DS検定～模擬試験⑥～ 2024年12月7日 ailearn 1. ネットワークフロー問題における「最大流アルゴリズム」の目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ 全ノード間の最短距離を求めること。 特定の始点から終点までのネットワーク内で流せる最大量を求めること。 ネットワーク内の最小費用を求めること。 ネットワークの全体構造を可視化すること。 None 2. GDPRにおける「データ主体の権利」として認められているものは次のうちどれですか？ データの無制限な利用を許可する権利 データの公開を強制する権利 データの修正や削除を要求する権利 データの匿名化を禁止する権利 None 3. チームの「自律性」を高めるための有効な方法は次のうちどれですか？ 各メンバーに目標を設定させ、自分で進捗を管理させる リーダーが全てのタスクを割り当てる チームのリーダーに全ての責任を持たせる メンバーに対するフィードバックを行わない None 4. AIシステム運用で「カナリアリリース」とはどのようなリリース方式ですか？ 全ユーザーに対して新しいモデルを一度に展開する方式 モデルの再トレーニングを行わずに、既存のモデルをそのまま再利用する方式 新しいモデルを一部のユーザーにのみ展開し、問題がないことを確認してから全体に展開する方式 モデルの精度が低下した際に、自動的に元のモデルに戻す方式 None 5. クラウド環境でのデータ保護において、最も重要なポイントの1つは次のうちどれですか？ データをクラウド上で全て公開する データのバックアップを行わない データの監査ログを無効にする データを暗号化して保管し、アクセス制限を設ける None 6. 輸送問題において、MODI法（Modified Distribution Method）は何を目的として使用されますか？ 初期解を生成する 最適解を改良する コストの上限を決定する 供給量と需要量を均等にする None 7. 機械学習モデルがサイバー攻撃を受けやすい理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ モデルはデータを暗号化していないため モデルは常に誤差を出すため モデルは内部構造が公開されていることが多いため モデルは自己防御機能を持っているため None 8. AIシステムにおける「モデルの改ざん」を防ぐために最も効果的な手法は次のうちどれですか？ モデルをすべて公開する モデルとトレーニングデータの暗号化 モデルを定期的に削除する モデルの内部構造を隠す None 9. 組織において「フラット型組織」を採用する利点は次のうちどれですか？ 組織の規模が大きくなるため 全ての権限をリーダーが持つため 意思決定が迅速になり、コミュニケーションが円滑になるため 組織のルールを厳格に管理できるため None 10. AIの倫理的運用において、「説明責任」が求められる主な理由は次のうちどれですか？ AIが下した決定が偏りのないものであることを保証するため AIの判断をすべて無条件に信頼させるため AIの判断を全て手動で行うため AIの意思決定をブラックボックス化するため None 11. 「アジャイルプロジェクト管理」がデータサイエンスの組織マネジメントに適している理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ 短期間の反復作業とフィードバックを重視し、柔軟に対応するため 全てのプロジェクトタスクを事前に完璧に計画するため チームの全員が同じ作業を同時に行うため 完成後にのみ成果物を評価するため None 12. プロジェクトの「ステークホルダー」とは次のうちどれですか？ プロジェクトに関与するすべての利害関係者 プロジェクトの予算を提供する企業のみ プロジェクトの技術的なサポートを行うチーム プロジェクトの顧客のみ None 13. AIシステム運用において「ホットスワップ（Hot Swap）」が利用される場面として最も適切なものは次のうちどれですか？ モデルのトレーニングデータを切り替える際。 モデルのパフォーマンスを一時的に検証する際。 稼働中のAIモデルを停止せずに新しいモデルに切り替える際。 モデルのデプロイメントを一時停止する際。 None 14. 生成AIのトレーニングにおいて「学習率スケジューリング」を行う目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ モデルの学習を完全に停止するタイミングを制御するため。 学習過程でのオーバーフィッティングを防ぐため。 