生成AIパスポート～模擬試験⑥～ 2024年12月9日2024年12月9日 ailearn 1. テキスト生成AIが最新情報の提供を苦手とする理由として最も適切なものを選びなさい。 リアルタイムでデータを収集できる能力があるため データベースを持たないため プロンプトが正確であれば最新情報も生成可能であるため モデルがトレーニング済みのデータに基づいて応答を生成するため None 2. IoTデバイスを安全に使用する際に、次の選択肢の中で最も適切なセキュリティ対策はどれか。 すべてのデバイスを同じネットワークに接続する デフォルトのパスワードを変更し、ファームウェアを最新に保つ デバイスに公開ネットワークで直接アクセスを許可する デバイスのファームウェアを更新しないことで互換性を維持する None 3. 以下の状況のうち、企業がセキュリティリスクを最小化するために最も適切な対策を実行している例はどれか。 社員が個人所有のデバイスを使用して業務データにアクセスすることを許可する 定期的にセキュリティトレーニングを実施し、フィッシングメールへの対策を指導している すべての社員に初期設定のパスワードを使用させる 企業ネットワークにアクセスする際の二要素認証を廃止する None 4. IoTデバイスのセキュリティを向上させる方法として正しいものはどれか。 初期設定のパスワードをそのまま使用する 公共Wi-Fiに接続して使用する 複数のデバイスで同じアカウントを共有する 定期的にファームウェアを更新する None 5. 「Few-Shotプロンプティング」とは何ですか？ AIにタスクを指示せず、自由に応答させる手法 AIに少数の具体例を与え、文脈を学ばせた上で応答を生成する手法 AIに大量の具体例を与え、精度を向上させる手法 AIのモデル構造を変更する手法 None 6. プロンプト設計の際、期待する応答形式を明確にする目的として適切なものを選びなさい。 AIの計算速度を向上させるため。 AIに自由な応答をさせるため。 プロンプトの内容を短縮するため。 AIの応答を一貫性のあるものにするため。 None 7. 以下のうち、効果的なプロンプトに必要な要素として適切なものを選びなさい。 曖昧さ 無制限の自由度 具体性 入力の短さ None 8. ANIがAGIに進化するために最も必要な要素として適切なものはどれか。 トレーニングデータの質と量を増加させる タスク間の知識移転を可能にするアーキテクチャの開発 単一タスクでの性能を極限まで向上させる モデルサイズを大幅に縮小する None 9. 個人情報保護法で事業者に義務付けられている「安全管理措置」の目的はどれか。 個人情報の漏洩や不正利用を防ぐため データの公開範囲を広げるため 個人情報の保有を無制限に認めるため 事業者の利益を最大化するため None 10. 次のうち、暗号化技術を使用してデータの安全性を確保する目的として最も適切なものはどれか。 データの不正な改ざんや盗聴を防ぐ データの保存容量を減らす ネットワークの速度を向上させる ファイル形式を自動的に変換する None 11. Few-Shotプロンプティングの利点として最も適切なものを選びなさい。 プロンプトが短いため、計算コストが低い。 例が不要であり、自由な応答が得られる。 具体例を与えることで、応答の精度や形式の一貫性が向上する。 すべてのタスクで必ず最高の精度が得られる。 None 12. プロンプトの主な役割として正しいものを選びなさい。 AIの学習精度を向上させるために使用される。 AIにタスクを指示し、応答内容を制御する。 AIの出力を無作為に生成するために用いる。 AIの動作を制限するための仕組み。 None 13. ブラウザで「キャッシュを削除する」ことが推奨される理由として適切なものはどれか。 サイトの動作を高速化するため 個人情報や閲覧履歴を守るため デバイスの全体的なパフォーマンスを向上させるため ウイルス感染を完全に防ぐため None 14. AIの「第三次ブーム」（2000年代以降）の主な特徴として正しいものはどれか。 形式論理を用いたAIシステムの普及 ルールベースシステムの復活 大量データと計算能力の向上によるディープラーニングの台頭 AI研究の停滞と資金不足 None 15. 個人情報保護法に基づく「開示請求」の対象となるものはどれか。 企業が保有するすべてのデータ 企業の財務データ 公的機関の機密情報 本人が識別可能な個人情報 None 16. AGIが実現されると期待される応用例として最も適切なものはどれか。 