生成AIパスポート～模擬試験②～ 2024年12月9日2024年12月9日 ailearn 1. SNSに投稿された写真に写っていた他人が、肖像権の侵害を主張するために必要な条件として最も適切なものはどれか。 写真が公共の場で撮影されたものであること 写真が投稿者自身によって撮影されたものであること 写真に写っている人物が特定可能であること 写真が撮影後すぐに公開されたものであること None 2. 肖像権とパブリシティ権の違いとして適切な説明はどれか。 肖像権は商業利用を目的とし、パブリシティ権はプライバシー保護を目的とする 両者は同じ内容であり、区別されない 肖像権はプライバシー保護、パブリシティ権は商業的価値の保護を目的とする パブリシティ権は著作権に含まれる None 3. 自己回帰型生成モデルの特徴として適切なものはどれか。 全てのデータポイントを同時に生成する 逐次的にデータポイントを生成する ラベル付きデータに依存する 潜在空間を利用しない None 4. パブリシティ権が適用される具体的な事例として適切なものはどれか。 著名人の出演するテレビ番組を録画する 著名人のファンがその名前をSNSでシェアする 著名人が所有する物件の住所を公開する 著名人の写真を許可なく広告に使用する None 5. AIが「推論」を行う際にニューラルネットワークを使用する主な理由はどれか。 大規模データを効率的に処理できるから 全てのデータを明示的に保存できるから 特定のルールに従った推論が可能だから プログラムの複雑さを軽減できるから None 6. Transformerモデルにおける「ポジショナルエンコーディング」の役割として正しいものはどれか。 入力データの順序を明示する 入力データを正規化する データの次元を削減する モデルの損失を最小化する None 7. Transformerモデルの中核となる仕組みとして正しいものはどれか。 リカレントニューラルネットワーク（RNN） 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 自己注意機構（Self-Attention） 主成分分析（PCA） None 8. 生成モデルの中で「フリシェーインセプション距離（FID）」が使用される主な目的として正しいものはどれか。 生成されたデータの品質を評価する トレーニングデータセットのサイズを決定する モデルのトレーニング速度を測定する データのクラスタリング精度を確認する None 9. AI生成物が他人の作品に酷似している場合、著作権侵害が成立する可能性がある条件として最も適切なものはどれか。 トレーニングデータに他人の作品が含まれている場合 AIが特許技術を使用している場合 AI生成物がオリジナルの表現として認められない場合 AI生成物が他人の作品に触れることなく独自に生成された場合 None 10. 次のうち、機械学習の分類に該当する手法はどれか。 線形回帰 K-近傍法（KNN） 主成分分析（PCA） A/Bテスト None 11. ニューラルネットワークがAIに知能をもたらす仕組みとして用いる主な原理はどれか。 確率論 シンボリック推論 人工的な神経回路モデル 強化学習 None 12. 生成モデルの「自己回帰型モデル」に該当する技術として正しいものはどれか。 GAN VAE PixelRNN 主成分分析 None 13. 生成モデルの重要な研究分野の一つである「テキスト生成」の例として適切なものはどれか。 自然言語処理を用いた小説の自動生成 機械翻訳の精度向上 音声認識システムの開発 時系列データの分類 None 14. 肖像権の侵害が成立する可能性がある状況として最も適切なものはどれか。 公共の場で撮影された写真を個人のアルバムに保存する 著名人の名前をSNSの投稿で褒める内容を書く 他人の写真を本人の許可なくインターネットで公開する 写真撮影の際に被写体の顔が写っていない None 15. ニューラルネットワークの性能向上のために「正則化（Regularization）」が使用される理由として最も適切なものはどれか。 モデルの計算速度を上げるため 過学習（Overfitting）を防ぐため データ量を減らすため ラベル付きデータが不要になるため None 16. 生成モデルが「データの補完」に活用される例として適切なものはどれか。 欠損した画像の部分を補完する クラス分類モデルの精度向上 大規模データベースの最適化 データ圧縮アルゴリズムの設計 None 17. 次のうち、ブースティングに分類されるアルゴリズムはどれか。 アダブースト K-平均法 ナイーブベイズ 線形回帰 None 18. Transformerモデルが自然言語処理（NLP）で広く利用される理由として正しいものはどれか。 自然言語データの前処理を完全に不要にするため 小規模データセットでのみ高精度を達成できるため 文法構造を直接的に理解するため 文中の長距離依存関係を効率的にモデル化できるため None 19. 「肖像権」とは何を保護するための権利か。 作品の著作権を保護する 自分の顔や姿を無断で撮影されたり公開されたりしない権利を保護する 商業利用のためのロゴやデザインを保護する 企業のブランド価値を保護する None 20. 次のうち、AIの学習において「教師あり学習」に該当するものはどれか。 犬と猫の画像を分類する際にラベル付きデータを使用する 大量のデータから自然にクラスタを形成する 試行錯誤を繰り返して最適な行動を学ぶ 予測モデルを人間の手で設定する None 21. 