トレーニングの安定性を確保し、最適な結果を得るため。 トレーニングの進行をスピードアップするため。 None 15. 生成AIにおける「StyleGAN」の特徴として正しいものは次のうちどれですか？ 画像のスタイル（テクスチャ、形状など）を制御して高品質な画像を生成できる データを圧縮して送信するための技術である 文章生成に特化した生成AIである データの再構築を目的とするオートエンコーダモデルである None 16. 動的計画法における「重複部分問題」とは何ですか？ 同じ計算を何度も繰り返すこと 最適化において複数の制約条件が重なること 異なる部分問題が同じ答えを持つこと 同時に解くべき問題の集合 None 17. 生成AIにおける「WGAN（Wasserstein GAN）」が従来のGANに比べて有効とされる理由は次のうちどれですか？ モデルのパラメータが自動的に最適化されるため 生成ネットワークの計算速度が大幅に向上するため 勾配消失問題を軽減し、安定した学習を実現するため より少ないデータで高精度な結果が得られるため None 18. プロジェクトの「アジャイル型アプローチ」がウォーターフォール型と異なる点として最も正しいものは次のうちどれですか？ アジャイルは反復的であり、適応的な計画変更が可能である アジャイルは計画変更を行わない アジャイルは全体のスコープを最初に決める アジャイルは一度に全てのタスクを完了させる None 19. データ保持期間を設定する際に重要な考慮事項として最も適切なものは次のうちどれですか？ 必要以上に長く保持する 法令や規制に基づいて保持期間を設定する 保持期間を設定せず、常にデータを保存する 保持期間を全データに対して一律に設定する None 20. サイバー攻撃に備えるために企業が導入するべき対策として正しいものは次のうちどれですか？ 定期的なセキュリティパッチの適用 システムの公開を増やす データのバックアップを行わない データの暗号化を無効にする None 21. 線形計画法の基本的な制約条件の一つは何ですか？ 目的関数が線形であること 制約式が線形でなければならない 決定変数が連続でなければならない 全ての制約条件は等式でなければならない None 22. データ処理において、「匿名化」の目的は次のうちどれですか？ データの信頼性を高める 個人を特定できないようにする データの可読性を向上させる データの処理速度を上げる None 23. 生成AIで使用される「逆伝播法」とは何ですか？ モデルの重みをランダムに変更する方法 モデルの誤差をネットワークの逆方向に伝搬させて学習する方法 新しいデータを生成する方法 データを圧縮して送信する方法 None 24. AIシステム運用において「ログ管理」が重要な理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ システムの動作状況やエラーを追跡し、問題が発生した際に迅速に対応できるため データの保存容量を最適化するため モデルの精度を手動で確認するため モデルのハイパーパラメータを監視するため None 25. AIシステム運用での「コンティニュアスインテグレーション（CI）」の主な目的は次のうちどれですか？ コードの変更を頻繁に統合し、システム全体の品質を保つこと モデルの精度を上げるためにハイパーパラメータを自動調整すること データの保存容量を削減するためにデータを圧縮すること モデルの結果を可視化するためにダッシュボードを構築すること None 26. Diffusionモデルが生成AIにおいて注目される理由として、正しいものは次のうちどれですか？ 非常に高速にデータを生成できる。 徐々にノイズを除去するプロセスで高品質なデータを生成できる。 GANよりもトレーニングが複雑だが、より多くの計算資源を節約できる。 データの削除に特化した技術である。 None 27. 「フェアネスアウェアネス（Fairness Awareness）」を考慮したAIシステムの設計において、重要な点は次のうちどれですか？ AIが判断する際に公正性を確保し、特定のグループに不利益が生じないようにする AIの判断をすべて無条件に信頼する AIのすべての決定をブラックボックス化する 公平性を考慮せずにAIを訓練する None 28. あるAIシステムが、特定の国のユーザーに不利な予測を行っていることが判明しました。この問題を解決するために企業が取るべき最も適切な対応は次のうちどれですか？ 