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. 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 2. 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 3. 「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 4. Zero-Shotプロンプティングの利点として正しいものを選びなさい。 複雑なタスクでの精度が非常に高い。 プロンプトがシンプルで入力が短い。 多くの具体例が必要である。 AIが自動的に文脈を生成する。 None 5. 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 6. 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 7. 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 8. 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 9. 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 10. 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 11. 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 12. 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 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. 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 15. 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 16. 「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 17. 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 18. 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 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. 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 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. 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 23. 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 24. 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 25. 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 26. 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 27. 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 28. 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 29. 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 30. 個人情報保護法に基づく「開示請求」の対象となるものはどれか。 企業が保有するすべてのデータ 企業の財務データ 公的機関の機密情報 本人が識別可能な個人情報 None 31. 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 32. 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 33. 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 34. 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 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. 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 37. 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 38. 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 39. 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 40. 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 41. 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 42. 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 43. 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 44. 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 45. 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 46. 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 47. 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 48. 「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 49. 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 50. 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 51. 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 52. 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 53. 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 54. 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 55. 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 56. 「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 57. 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 58. 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 59. 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 60. 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 Time's up
