるため None 98. 生成AIにおける「トランスファーラーニング」の利点として正しいものは次のうちどれですか？ 既存のモデルを再利用して、新しいデータセットに対して短期間で高精度なモデルを構築できる 新しいモデルを一から学習させることで、全く新しいデータを生成できる モデルのサイズを縮小し、計算リソースを節約できる 生成データの多様性を高めることができる None 99. データ収集におけるプライバシー保護のために最も重要なことは次のうちどれですか？ 個人情報を集める際に、事前に明確な同意を得る データを自由に共有する データを完全に匿名化しない 同意がなくても情報を使用できる None 100. 組織マネジメントにおける「透明性の確保」が重要な理由は次のうちどれですか？ チームメンバーに情報を隠すため 組織のルールを厳格にするため チームのスピードを低下させるため チームの信頼性を高め、意思決定の過程を明確にするため None Time's up
