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. 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 2. 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 3. 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 4. 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 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. 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 7. 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 8. 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 9. 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 10. 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 11. 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 12. 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 13. 個人情報保護法における「利用目的の通知または公表」の義務について正しいものはどれか。 利用目的は個人に通知しなくてもよい 利用目的を定める必要はない 利用目的はすべての情報を包括的に設定する 利用目的を本人に通知するか公表する必要がある None 14. 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 15. 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 16. 「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 17. 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 18. 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 19. 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 20. 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 21. 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 22. 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 23. 以下の状況で、AIの倫理的利用として最も適切な選択肢を選びなさい。 状況: AIを利用して教育関連の記事を生成し、学生に提供する場合。 AIが生成した内容をそのまま教材として提供する。 生成された記事を専門家が確認し、誤情報を訂正した上で提供する。 AIに全ての教育内容を作成させ、確認せずに配布する。 AIを使用せず、人間がすべての記事を作成する。 None 24. 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 25. 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 26. 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 27. 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 28. 「個人情報保護法」に基づく個人情報の例として適切でないものはどれか。 名前 年齢 パスワード 端末のOSの種類 None 29. 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 30. 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 31. 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 32. 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 33. 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 34. 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 35. 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 36. SNSのプライバシー設定で最も注意すべきことはどれか。 投稿をすべて公開に設定する 位置情報を自動的に共有する設定にする 公開範囲を適切に制限する すべての情報を匿名で投稿する None 37. 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 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. 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 40. 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 41. 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 42. 「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 43. 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 44. 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 45. 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 46. 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 47. 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 48. 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 49. 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 50. 個人情報保護法が対象とする事業者の規模について、正しい記述はどれか。 従業員が100人以上の事業者のみ対象 公的機関のみ対象 個人情報を取り扱うすべての事業者が対象 特定の業界に属する事業者のみ対象 None 51. 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 52. 「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 53. 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 54. 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 55. 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 56. 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 57. 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 58. 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 59. 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 60. 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 Time's up
