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. 個人情報保護法において、「本人の同意」を得る必要がある場面として適切なものはどれか。 個人情報を第三者に提供する場合 社内での業務目的で個人情報を共有する場合 法令に基づく提供を行う場合 個人情報を自社内でのみ利用する場合 None 2. 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 3. テキスト生成AIのバイアスを管理する際に適切な方法を選びなさい。 AIの生成結果を人間が確認し、必要に応じて修正する。 生成された応答をそのまま使用する。 プロンプトを短くすることでバイアスを排除する。 AIがすべてのタスクで正確であると信頼する。 None 4. 「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 5. 以下のうち、プロンプティングが応用される場面として適切なものを選びなさい。 データベース設計 文章生成や質問応答 画像処理アルゴリズムの構築 機械学習モデルのトレーニングデータ選択 None 6. 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 7. テキスト生成AIをビジネスで利用する際に留意すべき点として正しいものを選びなさい。 AIの応答内容は常に正確であるため、検証は不要。 AIに詳細な指示を与えると応答の精度が下がる。 生成されたテキストはどの場面でもそのまま使用可能。 生成されたテキストの正確性や適切性を人間が確認する必要がある。 None 8. セキュリティ上、安全な電子メールの利用方法として適切なものはどれか。 添付ファイルは必ず開封する 不明な送信者からのリンクをクリックしない メールアドレスを複数のウェブサイトで共有する メール内容を第三者に転送する None 9. 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 10. 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 11. 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 12. 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 13. 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 14. 「フィッシング詐欺」とはどのような手口か。 インターネット上で商品の販売を装って詐欺を行う ウイルスを直接パソコンに感染させる ソーシャルメディアで他人のアカウントをハッキングする 偽のウェブサイトやメールで個人情報を詐取する None 15. AIに歴史的な事実を答えさせる際、適切なプロンプト設計として正しいものを選びなさい。 「第一次世界大戦について教えてください。」 「戦争について説明してください。」 「第一次世界大戦の主要な原因を3つのポイントに分けて説明してください。」 「歴史を教えてください。」 None 16. 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 17. 第二次AIブームにおけるエキスパートシステムの主要な課題として最も適切なものはどれか。 訓練データの品質管理の困難さ ルールの追加や更新に伴う管理コストの増大 大量の計算リソースを必要とする ユーザーインターフェースの欠如 None 18. AIの「第一次ブーム」（1950年代～1960年代）の主な特徴として正しいものはどれか。 ディープラーニングの実用化 知識表現や論理推論に基づくAIの開発 GPUを利用した大規模データの処理 ニューラルネットワークを活用した音声認識技術 None 19. 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 20. 次のプロンプトをAIに与えた場合に起こり得る問題として最も適切なものを選びなさい。 プロンプト: 「これについて詳しく教えてください。」 AIがタスクを正確に理解できず、曖昧な応答を生成する。 AIが具体的で正確な応答を返す。 AIが応答を生成せずに停止する。 AIが全ての関連情報を完全に網羅した応答を生成する。 None 21. 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 22. 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 23. 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 24. ANI（Artificial Narrow Intelligence）の特徴として正しいものはどれか。 すべてのタスクに対応可能な柔軟性を持つ 特定のタスクや目的に最適化されている 人間の感情を模倣する能力を持つ 汎用的な知識を用いて自律的に学習する None 25. AIの「第二次ブーム」（1980年代）の特徴として正しいものはどれか。 ルールベースのエキスパートシステムの隆盛 機械学習の発展と実用化 ディープラーニングによる画像認識技術の進展 計算能力の向上によるAIブームの終了 None 26. 第一次AIブームの中で開発された「探索アルゴリズム」の具体例として適切なものはどれか。 モンテカルロ法 ディープニューラルネットワーク K-近傍法（k-NN） A*アルゴリズム None 27. 以下のプロンプトの中で、最も効果的な設計の例を選びなさい。 「この文章を要約して。」 「以下の文章を50文字以内で要約してください。」 「この文章をどうにかして短くしてほしい。」 「要約をお願いします。」 None 28. 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 29. 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 30. 以下のうち、テキスト生成AIの活用例に該当しないものを選びなさい。 