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 2. 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 3. 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 4. 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 5. 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 6. 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 7. 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 8. 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 9. 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 10. 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 11. 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 12. 「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 13. 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 14. 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 15. AIの第一次、第二次、第三次ブームに共通する技術的進展として最も適切な説明はどれか。 いずれの時期もニューラルネットワークが中心であった 各ブームともにトレーニングデータの質に依存した 計算能力の向上が各ブームの基盤を支えた 特定の分野でのみ利用可能な技術であった None 16. 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 17. 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 18. 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 19. 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 20. 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 21. 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 22. 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 23. 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 24. 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 25. AIに特定の応答形式を強制する場合、次のプロンプトのどれが最も効果的ですか？ 「次の文章をまとめてください。」 「次の文章を要約してください。具体的な形式は自由です。」 「文章をまとめて簡潔にしてください。」 「次の文章を要約し、3つの箇条書きで出力してください。」 None 26. 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 27. 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 28. 「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 29. 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 30. 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 31. AIの第一次ブームを牽引した理論的基盤として正しいものはどれか。 ニューラルネットワーク 論理推論と探索アルゴリズム ルールベースシステム ビッグデータ分析 None 32. 「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 33. AIの第三次ブームで最も注目された技術として正しいものはどれか。 ディープラーニング エキスパートシステム 形式論理 機械翻訳 None 34. ANIが広く利用されている理由として最も適切なものはどれか。 あらゆるタスクに柔軟に対応できるため 感情や意識を再現できるため 技術的な開発が容易で、特定のタスクで高い性能を発揮する 汎用的な知識を必要としないため None 35. 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 36. 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 37. 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 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. Zero-Shotプロンプティングを使用する際に、応答精度を向上させるための最適な方法はどれですか？ タスクを明確にするために具体的な指示を追加する。 例を複数追加して指示を強化する。 AIの自由度を最大化するために指示を簡略化する。 プロンプトを短くするために指示を削除する。 None 40. 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 41. テキスト生成AIがリアルタイムでのタスクに適さない理由として正しいものを選びなさい。 AIが最新データを収集する能力を持たないため。 AIが時間制約のあるタスクを実行できないため。 AIが生成する文章はすべて過去のデータに基づいているため。 AIがプロンプトを理解する能力を欠いているため。 None 42. 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 43. 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 44. 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 45. 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 46. 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 47. 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 48. 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 49. 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 50. テキスト生成AIの創造性に限界がある理由として最も適切なものを選びなさい。 AIは既存のデータやパターンに基づいて応答を生成するため、新しい概念の創造には限界がある。 AIは人間のような創造性を持つが、指示が不十分だと応答が限定される。 AIは創造的な文章を生成するためにプロンプトを必要としない。 AIは独自に新しいアイデアを提案する能力があるが、その表現が制限される。 None 51. 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 52. テキスト生成AIのビジネス活用例として最も適切なものを選びなさい。 動画編集の自動化 文章の自動生成や要約 ハードウェアの設計 リアルタイムの在庫管理 None 53. 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 54. 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 55. 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 56. 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 57. 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 58. 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 59. 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 60. 以下のプロンプトの中で、LLMの性能を最も効果的に引き出す例を選びなさい。 「新しい技術について教えてください。」 「以下の3つの技術（AI、IoT、ブロックチェーン）の特徴と相違点をそれぞれ説明してください。」 「技術について説明して。」 「技術についてどんなことでもいいので教えてください。」 None Time's up
