DS検定～模擬試験⑥～ 2024年12月7日 ailearn 1. 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 2. GANのトレーニング過程で発生する「勾配消失問題」を軽減するために有効な技術は次のうちどれですか？ 学習率の低減 パラメータの初期化 重みの正則化 勾配クリッピング None 3. 生成AIにおける「GAN（Generative Adversarial Network）」の基本的な構造はどのようなものですか？ 生成ネットワークと判別ネットワークから構成される 単一のニューラルネットワークからなる 畳み込み層のみで構成される RNN（リカレントニューラルネットワーク）をベースにする None 4. AIシステムのモニタリングにおいて「Prometheus」の主な役割は次のうちどれですか？ モデルの再トレーニングを自動で実行する モデルのハイパーパラメータを調整する データを可視化してダッシュボードを作成する モデルのパフォーマンスやシステムの状態をリアルタイムで監視する None 5. 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 6. AIシステム運用において「A/Bテスト」の目的は何ですか？ モデルのハイパーパラメータを自動的に調整すること データの前処理方法を評価すること 2つの異なるモデルの性能を比較し、最適なモデルを選定すること モデルの精度を監視するためにデータを分割すること None 7. 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 8. データの利活用における「データ保持期間」の設定に関して最も適切な説明は次のうちどれですか？ データは使用目的が達成され次第、不要なデータを削除する データは無期限に保持する データは一度取得したら削除しない データ保持期間を設定しない None 9. 動的計画法（Dynamic Programming）で解決できる問題の特徴はどれですか？ 問題が時間によって変化する場合 問題が部分問題に分割でき、その部分問題が再利用可能な場合 制約条件が非線形な場合 決定変数が離散値をとる場合 None 10. プロジェクトの「ガントチャート」は何を管理するために使われますか？ プロジェクトの予算管理 プロジェクトのリスク管理 プロジェクトのスケジュール管理 プロジェクトのステークホルダー管理 None 11. マルコフ決定過程（MDP）において、最適な政策を導くために使用される手法はどれですか？ ベルマン方程式 シンプレックス法 Dijkstraのアルゴリズム ハミルトン法 None 12. 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 13. 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 14. 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 15. 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 16. 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 17. GANのトレーニング過程で起こりうる「モード崩壊」とは何ですか？ 生成ネットワークが一部のデータパターンしか生成できなくなる現象 判別ネットワークが過学習する現象 トレーニングデータが不足する現象 モデルのハイパーパラメータが適切に設定されない現象 None 18. 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 19. 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 20. 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 21. AIシステム運用で「カナリアリリース」とはどのようなリリース方式ですか？ 全ユーザーに対して新しいモデルを一度に展開する方式 モデルの再トレーニングを行わずに、既存のモデルをそのまま再利用する方式 新しいモデルを一部のユーザーにのみ展開し、問題がないことを確認してから全体に展開する方式 モデルの精度が低下した際に、自動的に元のモデルに戻す方式 None 22. 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 23. 組織マネジメントにおける「変革リーダーシップ」の特徴は次のうちどれですか？ チームメンバーに命令を下す 新しいビジョンを提示し、変革を促す 現状を維持する 問題が発生した際にのみ介入する None 24. データサイエンスプロジェクトにおける「リスクマネジメント」の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 プロジェクト中に発生し得るリスクを特定し、対応策を立てること プロジェクトのスコープを広げること プロジェクトの関係者を減らすこと None 25. 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）」の設定で最も適切なアプローチは次のうちどれですか？ プロジェクト終了時のみ測定可能な指標を設定する ビジネス目標と関連した具体的で測定可能な指標を設定する チーム全員が理解しにくい複雑な指標を設定する プロジェクトの進捗に関係のない指標を設定する None 26. 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 27. 組織マネジメントにおいて「権限委譲」の利点は次のうちどれですか？ リーダーの責任を軽減できる プロジェクトの進行が遅くなる リーダーシップが必要なくなる メンバーが自己管理能力を高めることができる 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. 生成AIの「データ拡張（Data Augmentation）」が特に有効な理由として正しいものは次のうちどれですか？ トレーニングデータの不足を補い、モデルの過学習を防ぐため。 トレーニング時間を短縮するため。 トレーニング中に必要な計算資源を削減するため。 テストデータを生成するため。 None 30. データの「アクセス制御」における主な目的は次のうちどれですか？ 誰でも自由にデータにアクセスできるようにする データへのアクセスを適切な権限を持つ人に限定する データをすべて削除する データを自動的に公開する None 31. AIシステム運用において「自動スケーリング」の利点として正しいものは次のうちどれですか？ システムの負荷に応じてリソースを自動的に追加または削除できるため、効率的なリソース管理が可能 モデルのハイパーパラメータを自動的に調整することで、精度を向上させる システムのリソースを最小限に維持し、常にコストを削減できる システムの速度を手動で最適化することができる None 32. データ処理において、「匿名化」の目的は次のうちどれですか？ データの信頼性を高める 個人を特定できないようにする データの可読性を向上させる データの処理速度を上げる None 33. データの利用に関して「データのガバナンス」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？ データの自由な共有を促進するため データの利用ルールを定め、リスクを管理するため データを全て非公開にするため データの無制限な利用を推奨するため None 34. 組織マネジメントにおいて、最も重要なリーダーシップスタイルの1つは何ですか？ カリスマ的リーダーシップ ディレクティブリーダーシップ サーバントリーダーシップ 自律型リーダーシップ None 35. 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 36. 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 37. 生成AIのトレーニングにおいて「学習率スケジューリング」を行う目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ モデルの学習を完全に停止するタイミングを制御するため。 学習過程でのオーバーフィッティングを防ぐため。 トレーニングの安定性を確保し、最適な結果を得るため。 トレーニングの進行をスピードアップするため。 None 38. Diffusionモデルが生成AIにおいて注目される理由として、正しいものは次のうちどれですか？ 非常に高速にデータを生成できる。 徐々にノイズを除去するプロセスで高品質なデータを生成できる。 GANよりもトレーニングが複雑だが、より多くの計算資源を節約できる。 データの削除に特化した技術である。 None 39. 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 40. サイバー攻撃に備えるために企業が導入するべき対策として正しいものは次のうちどれですか？ 定期的なセキュリティパッチの適用 システムの公開を増やす データのバックアップを行わない データの暗号化を無効にする None 41. 生成AIにおける「Attentionメカニズム」の役割は次のうちどれですか？ モデルのパラメータを最適化する データをランダムに生成する モデルの損失関数を最小化する データの重要な部分に焦点を当てる None 42. 「フェアネスアウェアネス（Fairness Awareness）」を考慮したAIシステムの設計において、重要な点は次のうちどれですか？ AIが判断する際に公正性を確保し、特定のグループに不利益が生じないようにする AIの判断をすべて無条件に信頼する AIのすべての決定をブラックボックス化する 公平性を考慮せずにAIを訓練する None 43. AIが決定を下す際の説明可能性を確保するために使用される手法は次のうちどれですか？ 自己学習型AI データ削減手法 AIのブラックボックス化 Explainable AI（XAI） None 44. データを利用する際の「データセキュリティ対策」に関して、最も重要なポイントは次のうちどれですか？ データが漏洩しないよう、アクセス権限を適切に管理する データを無制限に共有する データのバックアップを取らない データをクラウドに無制限で保存する None 45. データサイエンスプロジェクトにおいて「アジャイル手法」を採用する最大の利点は次のうちどれですか？ 完全に固定された計画で進行できる 全てのタスクを同時に実行できる プロジェクト終了後に成果物を初めて評価できる 短期間の反復作業を通じて柔軟に対応し、プロジェクトの方向性を調整できる None 46. プロジェクトの進行中に、ステークホルダーから予期しない要件変更が求められた場合、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？ 要件変更の影響を評価し、変更がプロジェクト全体に与えるリスクやコストを見積もる すぐに要件を反映させる 要件変更を拒否する 要件変更の責任を他のチームに移す None 47. プロジェクトマネジメントの5つのプロセス群に含まれないものは次のうちどれですか？ 立ち上げ 計画 実行 評価 None 48. 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 49. 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 50. 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 51. 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 52. 「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 53. 「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 54. 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 55. 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 56. データサイエンスプロジェクトで「スコープクリープ」を防ぐために最も効果的な手法は次のうちどれですか？ プロジェクト開始時にスコープを明確にし、変更を厳しく制限する ステークホルダーの要求を全て受け入れる プロジェクト完了後にスコープを定義する スコープに関する文書を作成しない None 57. 生成AIにおける「Few-shot Learning」の利点として正しいものは次のうちどれですか？ 少量のデータで高い性能を発揮し、追加のトレーニングデータがほとんど必要ない。 トレーニング時間を完全にゼロにできる。 特定のタスクに対して事前学習済みモデルを変更する必要がない。 モデルのサイズを劇的に小さくする。 None 58. AIシステム運用において「ML Ops」の主な目的は何ですか？ 機械学習モデルの開発から運用までを一貫して自動化すること データの圧縮と保存を最適化すること データベースのパフォーマンスを向上させること モデルの精度を一定に保つため、定期的に手動で再学習させること None 59. 動的計画法を用いた在庫管理モデルでは、需要の不確実性を考慮するために使用される手法はどれですか？ ベルマン方程式 ロジスティック回帰 ヒューリスティックアルゴリズム モンテカルロシミュレーション None 60. 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 61. AIシステム運用で「モデルサービング（Model Serving）」の主な目的として正しいものは次のうちどれですか？ トレーニング済みモデルを本番環境で予測可能な形で提供する。 モデルのトレーニングに必要なデータを生成する。 モデルの性能を評価するために一時的に運用する。 モデルの精度を改善するために新しいアルゴリズムを追加する。 None 62. 組織において、データサイエンスプロジェクトの成功を最大化するための「チーム構成」の最適なアプローチは次のうちどれですか？ データサイエンティスト、エンジニア、ビジネスアナリストの多様なスキルセットを持つメンバーを組み合わせる データサイエンティストのみでチームを構成する エンジニアのみでチームを構成する マネージャーだけでチームを構成する None 63. 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 64. データ保護において「ロールベースアクセス制御（RBAC）」の主な目的は次のうちどれですか？ データの暗号化を効率化する 利用者の権限に基づいてアクセスを制限する AIモデルのバイアスを防ぐ サーバーの障害を防止する None 65. 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 66. 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 67. 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 68. 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 69. 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 70. 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 71. データ管理における「ログ管理」の目的は次のうちどれですか？ データを自動的に削除する データのサイズを減らす データの変更履歴を追跡し、不正アクセスを検知する データを全て公開する None 72. AIシステム運用において「サーキットブレーカー（Circuit Breaker）」が導入される理由として正しいものは次のうちどれですか？ モデルの応答速度を向上させるため。 システム全体の障害を防ぐために、問題のあるサービスを一時的に停止するため。 モデルのトレーニングを最適化するため。 データの分散処理を実現するため。 None 73. 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 74. 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 75. 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 76. AIシステム運用において、モデルの「フェアネス（公平性）」を確保するための手法として正しいものは次のうちどれですか？ モデルのハイパーパラメータを手動で調整する データの前処理を行わずにそのままモデルに投入する モデルのバイアスを定期的に検査し、必要に応じて再トレーニングを行う モデルの精度だけを評価し、他の要素は考慮しない None 77. データのバイアスを除去するために最も適切な方法は次のうちどれですか？ データをランダムに削除する 公平なサンプルを確保し、偏ったデータの修正を行う バイアスを気にせずデータをそのまま使う データを一部のみ使用する None 78. 組織内での「フィードバック文化」を醸成するために効果的な施策は次のうちどれですか？ 定期的なフィードバックを行い、改善点を指摘する フィードバックを控え、自由に進行させる 問題が発生した時にのみフィードバックを行う チームメンバーからの意見を無視する None 79. 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 80. 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 81. 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 82. 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 83. 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 84. 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 85. 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 86. 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 87. AIシステムのセキュリティを強化する際に考慮すべき「アドバサリアル・ロバストネス（Adversarial Robustness）」とは何を指しますか？ モデルのトレーニング時間を短縮する手法 敵対的攻撃に対してモデルが強靭であること モデルのデータをすべて削除する手法 モデルの出力結果を非公開にする手法 None 88. 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 89. 組織における「ダイバーシティ推進」の目的は次のうちどれですか？ チームの意思決定をリーダーに集中させるため 組織の規模を縮小するため 組織の目標を定めないため 組織内に多様な背景やスキルを持つ人材を集め、組織の競争力を高めるため None 90. 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 91. 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 92. 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 93. データガバナンスの枠組みにおいて「アクセス制御」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？ データを公開し、誰でも自由に利用できるようにする データへのアクセスを管理し、無制限な利用を防ぐ データのバックアップを削除する データの処理速度を向上させる None 94. プロジェクトマネジメントにおける「ベンチマーク」とは次のうちどれですか？ プロジェクトの進行を監視するための手法 プロジェクトのコストを削減するための手法 プロジェクトのリソースを効率化する手法 プロジェクトのパフォーマンスを測定し、他のプロジェクトや業界標準と比較する手法 None 95. 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 96. 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 97. 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 98. 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 99. 機密データの取り扱いにおいて、データ漏洩リスクを最小限に抑えるために最も重要なセキュリティ対策は次のうちどれですか？ データを暗号化し、アクセス制限を設ける データを外部に公開する データのバックアップを取らない データを無制限に共有する None 100. 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 Time's up
