DS検定～模擬試験②～ 2024年12月7日2024年12月7日 ailearn 1. データ分析における「欠損値処理」の最も一般的な方法は次のうちどれですか？ 欠損値をそのまま残す 欠損値を削除する 平均値や中央値で補完する 欠損値を無視する None 2. キュー（Queue）のデータ構造において、最初に追加された要素が最初に削除される方式は何と呼ばれますか？ LIFO FIFO FILO LILO None 3. 回帰分析において、変数間の多重共線性が存在する場合、どのような問題が発生しますか？ モデルの決定係数（R²）が0に近づく。 回帰係数の信頼性が低下する。 モデルの自由度が増加する。 モデルが過学習する。 None 4. AIが「製造業における品質管理」において最も効果的に活用される方法は次のうちどれですか？ AIが製品の不良品をリアルタイムで検出し、品質の改善を促進する AIが製品の品質に関与しない AIがすべての製品を無条件で合格させる 製造ラインでAIを無視する None 5. 分散分析 (ANOVA) の目的は何ですか？ 2つの母集団の平均値を比較する データの標準偏差を比較する データの分散が一定であるかを検定する 3つ以上の母集団の平均値を比較する None 6. 主成分分析 (PCA) において、主成分を選定するために一般的に使用される基準は何ですか？ 分散の大きさ p値の大きさ 相関係数の大きさ 標準偏差の大きさ None 7. ニューラルネットワークの「バッチ正規化（Batch Normalization）」の主な目的は次のうちどれですか？ モデルのサイズを小さくする データの正規化を行う 学習率を自動調整する 各層の出力を正規化し、学習の安定化と加速を図る None 8. データの正規性を検定するための手法として適切なものは次のうちどれですか？ t検定 カイ二乗検定 シャピロ・ウィルク検定 相関係数 None 9. 標本平均と母集団平均を比較するために、標本の標準誤差を用いる理由は何ですか？ 母集団の分散を推定するため 標本の標準偏差を推定するため 標本平均のばらつきを測定するため 標本数を増やすため None 10. 科学的解析における外れ値の影響を最小化するために有効な手法はどれですか？ 平均値を使用する メディアンを使用する 回帰分析を行う 分散分析を行う None 11. ニューラルネットワークにおいて、「勾配消失問題」を軽減するために最も有効な手法は次のうちどれですか？ 活性化関数にReLUを使用する モデルを小さくする 隠れ層を減らす 学習率を0にする None 12. 科学的解析において「効果サイズ」とは何を指しますか？ 仮説検定の結果がどれほど重要かを示す指標 分散の大きさを示す指標 標準誤差の大きさを示す指標 サンプルサイズの大きさを示す指標 None 13. 信頼区間が狭い場合、その結果に対してどのような解釈ができますか？ 標本の精度が高いことを示す。 標本サイズが小さいことを示す。 分散が大きいことを示す。 データが正規分布に従わないことを示す。 None 14. 「着想・デザイン」のプロセスにおいて、成功のために「反復的プロトタイピング」を実施する主な目的は次のうちどれですか？ 開発コストを削減するため 顧客フィードバックを取り入れ、デザインを継続的に改善するため 製品の発売を早めるため デザインプロセスを簡略化するため None 15. デザイン思考における「リフレーミング」の主な目的は何ですか？ 問題を異なる視点から再評価し、新しい解決策を見つけるため 製品のデザインを見直して、コスト削減を図るため チームの役割分担を変更するため 既存の解決策をそのまま採用するため None 16. 時系列データの自己相関関数 (ACF) を使用して確認できるものは何ですか？ データ間の線形関係 データ間の時間依存性 データの外れ値 データの平均 None 17. 課題定義において、現状と目標との間にある「ギャップ」を明確にする目的は次のうちどれですか？ 課題の優先順位を付けるため 現状の改善ポイントを特定し、解決策を導くため 競合他社との差別化を図るため 目標を達成できないリスクを回避するため None 18. 外れ値の影響を受けにくい代表値はどれですか？ 平均値 分散 標準偏差 メディアン None 19. 農業におけるAIの主な役割は次のうちどれですか？ 