不利な結果を受けたユーザーのデータをモデルから削除する 国別の属性をモデルの予測から除外する トレーニングデータに含まれる国別の分布を均等に調整する 国に関連するデータをすべて削除する None 29. AIシステム運用において「サーキットブレーカー（Circuit Breaker）」が導入される理由として正しいものは次のうちどれですか？ モデルの応答速度を向上させるため。 システム全体の障害を防ぐために、問題のあるサービスを一時的に停止するため。 モデルのトレーニングを最適化するため。 データの分散処理を実現するため。 None 30. 生成AIの「Diffusionモデル」が注目されている理由として正しいものは次のうちどれですか？ 計算コストが低いため 時系列データに適しているため 高品質な画像やテキストを生成できるため リアルタイム処理に特化しているため None 31. シンプレックス法とは何ですか？ 線形計画問題を解くための手法 非線形計画問題を解くための手法 グラフ理論を用いた最適化手法 動的計画法の一種 None 32. データサイエンスプロジェクトにおける「スプリント」は何を指しますか？ プロジェクトのリスク評価手法 特定の期間内に行われる作業サイクル プロジェクト終了後の評価 プロジェクトの予算決定手法 None 33. AIシステム運用において、モデルの「ドリフト」を検知するために行うことは何ですか？ モデルのパラメータを手動で更新する モデルの予測結果と実際の結果の差異をモニタリングする モデルの入力データをフィルタリングする モデルのトレーニングデータを削除する None 34. GPTのような自己回帰生成モデルにおいて、「トークン化」の役割は何ですか？ テキストを小さな単位に分割して、モデルに入力できる形式にする 生成されたテキストを圧縮して保存する テキストの生成速度を向上させる 生成されたデータの精度を評価する None 35. 組織マネジメントにおいて「権限委譲」の利点は次のうちどれですか？ リーダーの責任を軽減できる プロジェクトの進行が遅くなる リーダーシップが必要なくなる メンバーが自己管理能力を高めることができる None 36. データの利活用における「データ保持期間」の設定に関して最も適切な説明は次のうちどれですか？ データは使用目的が達成され次第、不要なデータを削除する データは無期限に保持する データは一度取得したら削除しない データ保持期間を設定しない None 37. データを利用する際の「データセキュリティ対策」に関して、最も重要なポイントは次のうちどれですか？ データが漏洩しないよう、アクセス権限を適切に管理する データを無制限に共有する データのバックアップを取らない データをクラウドに無制限で保存する None 38. 生成AIにおける「トークンエンベディング」の役割として正しいものは次のうちどれですか？ トークンを整数値に変換し、モデルに入力する準備をする。 トークンを数値ベクトルに変換し、モデルが処理できる形式にする。 トークンをそのまま文字列のままで処理する。 トークンを逆順に並べ替えてからモデルに渡す。 None 39. AIシステムのセキュリティを強化する際に考慮すべき「アドバサリアル・ロバストネス（Adversarial Robustness）」とは何を指しますか？ モデルのトレーニング時間を短縮する手法 敵対的攻撃に対してモデルが強靭であること モデルのデータをすべて削除する手法 モデルの出力結果を非公開にする手法 None 40. Diffusionモデルにおいて、生成過程で使用される「逆拡散（reverse diffusion）」とはどのようなものですか？ データを圧縮してから再構築するプロセス 生成されたデータの順序を逆に並べ替えるプロセス データの生成過程を最適化するプロセス ノイズを徐々に除去し、データを生成するプロセス None 41. AIシステム運用における「システム可用性」を向上させるための方法として最も適切なものは次のうちどれですか？ システムのトラフィックを制限し、ユーザー数を減らす モデルのハイパーパラメータを調整して精度を向上させる モデルのトレーニングデータを定期的にバックアップする 冗長構成を採用し、障害が発生してもシステムが稼働し続けられるようにする None 42. 組織における「ダイバーシティ推進」の目的は次のうちどれですか？ チームの意思決定をリーダーに集中させるため 組織の規模を縮小するため 組織の目標を定めないため 組織内に多様な背景やスキルを持つ人材を集め、組織の競争力を高めるため None 43. AIシステムのモニタリングにおいて「Prometheus」の主な役割は次のうちどれですか？ モデルの再トレーニングを自動で実行する モデルのハイパーパラメータを調整する データを可視化してダッシュボードを作成する モデルのパフォーマンスやシステムの状態をリアルタイムで監視する None 44. 組織マネジメントにおいて、最も重要なリーダーシップスタイルの1つは何ですか？ カリスマ的リーダーシップ ディレクティブリーダーシップ サーバントリーダーシップ 自律型リーダーシップ None 45. AIの活用において、予測結果のバイアスを軽減するために最も有効なアプローチは次のうちどれですか？ トレーニングデータの選定と前処理を重視する モデルのアルゴリズムを改良するだけで解決する データに偏りがあっても、大量のデータを使用する バイアスが出た結果を手動で修正する None 46. データベースにおける「データマスキング」の目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ データの複製を作る 機密データを部分的に隠す データを完全に削除する データの更新を停止する None 47. 生成AIの「データ拡張（Data Augmentation）」が特に有効な理由として正しいものは次のうちどれですか？ トレーニングデータの不足を補い、モデルの過学習を防ぐため。 トレーニング時間を短縮するため。 トレーニング中に必要な計算資源を削減するため。 テストデータを生成するため。 None 48. データベースに対する「SQLインジェクション攻撃」を防ぐための最も効果的な対策は次のうちどれですか？ データベースの全データを公開する クエリをランダムに実行する SQL文のエラーメッセージを非表示にする パラメータ化されたクエリを使用する None 49. データ収集におけるプライバシー保護のために最も重要なことは次のうちどれですか？ 個人情報を集める際に、事前に明確な同意を得る データを自由に共有する データを完全に匿名化しない 同意がなくても情報を使用できる None 50. 生成AIにおける「トランスファーラーニング」の利点として正しいものは次のうちどれですか？ 既存のモデルを再利用して、新しいデータセットに対して短期間で高精度なモデルを構築できる 新しいモデルを一から学習させることで、全く新しいデータを生成できる モデルのサイズを縮小し、計算リソースを節約できる 生成データの多様性を高めることができる None 51. GANのトレーニング過程で起こりうる「モード崩壊」とは何ですか？ 生成ネットワークが一部のデータパターンしか生成できなくなる現象 判別ネットワークが過学習する現象 トレーニングデータが不足する現象 モデルのハイパーパラメータが適切に設定されない現象 None 52. GDPR（一般データ保護規則）において、データ漏洩が発生した際に企業が取るべき対応は次のうちどれですか？ データ漏洩を隠す データ漏洩を放置する 全てのデータを削除する 速やかに関係当局に報告する None 53. 「敵対的攻撃（Adversarial Attack）」を受けたAIモデルが攻撃者による意図的な入力で誤った結果を出力しています。この状況に対し、企業が優先的に実施すべき対策は次のうちどれですか？ AIモデルのトレーニングデータ量を増やす ログ管理を強化し、攻撃者のIPアドレスを特定する 攻撃に耐性のある「防御的学習（Defensive Learning）」をモデルに適用する モデルの出力結果をすべて手動で確認する None 54. AIシステムのセキュリティを強化するために必要な手法として最も適切なものは次のうちどれですか？ AIモデルを暗号化する AIモデルをすべて公開する AIの意思決定プロセスを隠す AIのトレーニングデータを無制限に共有する None 55. 動的計画法を用いた在庫管理モデルでは、需要の不確実性を考慮するために使用される手法はどれですか？ ベルマン方程式 ロジスティック回帰 ヒューリスティックアルゴリズム モンテカルロシミュレーション None 56. 整数計画法（Integer Programming）とは何ですか？ 全ての変数が整数値を取る線形計画法 全ての変数が連続値を取る線形計画法 非線形な制約条件を持つ線形計画法 制約条件が等式で表される線形計画法 None 57. AIを活用して採用活動を行う企業が、応募者の性別に基づく差別を防ぐために実施すべきアプローチとして最も適切なのは次のうちどれですか？ 応募者データから性別情報を完全に除外する 性別情報に基づく予測結果をすべて手動で修正する 性別情報を除外せず、その影響を無視する 性別情報を含めつつも、公平性を確保するようにモデルを調整する None 58. AIモデルに対する「敵対的攻撃（Adversarial Attack）」に対する防御策として最も効果的な方法は次のうちどれですか？ 