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. 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 2. 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 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. 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 5. 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 6. 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 7. 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 8. 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 9. 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 10. 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 11. 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 12. 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 13. 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 14. 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 15. 「ランサムウェア」の主な特徴はどれか。 ユーザーのデータを暗号化し、復元のために身代金を要求する コンピュータを強制的にリセットする 特定のデバイスをハッキングする ウェブサイトを自動的にリダイレクトする None 16. 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 17. パスワード管理ツールを使用する主な目的として最も適切なものはどれか。 短くて覚えやすいパスワードを推奨する すべてのサービスで同じパスワードを利用する 強力なパスワードを生成し、安全に保存する パスワードを共有するための安全な手段を提供する None 18. 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 19. 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 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（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 22. 「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 23. 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 24. 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 25. 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 26. 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 27. 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 28. 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 29. 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 30. 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 31. 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 32. 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 33. 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 34. 「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 35. 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 36. 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 37. 「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 38. 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 39. 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 40. 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 41. 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 42. 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 43. 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 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. 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 46. 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 47. 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 48. 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 49. 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 50. 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 51. 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 52. 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 53. 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 54. 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 55. 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 56. 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 57. 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 58. 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 59. 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 60. 企業が外国の第三者に個人データを提供する場合、個人情報保護法に基づき最も重要な要件はどれか。 すべての外国へのデータ提供を禁止する 日本国内の同意は不要である データ提供後に受け入れ側で情報削除を義務付ける 提供先の国の法律が十分な個人情報保護を保証していることを確認する None Time's up