農作業全般を人間に代わって行う 農業におけるデータ活用を無効にする 気象データや土壌データを基に作物の成長を最適化する 農作物の種類を制限する None 20. AIが「災害管理」において活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？ 災害復興費用の計算を手動で行う 天候データを分析して災害発生を予測する 被災者の救助活動を全て人力で行う 災害発生後のニュース報道を作成する None 21. リンクリスト（Linked List）のデータ構造において、各要素を指し示すものは何ですか？ ノード インデックス ハッシュキー ルート None 22. 「人間中心設計」の基本的な概念として正しいものは次のうちどれですか？ デザインを効率よく進めるための組織内の管理手法 デザインのコスト削減を目的としたプロセス デザインの中心にユーザーのニーズや体験を据えたプロセス デザインの完成度を最優先するプロセス None 23. 自動運転車で使用されるAI技術に関する主な役割は次のうちどれですか？ 車両の設計を行う 車両の安全運転を支援し、障害物を認識する 燃料の消費を管理する 乗客の体調管理を行う None 24. 課題の定義において、ステークホルダーの要望が多岐にわたる場合、最も適切な対処法は次のうちどれですか？ 全ての要望を無条件に受け入れる 主要なステークホルダーの要望だけを考慮する 各要望をビジネスインパクトや実現可能性の観点で優先順位付けする 要望に優先順位を付けずにすべて平等に扱う None 25. 課題の定義において「曖昧さを排除する」ための手法として最も有効なものは次のうちどれですか？ 課題を具体的かつ測定可能な形で定義し、SMARTゴールを設定する できるだけ多くの意見を取り入れ、柔軟に対応する 課題を抽象的に捉え、様々な視点からアプローチする 既存のデータや情報に基づいて課題を広範囲に定義する None 26. A B C D None 27. 課題定義において「フレームワーク」を使用する主な利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ 定量的な分析を完全に不要にする 課題を抽象化し、具体的な行動計画を省略できる ステークホルダーとの協議を簡略化する 問題を構造化し、全体像を明確に把握することができる None 28. デザイン思考において、プロトタイプの主な目的は何ですか？ 最終製品を完成させるため アイデアを具現化し、ユーザーからのフィードバックを得るため 製品のコスト削減を目指すため チームの結束力を高めるため None 29. 機械学習のモデル評価において、データのバランスが重要となるケースとして適切なものはどれですか？ クラスタリング 回帰分析 分類問題 PCA None 30. デザインプロセスにおいて、アフォーダンスとは何ですか？ 物がどのように使えるかを直感的に示すデザインの特性 製品の美観を重視するデザインの要素 使用者にとって複雑な操作方法を必要とするデザイン 製品の持つ技術的な強みを強調するデザイン None 31. データの前処理で行う「標準化」とは次のうちどれを指しますか？ データの分布を平均0、分散1に変換する データの分布を一様分布にする データの欠損値を削除する データを可視化する None 32. 「デザインプロセス」で利用される「サービスブループリント」の主な目的は次のうちどれですか？ サービスの内部プロセスと顧客体験を可視化する デザイン思考の「共感」ステップを簡略化する サービスの収益性を予測する 顧客データの分析を代替する None 33. 相関関係がある2つの変数間で因果関係を示すためには、次のうちどの手法が適切ですか？ 単純な回帰分析 グランジャー因果分析 t検定 カイ二乗検定 None 34. モデルの性能向上を目的とした「ブースティング」の手法として正しいものは次のうちどれですか？ 個々の弱い学習器を順次組み合わせ、最終的に強い学習器を作る モデルのサイズを減らす 単一の大規模な学習器を使用する データの正規化を行う None 35. トポロジカルソート（Topological Sort）は、次のうちどのタイプのグラフで使用されますか？ 無向グラフ 有向非巡回グラフ（DAG） 完全グラフ 部分グラフ None 36. p値が0.01のとき、これは次のどれに該当しますか？ 