企業が広告に著名人の肖像を無断で使用した場合、パブリシティ権の侵害が成立する可能性が高い理由として正しいものはどれか。 著名人のプライバシーが侵害されるため 著名人の肖像を使った広告が成功する可能性が高いため 著名人の同意が不要と考えられるため 著名人の商業的価値を損なう可能性があるため None 22. 生成モデルがテキスト生成において直面する「長い文脈の維持」の課題を克服するために利用される技術として最も適切なものはどれか。 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 長短期記憶ネットワーク（LSTM） 主成分分析（PCA） 最近傍探索（KNN） None 23. Transformerモデルにおける「ヘッド間の重み共有」が生成される情報に与える影響を最も正確に表す選択肢はどれか。 モデルの計算速度を劇的に向上させる モデル全体のメモリ消費量を削減する 各ヘッドが異なる特徴を学習できなくなる 入力データの順序依存性が完全に排除される None 24. Transformerモデルで用いられる「マルチヘッドアテンション」の主な目的として正しいものはどれか。 異なる情報の側面を同時に学習する モデルの計算コストを削減する 入力データを圧縮する 出力のランダム性を増加させる None 25. 教師あり学習の典型的なアルゴリズムとして適切なものはどれか。 ロジスティック回帰 K-平均法（K-means） 自己組織化マップ（SOM） アソシエーション分析 None 26. 強化学習において「Q学習」が利用される理由として最も正しいものはどれか。 環境の全情報が事前に与えられる場合に適しているから モデルを用いずに最適な行動ポリシーを学習できるから ラベル付きデータを必要としない教師あり学習だから 現実世界の全てのタスクに適用可能だから None 27. AIが生成した作品が著作権保護の対象となるための条件として正しいものはどれか。 AIによる自動生成である場合 人間が生成プロセスに創作性を付加している場合 AIの出力内容が完全に自動的に決定された場合 トレーニングデータが著作権フリーである場合 None 28. AIが生成した作品に関する著作権は、通常誰に帰属するか。 AIそのもの AIを開発した企業 AIを利用して作品を生成した人 公共の財産として扱われる None 29. 生成モデルの一種であるVAE（変分オートエンコーダ）の主な目的として正しいものはどれか。 クラス分類精度の向上 データの潜在空間表現を学習して新しいデータを生成する 時系列データの予測 音声データの高速処理 None 30. Transformerモデルの「エンコーダ」の主な役割として正しいものはどれか。 入力データを次元削減する 入力データを表現ベクトルに変換する 出力データの損失を計算する データ間の相関性を破壊する None 31. 機械学習が使用される主な目的はどれか。 データの可視化を最適化する データから予測や分類を行う コンピュータの計算速度を高める 人間の知識を直接的に適用する None 32. AIが生成した架空の人物の画像を商業利用する場合、パブリシティ権の侵害が成立する可能性はどのような場合か。 架空の人物が実在する著名人を連想させる場合 架空の画像であるため侵害は成立しない 生成物が一般的な外見で特定性がない場合 商業利用に関係なく侵害が成立する場合 None 33. AI生成物を商業利用する際、肖像権やパブリシティ権の侵害を防ぐための適切な方法として正しいものはどれか。 トレーニングデータに著名人の写真を含めない 生成物に著名人を想起させる特徴がないことを確認する 生成物が著名人に似ていても明確な断り書きを添える 生成物の使用後に対象者に通知を行う None 34. 生成モデルにおいて「潜在空間」の役割として正しいものはどれか。 訓練データを直接保存する ジェネレータとディスクリミネータの評価を行う データセット間の類似性を計算する データの圧縮と新規データ生成の基盤を提供する None 35. AIが生成した商業ポスターに、著名なキャラクターに似たイラストが含まれていた場合、広告主が著作権侵害やパブリシティ権侵害を防ぐために取るべき最適な対応はどれか。 生成されたイラストに大幅な修正を加えて公開する 著名なキャラクターの権利者から利用許諾を得る AI開発者に責任を求める ポスターの公開を一旦中止して社内で検討する None 36. Transformerモデルが従来のRNNと比較して優れている点として正しいものはどれか。 時系列データの順序を完全に無視できる 並列処理が可能である 入力データの順序を保持しない 訓練にラベル付きデータが不要である None 37. 生成モデルの系譜における「自己回帰型モデル」の特徴として正しいものはどれか。 全データを同時に生成する データを逐次的に生成する 潜在変数を使用してデータを再構築する データのクラスタリングに特化している None 38. 「パブリシティ権」とは何を保護するための権利か。 作品の著作権を保護する 著名人の名前や顔の商業的価値を保護する 企業ロゴのデザインを保護する 著名人の個人情報を公開する権利 None 39. VAE（変分オートエンコーダ）がGANと比較して有利とされる点として正しいものはどれか。 VAEは計算資源をほとんど必要としない VAEは完全に教師あり学習に基づいて動作する VAEは確率的潜在空間を学習し、生成データの多様性が高い VAEは大規模データセットが必要ない None 40. AIが持つ学習手法のうち、「教師なし学習」の特徴として正しいものはどれか。 