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. 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 2. 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 3. 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 4. 「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 5. 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 6. 「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 7. 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 8. 「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 9. テキスト生成AIが不得意とする作業として最も適切なものを選びなさい。 簡単な質問応答 最新情報の提供 商品説明の作成 ブログ記事の執筆 None 10. 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 11. 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 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. 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 14. 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 15. 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 16. 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 17. 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 18. 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 19. 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 20. 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 21. 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 22. 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 23. 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 24. 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 25. 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 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. 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 28. 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 29. 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 30. 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 31. 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 32. 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 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. 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 35. 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 36. 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 37. 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 38. 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 39. 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 40. 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 41. 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 42. 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 43. 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 44. 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 45. 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 46. 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 47. 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 48. 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 49. 「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 50. 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 51. 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 52. 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 53. 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 54. 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 55. 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 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. 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 58. 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 59. 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 60. 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 Time's up