単一のタスクで人間以上の性能を発揮する 機械学習モデルの訓練速度を向上させる 特定のデータセットを用いたパターン認識 医療診断、財務分析、自動運転など異なる分野での知識を統合した支援 None 17. 以下の文章を要約するプロンプトを設計する際、応答を最適化するための工夫として最も適切なものを選びなさい。 AI技術は、現在、さまざまな分野で応用されています。その中には医療、教育、エネルギー分野が含まれます。 「要約してください。」 「以下の文章を2つの分野に分けて簡潔に要約してください。」 「上記を簡潔にしてください。」 「箇条書きで要約してください。」 None 18. AGIが実現された場合の最も大きな利点として適切なものはどれか。 特定のタスクに限定されない柔軟な問題解決能力 人間の指示を完全に再現する能力 学習コストを削減する能力 データの量に関係なく動作する能力 None 19. Zero-Shotプロンプティングの利点として正しいものを選びなさい。 複雑なタスクでの精度が非常に高い。 プロンプトがシンプルで入力が短い。 多くの具体例が必要である。 AIが自動的に文脈を生成する。 None 20. 以下のシナリオで、テキスト生成AIの利用方法として最も適切なものを選びなさい。 シナリオ: 医療分野で、患者向けの健康に関する記事を作成する。 AIが生成した内容をそのまま公開する。 AIに医学的な診断書の作成を指示する。 AIが生成した文章を専門家が確認し、必要に応じて修正してから公開する。 AIの応答を信用し、他の情報源を参照しない。 None 21. Zero-ShotプロンプティングとFew-Shotプロンプティングの違いとして最も適切なものを選びなさい。 Few-Shotは例を必要とせず、Zero-Shotは例が必要である。 Zero-Shotは長いプロンプトが必要で、Few-Shotは短いプロンプトを使用する。 Zero-Shotはタスクに特化し、Few-Shotは汎用的である。 Zero-Shotは直接タスクを指示し、Few-Shotは少数の具体例を含む。 None 22. 以下のタスクを実行するために、Zero-ShotとFew-Shotを組み合わせる最適なプロンプトを選びなさい。 タスク: 「以下の文章を箇条書き形式で要約し、それぞれのポイントに簡潔な説明を付ける」 「以下の文章を箇条書きで要約してください。」 「文章を要約してください。」 「例1: ・AIは人工知能。→人間の知能を模倣。次の文章もこの形式で要約してください。」 「例を使わずに箇条書き形式で要約してください。」 None 23. プロンプトで応答のフォーマットを指定する主な理由として正しいものを選びなさい。 応答を任意の形式で自由に生成させるため。 プロンプトを短縮するため。 AIの応答内容を予測不可能にするため。 AIが適切な形式で出力しやすくするため。 None 24. テキスト生成AIの倫理的な利用に関して正しい対応を選びなさい。 生成されたテキストの正確性を確認せずに公開する。 生成結果が倫理的に適切かどうかを確認するプロセスを導入する。 バイアスが含まれている場合でも、AIの応答をそのまま使用する。 AIが生成した結果は全て信頼できるものとして扱う。 None 25. 「Zero-Shotプロンプティング」とは何を指しますか？ AIに具体例を提示せず、直接タスクを指示するプロンプティング手法 AIに複数の具体例を提示してタスクを指示するプロンプティング手法 AIのトレーニングデータを変更するプロセス AIが自動的にタスクを生成する仕組み None 26. AGIの開発における倫理的課題として最も適切なものはどれか。 トレーニングデータの収集にかかるコストの増加 単一タスクでのAGIの性能が低下するリスク 特定の国や企業にAGI技術が集中することによる不平等の拡大 モデルの計算リソースが不足する問題 None 27. Zero-ShotプロンプティングとFew-Shotプロンプティングを組み合わせる場面として最も適切なものを選びなさい。 単純な質問応答が必要な場合 特定の出力形式が不要で、自由な応答が期待される場合 AIに対してトレーニングデータを追加する場合 AIにタスクの形式を学ばせながら、応答の自由度を持たせたい場合 None 28. 第三次AIブームを支えた技術的進展の要因として正しいものはどれか。 エキスパートシステムの改良 トランジスタ技術の開発 ハードウェア性能の向上と大量データの利用 機械翻訳の普及 None 29. 曖昧なプロンプトが与えられた場合、AIモデルの応答に最も起こりやすい問題はどれですか？ 応答がタスクと無関係になる可能性がある。 応答が正確になる。 計算速度が向上する。 