ラベル付きデータを利用する 行動と報酬を基に学習する クラスターを形成してデータをグループ化する 確率モデルを用いて推論する None 41. ディープラーニングモデルの「活性化関数」が果たす役割として正しいものはどれか。 ニューラルネットワークの出力範囲を制限するため 隠れ層の計算効率を向上させるため 非線形性を導入して複雑なパターンを学習可能にするため 入力データを正規化するため None 42. 自己回帰型生成モデル（例：PixelRNN）が画像生成タスクにおいて直面する主な課題として正しいものはどれか。 高次元データの逐次生成による計算コストの増大 ラベル付きデータが必須である点 モード崩壊の頻発 潜在変数の分布が不明確である点 None 43. 次のアルゴリズムのうち、データのクラスタリングに使用されるものはどれか。 ランダムフォレスト 線形回帰 K-平均法（K-means） サポートベクターマシン（SVM） None 44. 生成モデルの中で「生成的敵対ネットワーク（GAN）」が導入した革新的なアイデアとして正しいものはどれか。 データ生成と分類の競争的トレーニング 自己教師あり学習 確率分布の明示的なモデリング トレーニングにラベル付きデータが必要 None 45. 生成モデルの誕生が注目されるようになった主な要因として正しいものはどれか。 計算能力の向上と大量データの利用可能性 クラス分類精度の向上 ハードウェアの低速化による影響 データベース技術の進化 None 46. 生成モデルが訓練データから学習する「分布」の性質を評価するために使用される指標として最も適切なものはどれか。 ヒューリスティックスコア クロスエントロピー損失 誤差逆伝播率 フリシェーインセプション距離（FID） None 47. 生成モデルの最も初期の概念に近い理論として正しいものはどれか。 ガウス分布 隠れマルコフモデル（HMM） ニューラルネットワーク k-近傍法（k-NN） None 48. 生成モデルの系譜の中で「変分オートエンコーダ（VAE）」が重視する主な概念として正しいものはどれか。 データ間の類似性の計算 潜在空間の確率分布を学習する ジェネレータとディスクリミネータの競争 データの逐次的生成 None 49. 「サポートベクターマシン（SVM）」において、カーネル関数が果たす役割として正しいものはどれか。 モデルの学習速度を上げる 高次元空間で線形分離を可能にする データをクラスタリングする 次元削減を自動的に行う None 50. パブリシティ権が適用される場合、商業利用が認められるケースとして正しいものはどれか。 著名人が参加したイベントの写真を個人のブログでシェアする 著名人の名前を商標登録して商品名に使用する 著名人が認めた場合に限り、肖像を広告に使用する 著名人の写真を個人的に保存する None 51. 次のうち、パブリシティ権を侵害している行為に該当するものはどれか。 著名人の肖像を許可なく広告に使用する 著名人の名前をSNSで称賛する投稿を行う 著名人が出演するテレビ番組を視聴する 著名人のファンクラブに入会する None 52. 生成モデルにおける「自己教師あり学習」が重要視される理由として正しいものはどれか。 ラベル付きデータが大量に必要であるため モデルのトレーニングを完全に自動化するため ラベル付きデータの精度を向上させるため ラベルなしデータから特徴を学習できるため None 53. 肖像権侵害を防ぐため、写真や動画を公開する際に最も適切な対応はどれか。 被写体の同意を得る 公共の場で撮影した場合は同意不要 商業利用のみ同意を得る 顔が写っていなければ公開に制限はない None 54. 肖像権が適用されない場合として最も適切なものはどれか。 他人の顔が特定できる状態での写真のインターネット公開 無許可で撮影された他人の動画の商業利用 著名人の肖像を広告に使用する 公共イベントで多数の人が写った写真 None 55. 変分オートエンコーダ（VAE）の潜在空間において、データの分布が学習される過程で「KLダイバージェンス」が果たす役割として適切なものはどれか。 潜在空間内のデータ間距離を最小化する デコーダの出力を直接最適化する 潜在分布が標準正規分布に近づくように調整する トレーニングデータのラベルを補完する None 56. 生成モデルの主要な応用例として正しいものはどれか。 データ生成による訓練データの拡張 機械学習モデルの訓練時間の短縮 データの圧縮アルゴリズムの設計 データベースの高速検索 None 57. 生成モデルの系譜において「フロー型モデル（Normalizing Flows）」が採用する主要な手法として正しいものはどれか。 データの逐次生成 ディスクリミネータを使用した分類 可逆変換によるデータ分布の明示的モデリング 高次元データのクラスタリング None 58. 肖像権が適用される対象として正しいものはどれか。 企業のロゴ 一般人や著名人の顔や姿 著作物の内容 動物の画像 None 59. 次のうち、「次元削減」に分類される手法はどれか。 主成分分析（PCA） Q学習 決定木 ロジスティック回帰 None 60. ニューラルネットワークが従来のルールベースAIと異なる点はどれか。 データの前処理が不要である 推論能力を持たない プログラミングなしで動作可能である 決定ルールを明示的に記述する必要がない None Time's up