商品レビューの要約 マーケティング用キャッチコピーの作成 法律文書の正確な作成 ニュース記事の自動生成 None 31. Few-Shotプロンプティングの課題として最も適切なものを選びなさい。 例を与える必要がなく、応答がランダムになる可能性がある。 AIが学習データに依存しすぎて正確な応答を生成できない。 プロンプトが長くなり、入力制限に達する可能性がある。 シンプルな質問応答には対応できない。 None 32. AIの第二次ブームが終焉を迎えた理由として正しいものはどれか。 ディープラーニング技術の出現 計算能力の不足 GPUの普及による新しいアルゴリズムの開発 エキスパートシステムの拡張性の限界とコストの増大 None 33. 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 34. 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 35. 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 36. Few-Shotプロンプティングを使用する場合、以下の例から最適な具体例を選びなさい。 プロンプト目標: 「箇条書きで応答を生成する」 例1: AIとは人工知能を意味します。 例2: ・AIは人工知能です。・機械学習を含みます。 例3: AIは未来の技術です。 例4: 人工知能について詳しく説明してください。 None 37. 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 38. 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 39. 企業が保有する個人情報を匿名加工情報として利用する場合、個人情報保護法に基づき最も適切な措置はどれか。 匿名加工情報として利用するため、本人の同意は不要 匿名加工情報を第三者に提供する際には、再識別が可能であることを明示する 匿名加工情報を作成する際には、元のデータを完全に削除する必要がある 匿名加工情報はどのような目的でも利用できる None 40. 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 41. 「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 42. 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 43. 以下のプロンプト設計の失敗例として最も適切なものを選びなさい。 期待する結果を明確に記述している。 具体的なタスクを指示していない。 文脈情報を十分に提供している。 フォーマットを指定している。 None 44. 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 45. 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 46. 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 47. 個人情報保護法に基づき、データが国外に移転される場合に求められる条件として適切なものはどれか。 本人の同意が不要である 受け入れ国で十分なデータ保護が保証されているか確認する 一定量以上のデータである必要がある 移転前にすべてのデータを削除する None 48. 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 49. 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 50. 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 51. Few-Shotプロンプティングを使用する際、例の質が応答に与える影響として最も正しいものを選びなさい。 高品質な例を提供すると、AIの応答がより一貫性のあるものになる。 例の質が低くても、応答には影響しない。 例が少なすぎると応答が長くなりすぎる。 例が具体的すぎると応答が完全に固定される。 None 52. AGIの実現が現在の技術で困難とされる理由として最も適切なものはどれか。 学習モデルの処理速度が十分でないため 特定のタスク以外の学習が非効率的であるため 人間のような一般的な知能を再現する技術が未成熟であるため 必要なデータ量が極端に多いため None 53. 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 54. テキスト生成AIの課題として正しいものを選びなさい。 学習データに依存するため、誤情報やバイアスが含まれる可能性がある。 短い文章を生成する能力がない。 翻訳機能をサポートできない。 簡単な文法構造の文章しか生成できない。 None 55. 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 56. 個人情報保護法に基づき、事業者が「漏洩事故」を起こした場合の最も適切な対応として正しいものはどれか。 漏洩を隠し、外部に通知しない 問題が解決するまで公表を控える 被害者に通知し、監督機関に報告する 社内の対応マニュアルだけに従う None 57. 企業がランサムウェア攻撃を受けた場合、被害を最小限に抑えるための初動対応として最も適切な行動はどれか。 身代金を直ちに支払ってデータを回復する メディアに状況を公開して拡散を防ぐ 感染したシステムをネットワークから隔離する 感染したデータをすべて削除する None 58. 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 59. AGIが実現された場合、社会的影響として最も懸念される問題はどれか。 労働市場の変化による失業率の上昇 特定タスクにおける効率性の低下 トレーニングデータの収集プロセスの簡略化 計算リソースのコスト削減 None 60. 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 Time's up