敵対的なデータをトレーニングに組み込む モデルの内部構造を全て公開する モデルを常に更新しない データを暗号化しない None 59. データを保護するための「暗号化」の主な目的は次のうちどれですか？ データの可読性を向上させる データの機密性を保護する データのサイズを減らす データの削除を簡単にする None 60. AIシステム運用において、モデルの精度が時間と共に低下する「モデル劣化」を防ぐために有効な方法は次のうちどれですか？ データドリフトや概念ドリフトをモニタリングし、モデルを定期的に再トレーニングする モデルのハイパーパラメータを変更せずにそのまま使用し続ける トレーニングデータを毎回同じものに固定して使用する 一度デプロイしたモデルは更新せずに長期間使用する None 61. データサイエンスプロジェクトにおいて「クリティカルパス」が示すものとして正しいのは次のうちどれですか？ プロジェクト完了に必要な最長のタスクの順序 プロジェクトにおけるリスクの多いタスクのリスト プロジェクト開始後に追加された全てのタスク プロジェクト終了後に削除されるタスク None 62. 生成AIにおける「フューズド（Fused）レイヤー」とは何ですか？ 異なるタイプのレイヤーを融合させ、計算効率を向上させる技術 モデルの重みを圧縮する技術 テキスト生成に特化した層の一種 ノイズを削除するための層 None 63. AIシステム運用で「フェイルオーバー（Failover）」を設定する主な理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ モデルの精度を向上させるため。 トレーニング時間を短縮するため。 モデルのスケールアップを実現するため。 システムの主要なコンポーネントが障害を起こした場合に、バックアップシステムに切り替えるため。 None 64. 動的計画法を用いた最適化で「ベルマン方程式」が適用される例として最も適切なものはどれですか？ 輸送コストを最小化する問題。 線形制約条件下での目的関数を最大化する問題。 最適なスケジューリングを見つける問題。 不確実性のある環境での最短経路を求める問題。 None 65. AIが決定を下す際の説明可能性を確保するために使用される手法は次のうちどれですか？ 自己学習型AI データ削減手法 AIのブラックボックス化 Explainable AI（XAI） None 66. AIシステム運用において「シャドーデプロイメント（Shadow Deployment）」の目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ 新しいモデルを本番環境に導入する前に、バックエンドで実際のデータを使ってテストするため。 ユーザーに新しいモデルを徐々に適用するため。 トレーニングデータを再利用するため。 モデルの透明性を確保するため。 None 67. 「ゼロトラストセキュリティモデル」が推奨される主な理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ 外部からの攻撃を完全に排除できるため すべてのユーザーやデバイスを信用しないことで、不正アクセスリスクを軽減するため 物理的なセキュリティ対策が不要になるため データセンターの運用コストを削減するため None 68. ある企業が「フェイクニュース検出AI」を導入しました。このAIモデルが意図せず特定のウェブサイトのみを高頻度でフェイクニュースと判断する偏りを示しています。この状況で、最も適切な対応は次のうちどれですか？ データの偏りを再検討し、トレーニングデータを見直す モデルの学習率を下げて再学習を行う 偏りが見られるウェブサイトのデータをすべて削除する モデルのアルゴリズムを変更せず、運用を継続する None 69. データサイエンスプロジェクトにおいて、予測モデルの精度が期待を下回った場合、プロジェクトマネージャーが最初に行うべき対応は次のうちどれですか？ モデルの再評価と改善策の検討 データサイエンティストを交代させる プロジェクトを終了する 予算を増やす None 70. AIシステムをセキュリティ攻撃から保護するために重要な対策の1つとして適切なものは次のうちどれですか？ AIの出力結果を無制限に公開する AIの判断プロセスを全て削除する AIシステムにセキュリティ対策を施さない AIモデルのトレーニングデータを暗号化する None 71. 組織における「コミュニケーションの一貫性」を確保するために効果的な手法は次のうちどれですか？ 