仮説は棄却されるべきではない 結果が統計的に有意ではない 仮説は棄却されるべきである 第二種の誤りが犯されている None 37. 以下のヒープ構造に関する説明として正しいものはどれですか？ 各ノードの値はその子ノードの値よりも常に小さいか等しい。 最小値の要素が常にルートに配置される。 最大ヒープ 二分探索木 AVL木 最小ヒープ None 38. データサイエンスにおける「特徴量選択」の目的として最も適切なものは次のうちどれですか？ 不必要な特徴量を削除し、モデルの精度と計算効率を向上させる データセットを大きくする モデルのパラメータを自動設定する モデルの複雑さを高める None 39. 二分ヒープ（Binary Heap）の特性に関して正しい説明はどれですか？ 親ノードの値は常に子ノードの値より大きいか、または小さい 親ノードの値は常に子ノードの値と等しい 親ノードの値は常に子ノードの値よりランダムに決まる ヒープは常に平衡状態を維持する None 40. 課題定義の際に「仮説」を立てることの目的は次のうちどれですか？ 最終的な結論を導き出すため 問題を多角的に解決するための複数の選択肢を導き出すため 課題の影響範囲を狭めるため 課題解決の方向性を早期に設定し、検証するため None 41. 以下の条件を満たすデータ構造として最も適切なものはどれですか？ キーと値のペアを管理。 データの追加、削除、検索を平均O(1)の時間で行える。 配列 リンクリスト ハッシュテーブル ヒープ None 42. 「デザイン思考」で「収束的思考」を使用するタイミングとして最も適切なものは次のうちどれですか？ 問題を広範に探索し、アイデアを発散させる段階 データを収集し、分析の範囲を設定する段階 顧客ニーズを特定するための初期段階 アイデアを評価し、実現可能性の高い解決策を絞り込む段階 None 43. データの「正規化」と「標準化」の違いとして最も正しい説明は次のうちどれですか？ 標準化はデータを特定の範囲に収め、正規化はデータを平均0、分散1に変換する 両者は同じ意味である 正規化はデータの欠損値を補完する 正規化はデータを特定の範囲に収め、標準化はデータを平均0、分散1に変換する None 44. 機械学習において、「ランダムフォレスト」の主な特徴として最も適切なものは次のうちどれですか？ 線形回帰の一種である データを多次元の空間にマッピングする手法である 多数の決定木を用いて予測の精度を向上させるアルゴリズムである 時系列データ専用のアルゴリズムである None 45. 配列（Array）のデータ構造において、データ要素の挿入や削除が特に時間がかかるのはどの位置ですか？ 先頭 中央 末尾 ランダム None 46. トライ木（Trie）を使用する主な利点は次のうちどれですか？ 全てのノードの値が数値であること 木の高さが低いこと 常にバランスが保たれていること 文字列の高速な検索と共通接頭辞の効率的な管理 None 47. 「勾配ブースティング」のアルゴリズムが他のアンサンブル学習手法と比較して優れ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？ モデルが完全に自動で構築される 学習データの誤差を段階的に修正する能力がある 全ての決定木が同じ重みで予測を行う モデルの解釈性が高い None 48. ピアソンの相関係数が 0 のとき、2つの変数間にはどのような関係がありますか？ 変数間に相関はない 強い正の相関がある 強い負の相関がある 変数間には非線形関係がある None 49. 木構造（Tree）において、全ての子ノードが2つ以下のノードを持つ木のことを何と呼びますか？ 完全二分木 二分木 完全グラフ 平衡木 None 50. 「問題をフレーミングする」とは、どのようなプロセスですか？ 問題を特定の視点から定義し、問題の範囲や焦点を明確にすること 問題を抽象的に定義し、解決策を多角的に検討すること 問題を数値化し、具体的な測定指標を設定すること 問題をステークホルダー間で共有し、合意を得ること None 51. 「農業分野におけるAIの活用」によって最も期待される効果は次のうちどれですか？ 農作物の生産停止 農地の縮小 作物の生産性向上と資源の最適利用 作物の種類を一種類に限定する None 52. データの標準化を行う目的は何ですか？ データの範囲を広げる データの平均値をゼロにし、分散を1にする データの値を整数に変換する データの分散を大きくする None 53. 「ディープラーニング」において最も一般的に使用されるフレームワークは次のうちどれですか？ TensorFlow Excel R Tableau None 54. 散布図において、2つの変数が互いに強い線形関係を示すときのグラフの形は？ 水平な線 垂直な線 斜めの直線 曲線 None 55. 自然言語処理（NLP）における「注意機構（Attention Mechanism）」の主な目的は次のうちどれですか？ モデルの計算コストを削減する テキストを固定長のベクトルに変換する 複数の言語を同時に処理する テキスト全体の重要な情報を動的に特定する None 56. イノベーションのための「オズボーンのチェックリスト」に含まれる質問として適切なものは次のうちどれですか？ 「製品の価格を上げるためにはどうすればよいか？」 「この製品の売上を最大化するには？」 「競合他社の製品をどう取り入れるか？」 「この製品をどう変えることができるか？」 None 57. AIが「観光業」で活用される例として最も適切なものは次のうちどれですか？ 宿泊施設の建設計画を立てる 観光客の行動データを分析し、個別化された旅行プランを提案する 航空機の整備スケジュールを最適化する ホテルの予約数を予測するだけでなく、手動で予約を管理する None 58. 課題定義のプロセスで発生する「認知バイアス」を排除す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？ すべてのチームメンバーの意見を無条件で採用する データに基づいて客観的に課題を評価し、多様な視点を取り入れる 既存の成功事例を参考にして、同様のアプローチを取る チームリーダーの指示に従い、意思決定を迅速に進める None 59. デザイン思考の「共感」のステップでは、何が行われますか？ 製品のコンセプトを開発する 製品の最終的な評価を行う プロジェクトの予算を確保する ユーザーのニーズや問題を理解するために観察やインタビューを行う None 60. 「発散的思考」とは、どのようなプロセスを指しますか？ 1つの問題に対して特定の解決策を深掘りするプロセス 問題を解決するためのデータを収集するプロセス さまざまな視点から自由にアイデアを広げるプロセス 解決策を具体的に実行するプロセス None 61. 信頼区間の解釈として正しいものはどれですか？ サンプルの平均が信頼区間内にある確率 母集団の分散が信頼区間内にある確率 母集団の平均が常に信頼区間内にあること 母集団の平均が信頼区間内にある確率 None 62. 「SMARTゴール」を使って課題を定義する際、何が重要とされるか？ 課題が多様で、包括的で、創造的であること 課題が具体的で、測定可能で、達成可能で、関連性があり、期限が明確であること 課題が挑戦的で、リスクが高く、革新的であること 課題が単純で、分かりやすく、迅速に解決できるものであること None 63. イノベーションにおける「逆転発想法」とはどのような手法ですか？ 問題や課題を逆の視点から考えることで新しい解決策を導く手法 既存の解決策をそのまま採用する手法 他社の成功事例を模倣して自社に取り入れる手法 問題を細分化して解決策を導く手法 None 64. 「サプライチェーン」におけるAIの役割として、最も適切なものは次のうちどれですか？ AIがすべての物流業務を無効化する サプライチェーンのデータを削除する すべての業務を人間が手動で管理する AIが供給と需要のバランスを最適化し、リスク管理を強化する None 65. データの次元が多すぎるときに、次元削減を行うために適切な手法はどれですか？ 主成分分析 (PCA) k-平均法 決定木 サポートベクターマシン (SVM) None 66. 課題定義において「仮説検証型アプローチ」を活用する際の最初のステップは次のうちどれですか？ 仮説を立てる データ収集を開始する 分析ツールを選定する 成果指標（KPI）を設定する None 67. 二分探索木（Binary Search Tree）において、各ノードの左側のサブツリーに含まれる値はどのように配置されますか？ 