応答が自動的に最適化される。 None 30. 個人情報保護法における「匿名加工情報」の特徴として正しいものはどれか。 本人を特定することが可能な情報 個人情報のまま保管される情報 本人を特定できないよう加工された情報 情報の削除が義務付けられたデータ None 31. テキスト生成AIが最新情報を提供する能力を補うために適切な方法を選びなさい。 プロンプトを詳細にするだけで最新情報を得る。 AIが生成する情報をそのまま使用する。 AIに最新情報を直接提供させる。 外部データベースやリアルタイムAPIを組み合わせて利用する。 None 32. 個人情報保護法において、本人の同意がなくても個人情報の第三者提供が許される例として適切なものはどれか。 企業のマーケティング戦略に役立てる場合 法令に基づく場合や公共の利益のため必要とされる場合 第三者が非営利目的で利用する場合 本人の関心が低い情報を提供する場合 None 33. Few-Shotプロンプティングが適しているタスクとして正しいものを選びなさい。 箇条書き形式で出力を生成するタスク 簡単な質問応答 定義や説明を求める単純なタスク AIに新しいトピックを学習させるトレーニングタスク None 34. 以下のうち、テキスト生成AIが適している作業として正しいものを選びなさい。 株式市場のリアルタイム分析 商品のキャッチコピー作成 完全な医学的診断の実施 複雑な法律論文の執筆 None 35. 第三次AIブームを牽引したディープラーニングの成功を象徴する出来事として正しいものはどれか。 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challengeでのニューラルネットワークの圧倒的な精度向上 初のチェスプログラム「Deep Thought」の開発 医療診断におけるエキスパートシステムの普及 自然言語処理技術の商業化 None 36. ANIとAGIの主な違いとして正しいものはどれか。 ANIは複数のタスクを同時に処理できるが、AGIは単一タスクに特化している AGIは柔軟性を持つが、ANIは特定タスクに限定される ANIは意識を持つが、AGIは意識を持たない ANIは未実現の概念で、AGIは現在広く利用されている None 37. AIの第一次ブームが終焉を迎えた主な原因として正しいものはどれか。 エキスパートシステムの知識入力の負担 計算能力の不足と現実的な成果の欠如 大量データの欠如 ディープラーニング技術の限界 None 38. 「プロンプティング」とは何を指しますか？ AIに指示を与えるための入力方法 AIの学習データを選ぶ作業 AIモデルをトレーニングするためのプロセス AIの出力結果を検証する手法 None 39. 個人情報保護法における「個人データ」と「保有個人データ」の違いとして正しいものはどれか。 保有個人データは特定の期間を超えて保存されるデータである 個人データは匿名加工情報である 保有個人データは開示請求の対象外である 個人データは法令による保護を受けない None 40. テキスト生成AIが不得意とする作業として最も適切なものを選びなさい。 簡単な質問応答 最新情報の提供 商品説明の作成 ブログ記事の執筆 None 41. ANIが強い性能を発揮する場面として正しいものはどれか。 医療画像診断で病変を特定する 財務データを分析してトレンドを予測する スマートスピーカーで音声コマンドを解釈する 以上すべて None 42. Zero-Shotプロンプティングが最も適している場面を選びなさい。 特定のフォーマットや出力形式が求められる場面 一般的な質問や単純なタスクを実行する場面 複雑な文脈を考慮して応答を生成する場面 AIに学習させる新しいパターンを提供する場面 None 43. テキスト生成AIが長文を生成する際に直面する課題として最も適切なものを選びなさい。 文章全体の一貫性を保つことが難しい。 短い文章よりも精度が高くなる。 文章が論理的すぎて読みにくくなる。 一貫性がなくなるが、プロンプトを削除すれば解決する。 None 44. ANIの一例として最も適切なものはどれか。 自動運転車の車両制御システム 医療診断に特化したAIモデル 検索エンジンアルゴリズム 以上すべて None 45. 企業が新たに個人情報を取得し、それをマーケティング目的で利用する場合、個人情報保護法に基づき最も適切な対応はどれか。 利用目的を公表する必要はない 個人情報を利用する際、本人の同意を得るか利用目的を通知・公表する必要がある 取得した情報は第三者に自由に提供できる 利用目的の変更は事後報告でよい None 46. AIの各ブームに共通する終焉の理由として最も適切なものはどれか。 