定期的な全体会議を行う メールでの情報共有を重視する チームリーダーを通じてフィードバックを管理する 特定のリーダーのみが情報を発信する None 72. AIシステム運用における「コンティニュアスデリバリー（CD）」の目的として正しいものは次のうちどれですか？ モデルのパフォーマンスを手動でモニタリングする コードやモデルの変更を本番環境に自動的にデプロイするプロセスを確立する トレーニングデータを定期的にバックアップする モデルのハイパーパラメータを自動で調整する None 73. AIシステム運用において、「デプロイメント」の意味として正しいものは次のうちどれですか？ データをクレンジングしてからモデルに投入すること 開発した機械学習モデルを本番環境に展開すること モデルの性能を監視すること モデルを再トレーニングすること None 74. マルコフ決定過程（MDP）において、最適な政策を導くために使用される手法はどれですか？ ベルマン方程式 シンプレックス法 Dijkstraのアルゴリズム ハミルトン法 None 75. 線形計画法の双対性理論において、双対問題の目的関数の最適値が主問題の目的関数の最適値と等しくなる理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ 主問題と双対問題は同じ制約条件を共有するため。 双対問題の目的関数が主問題の制約条件を無視するため。 主問題の制約条件が双対問題の目的関数に変換されるため。 主問題と双対問題は互いに独立しているため。 None 76. 交通ネットワークにおける最適化問題を解くために、オペレーションズリサーチで使用される手法は次のうちどれですか？ シンプレックス法 フローネットワーク法 ゲーム理論 ナップサック問題 None 77. AIシステム運用における「スケーリング」の目的は何ですか？ システムの処理能力を増強し、増加するユーザー数やデータ量に対応すること モデルのハイパーパラメータを最適化するためにデータを調整すること モデルの精度を保つためにデータセットを縮小すること システムの速度を上げるためにサーバーの数を減らすこと None 78. AIモデルを安全に運用するために、「モデルのバージョン管理」が必要とされる理由は次のうちどれですか？ 新しいバージョンが常に正確な結果を保証するため 古いモデルを削除することでシステムを軽量化するため モデルの変更履歴を記録し、不具合時の原因追跡を可能にするため 複数のAIモデルを同時に運用するため None 79. データサイエンスプロジェクトにおける「KPI（重要業績評価指標）」の役割として最も適切なものは次のうちどれですか？ プロジェクトの進捗を監視し、成功を評価する基準を提供する チームメンバーの個人的な満足度を測定する プロジェクトの終了後にのみ使用される評価基準を提供する データサイエンティスト個人の成果を評価するための指標を提供する None 80. 輸送問題において、「北西角法（Northwest Corner Method）」とは何を意味しますか？ コストを最小化する解法 初期解を生成するためのヒューリスティック法 線形計画法の一部 データを可視化する方法 None 81. 「ゼロトラストアーキテクチャ」におけるセキュリティ原則の1つは次のうちどれですか？ 一度認証されたリソースは信頼し続ける 全てのアクセスを許可する 全てのリソースへのアクセスを常に検証し、信頼しない 認証プロセスを省略する None 82. AIを運用する際、結果の透明性を確保するために有効な手法は次のうちどれですか？ モデルの決定プロセスを明確に説明する モデルの中身をブラックボックス化する 全てのデータを公開する 人間の介入を完全に排除する None 83. 生成AIにおける「Attentionメカニズム」の役割は次のうちどれですか？ モデルのパラメータを最適化する データをランダムに生成する モデルの損失関数を最小化する データの重要な部分に焦点を当てる None 84. 組織内で「ナレッジマネジメント」を実施する主な理由は次のうちどれですか？ 知識を共有し、チームの生産性を向上させるため 知識を秘匿し、競争力を高めるため 知識の活用を制限するため ナレッジベースのデータを削減するため None 85. 線形計画法（LP）において、目的関数とは何ですか？ 制約条件を表す数式 最大化または最小化を目指す数式 データの最適な分割を表す手法 コストの削減を示す指標 None 86. プロジェクトマネジメントにおける「ベンチマーク」とは次のうちどれですか？ プロジェクトの進行を監視するための手法 プロジェクトのコストを削減するための手法 プロジェクトのリソースを効率化する手法 プロジェクトのパフォーマンスを測定し、他のプロジェクトや業界標準と比較する手法 None 87. AIシステム運用において、モデルの「フェアネス（公平性）」を確保するための手法として正しいものは次のうちどれですか？ モデルのハイパーパラメータを手動で調整する データの前処理を行わずにそのままモデルに投入する モデルのバイアスを定期的に検査し、必要に応じて再トレーニングを行う モデルの精度だけを評価し、他の要素は考慮しない None 88. AIシステムの倫理的な運用において、最も重要な要素の1つは次のうちどれですか？ 利用者の同意を得ずにデータを処理する AIシステムが公正であることを保証する AIモデルの内部構造を全て公開する AIシステムを完全に自律的にする None 89. データサイエンスプロジェクトで「スコープクリープ」を防ぐために最も効果的な手法は次のうちどれですか？ プロジェクト開始時にスコープを明確にし、変更を厳しく制限する ステークホルダーの要求を全て受け入れる プロジェクト完了後にスコープを定義する スコープに関する文書を作成しない None 90. データのバイアスを除去するために最も適切な方法は次のうちどれですか？ データをランダムに削除する 公平なサンプルを確保し、偏ったデータの修正を行う バイアスを気にせずデータをそのまま使う データを一部のみ使用する None 91. 動的計画法における「ナップザック問題」の最適解を見つける際、部分問題を適切に定義するために重要な要素は次のうちどれですか？ 収容可能な重さの合計と現在までの選択肢。 収容可能な重さの合計と各アイテムの価値の比率。 選択可能なアイテム数と総価値。 アイテムの重さと価格の積。 None 92. 組織における「心理的安全性」を高めるための施策として最も適切なものは次のうちどれですか？ チームメンバーにフィードバックを与えない 全ての意思決定をリーダーが行う チームメンバーの意見を抑制する チームメンバーが自由に意見を述べられる環境を整える None 93. ネットワークフロー問題において、「最小費用フロー問題」の特徴として正しいものは次のうちどれですか？ 各エッジのフローが最大となるように最適化する。 最小コストで一定のフローを供給する。 最短距離で始点から終点に到達する。 エッジ数を最小化する。 None 94. 生成AIモデルにおける「フィードバックループ」とはどのような現象を指しますか？ モデルの出力が自動的に評価されるプロセス モデルの生成結果が次の入力データとして再利用され、誤差が蓄積する現象 モデルのパラメータが繰り返し最適化されるプロセス モデルのトレーニングデータが無限に循環される現象 None 95. AIモデルが意図しないバイアスを学習することを防ぐために行うべき最適な対策は次のうちどれですか？ バイアスのないデータを使用してモデルを訓練する バイアスを意図的にモデルに組み込む AIモデルのトレーニングを行わない バイアスを無視してモデルを運用する None 96. プロジェクトマネージャーがチームメンバー間のコミュニケーションを促進するために使用すべき最も効果的な方法は次のうちどれですか？ メールのみでやり取りを行う 定期的なミーティングを設定し、進捗と課題を共有する 全てのコミュニケーションを管理者経由で行う 個別に連絡を取り、個々の進捗を確認する None 97. プロジェクトマネジメントにおいて「スコープクリープ」とは何ですか？ プロジェクトのスコープが急激に縮小する現象 プロジェクトの予算が急激に増加する現象 プロジェクトの進捗が遅延する現象 プロジェクトのスコープがコントロールされずに拡大する現象 None 98. 最短経路問題を解くために広く使用されているアルゴリズムはどれですか？ Dijkstraのアルゴリズム シンプレックス法 ベルマンフォード法 ヒューリスティック法 None 99. AIシステム運用において「A/Bテスト」の目的は何ですか？ モデルのハイパーパラメータを自動的に調整すること データの前処理方法を評価すること 2つの異なるモデルの性能を比較し、最適なモデルを選定すること モデルの精度を監視するためにデータを分割すること None 100. プロジェクトのスケジュールが予定より早く進行している場合、プロジェクトマネージャーが確認すべき事項は次のうちどれですか？ プロジェクトチームの作業スピードをさらに上げる 予算を削減する 進行が遅いタスクを見つけ、優先する 進行が早すぎるため、品質が保たれているかどうか None Time's up