親ノードよりも大きい 親ノードと等しい 親ノードよりも小さい 親ノードとは関係ない None 68. AIが「法務分野」において文書管理で利用される場合、主な利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ 全ての法律文書を物理的に保存する 法律改正の必要性を自動的に提案する 裁判官の判決を完全に自動化する 大量の法的文書を自動分類し、重要な情報を抽出する None 69. AIが「医薬品開発」において果たす役割として最も適切なものは次のうちどれですか？ すべての医薬品開発を廃止する 医薬品の需要予測を行わない 新薬の開発プロセスを効率化し、治験の成功確率を高める 新薬の開発を無制限に行う None 70. 標本平均と母集団平均の差が小さい場合、次のうち正しい説明はどれですか？ 母集団分布は正規分布に近い 標本サイズが非常に大きい 標本は母集団を代表している 母集団分散が大きい None 71. 小売業におけるAIの活用例として最も適切なものは次のうちどれですか？ AIが在庫管理を効率化し、需要予測を行う AIが商品の配送を行う AIが販売員を完全に置き換える AIが商品のデザインを担当する None 72. 科学的解析における仮説検定の第一種の誤りとは何を指しますか？ 帰無仮説が真であるのに、誤って棄却すること 帰無仮説が偽であるのに、棄却しないこと データに基づかない推論を行うこと 仮説を正しく検証できないこと None 73. データの欠損率が高い場合に推奨される手法はどれですか？ 多重代入法 欠損データの削除 平均値による補完 中央値による補完 None 74. デザイン思考において、ユーザーの行動を観察し、潜在的なニーズを発見するための方法はどれですか？ ブレインストーミング エスノグラフィー調査 スワット分析 ファイブフォース分析 None 75. 「自然言語処理（NLP）」における「Bag of Words」のアプローチの特徴として最も適切なものは次のうちどれですか？ テキストを単語の出現頻度ベースで表現するが、単語の順序は無視する 単語の順序を重視し、文脈を保持する テキストを画像データとして変換する 単語の出現頻度を無視する None 76. 「気候変動対策」におけるAIの役割として最も適切なものは次のうちどれですか？ AIが気候変動に関与しない AIが気象データを分析し、気候変動の影響を予測する 気候変動に関するデータを削除する 気候変動対策を停止する None 77. 階層的クラスタリングにおいて、クラスタ間の距離を測定するための手法は次のうちどれですか？ ユークリッド距離 ピアソン相関係数 カイ二乗距離 マンハッタン距離 None 78. 「着想・デザイン」において、データを活用してアイデアを発想する際の主な利点は次のうちどれですか？ データの精度に関係なく創造的な発想が可能になる 仮説の妥当性を客観的に評価できる 定性的データを必要としなくなる 発想のプロセスを省略できる None 79. カテゴリカルデータの分布を視覚化する際、最も適切なグラフは次のうちどれですか？ 棒グラフ 散布図 ヒートマップ 箱ひげ図 None 80. 仮説検定において「有意水準」とは何を指しますか？ 第二種の誤りを許容する確率の上限 第一種の誤りを許容する確率の上限 ある仮説が真である確率 データのばらつきを示す指標 None 81. グラフ（Graph）のデータ構造において、隣接リスト（Adjacency List）の利点は次のうちどれですか？ メモリ使用量が少ない 全てのノードにアクセスするのが高速である エッジが密なグラフに向いている サイクルの検出が容易である None 82. モデルの性能を比較するために使用される「クロスバリデーション」の利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ データの一部のみでモデルを評価する トレーニングデータ全体を用いてモデルを評価できる 過学習を促進する テストデータを完全に除外する None 83. B木（B-Tree）がよく使われるデータベースのインデックス構造である理由は何ですか？ 木の高さが固定されているため データが自動的にソートされるため 大量のデータに対してもバランスが保たれるため 全てのノードが1つの値を持つため None 84. 