計算リソースや技術の限界 データ量の増加 社会的な需要の不足 新しい理論の誕生 None 47. 次の中で、個人がプライバシーを保護しながらSNSを利用するために最も適切な対策はどれか。 位置情報を投稿ごとに共有する設定を有効にする すべての投稿を匿名で行う フォロワーを増やすために個人情報を積極的に公開する プライバシー設定をカスタマイズして公開範囲を制限する None 48. ANIとAGIの技術的な違いを示す例として最も適切なものはどれか。 ANIは音声認識に特化しているが、AGIは文脈を理解して対話を行える ANIはモデルサイズが小さいが、AGIは非常に大規模である ANIは学習不要だが、AGIは全てのデータで再訓練が必要である ANIは複数のタスクを同時に処理できるが、AGIは一度に一つのタスクしか処理できない None 49. 公共Wi-Fiを利用する際に推奨されるセキュリティ対策はどれか。 HTTPS接続のウェブサイトを利用する 無料Wi-Fiではパスワードを使用しない 金融取引に使用することを推奨する ソーシャルメディアのアカウントを公開する None 50. AGI（Artificial General Intelligence）の主な特徴として正しいものはどれか。 異なるタスクに適応し、幅広い問題を解決できる 特定の分野に限定された性能を持つ 現在、産業分野で広く利用されている 人間の指示がなければ動作しない None 51. 個人情報保護法が改正される理由として正しいものはどれか。 国際的なデータ保護基準への適合 法律の廃止を目指すため 個人情報の保護を減少させるため 企業のコスト削減を促進するため None 52. Few-Shotプロンプティングでは、例の数を増やすことが応答精度に与える影響について最も適切な説明を選びなさい。 例を増やすと必ず応答精度が向上する。 例が多いほどAIは学習データに依存しなくなる。 例を増やすことでAIが正しい応答形式を理解できなくなる。 例を増やしすぎるとプロンプトが長くなり、モデルの入力制限に達する可能性がある。 None 53. 個人情報保護法が定める「個人情報」とはどのような情報を指すか。 すべてのデジタルデータ 特定の個人を識別できる情報 公共機関が所有する情報 社会全体で共有されるべき情報 None 54. AGIが特定の分野でANIよりも効果的に活用されると考えられる場面として最も適切なものはどれか。 財務データの分析に基づいた投資戦略の策定 医療診断結果に基づいた治療法の提案と倫理的判断の支援 音声認識を用いたユーザーインターフェースの構築 画像分類タスクでの高速処理 None 55. 第三次AIブームでディープラーニング技術が発展する要因として、GPUの役割を最も適切に説明したものはどれか。 計算アルゴリズムの開発を可能にした 大量のデータを効率的に並列処理する能力を提供した トレーニングデータの収集を容易にした モデルのサイズを縮小する技術を実現した None 56. ANIとAGIの技術的進化を比較した場合、AGIの開発における最大のハードルとして最も適切なものはどれか。 モデルの計算速度を向上させる技術が欠如している トレーニングデータの品質管理が困難である 単一タスクに特化した性能の向上が難しい 人間と同様の一般知能を再現するための理論的基盤の不足 None 57. AIの第二次ブームの主な応用例として正しいものはどれか。 医療診断におけるエキスパートシステム 自動車の自動運転技術 自然言語処理の応用 機械学習を用いた音声認識 None 58. Zero-Shotプロンプティングの制約として最も適切なものを選びなさい。 プロンプトが長くなりすぎる場合がある。 モデルの学習データに依存し、特定のタスクで精度が下がる可能性がある。 特定のフォーマットを指定できない。 AIがタスクを理解するまで時間がかかる。 None 59. AIモデルに文脈を提供することの主な目的として正しいものを選びなさい。 AIが応答の精度を向上させるために、背景情報を理解することを助ける。 プロンプトを短くするために、文脈を省略する。 AIの計算リソースを節約するために情報量を減らす。 文脈情報を無視して自由な応答を促す。 None 60. セキュリティにおいて「二要素認証（2FA）」が有効である理由として正しいものはどれか。 パスワードを廃止できる 異なる2つの確認方法を用いることで、認証の安全性を高める 同じパスワードを使い回しても安全になる 常に自動的にログインを許可する None Time's up