教育分野でAIを活用して学習成果を最大化する方法として、次のうち最も適切なものはどれですか？ 各学生の進捗データを分析し、個別の学習プランを作成する 全ての学生に同じ教材を一斉に提供する 教師が使用する教材のデジタル化を促進する 教育機関の経費を削減するためにAIを活用する None 85. AIが金融業界で特に活用されている分野は次のうちどれですか？ 融資判断とリスク管理 金庫管理 物理的な現金の流通 店舗デザイン None 86. デザイン思考に基づく課題定義のプロセスにおいて、最初に行うべきステップは次のうちどれですか？ プロトタイプを作成し、テストを行う 解決策のアイデアをブレインストーミングする 課題を具体的に定義し、SMARTゴールを設定する 共感フェーズでユーザーのニーズを理解する None 87. 課題定義における「問題の本質を掘り下げる」手法の一つとして、どのアプローチが最も有効ですか？ チームメンバー全員でブレインストーミングを行う ロジックツリーを使って問題を分解し、根本原因を探る 既存のデータを基に定量的な分析を行う 他社の事例を参考にし、同じアプローチを試す None 88. 課題定義のプロセスにおいて、最初に行うべきステップは次のうちどれですか？ 現状分析 解決策の提案 チーム編成 予算の確保 None 89. データの自由度が減少すると、t検定の結果にどのような影響を与えますか？ t値が大きくなる t値が小さくなる p値が小さくなる p値が大きくなる None 90. データの正規化とは何ですか？ データの最小値と最大値を0と1の範囲に変換する データを標準偏差でスケーリングする データをランダムに並べ替える データの外れ値を取り除く None 91. ビジネスデザインにおける「ブルーオーシャン戦略」とは何ですか？ 既存市場での競争に勝つための戦略 競争の少ない新しい市場を開拓する戦略 競合他社を模倣する戦略 製品コストを下げるための戦略 None 92. 課題の定義において、利害関係者全体の合意を得るために重要なポイントとして最も適切なものは次のうちどれですか？ 各ステークホルダーの意見を均等に反映させる 課題の範囲をできるだけ広げて、多様な意見を取り入れる 課題の影響や利点を明確にし、共通の目標を設定する 一部のステークホルダーの意見を優先し、迅速に決定を進める None 93. 「ペルソナ」とは、デザインプロセスにおいて何を指しますか？ 製品のブランディングに用いるキャラクター 典型的なユーザー像を具体化した架空の人物 チームメンバーの役割を定義する概念 デザインの最終成果物を指す None 94. デザインプロセスにおける「収束的思考」の役割は次のうちどれですか？ 多くのアイデアを絞り込み、実現可能なものにフォーカスする アイデアをできるだけ多く出すプロセス 問題を分析し、根本原因を特定するプロセス ユーザーのニーズを理解するためのステップ None 95. ヘルスケア分野でのAIの利活用において、次のうち正しい活用例はどれですか？ AIが医師の診断を支援し、診療プロセスを最適化する AIがすべての薬の製造を行う AIが患者の全ての治療を担当する AIが薬の効能を決定する None 96. AVL木（AVL Tree）の特徴は何ですか？ 各ノードが必ず2つの子ノードを持つ 木全体の高さが常に固定されている 各ノードの左右の部分木の高さの差が1以内に保たれている 子ノードの値が親ノードの値よりも大きい None 97. ある変数 X が、他の変数 Y と非線形な関係を持っていることが予想される場合、適切な解析手法は次のうちどれですか？ 線形回帰 ロジスティック回帰 多項式回帰 単回帰分析 None 98. 相関係数が -1 に近い場合、2つの変数間にはどのような関係がありますか？ 強い正の相関がある 強い負の相関がある 変数間に相関はない 変数間には線形関係がない None 99. グラフデータ構造において、全てのノードが他の全てのノードとエッジで直接つながっている場合、このグラフは何と呼ばれますか？ 部分グラフ 無向グラフ 完全グラフ 木構造 None 100. モデルの性能を評価するために使用される「混同行列」の要素に含まれないものは次のうちどれですか？ True Positive False Negative True Negative Recall None Time's up
