DS検定～模擬試験⑥～ 2024年12月7日 ailearn 1. データやAIの利活用に関する「偏り」を防ぐための主な手法は次のうちどれですか？ データのバランスを確保する バイアスを無視する 特定のデータだけを使う データを全て削除する None 2. 生成AIにおける「Few-shot Learning」の利点として正しいものは次のうちどれですか？ 少量のデータで高い性能を発揮し、追加のトレーニングデータがほとんど必要ない。 トレーニング時間を完全にゼロにできる。 特定のタスクに対して事前学習済みモデルを変更する必要がない。 モデルのサイズを劇的に小さくする。 None 3. 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 4. データの利活用における「データ最小化の原則」が適用される場合、最も適切な対応は次のうちどれですか？ できるだけ多くのデータを収集する データの利用目的を定義しない 全てのデータを公開する 必要最小限のデータだけを収集・処理する None 5. 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 6. データサイエンスプロジェクトにおける「スコープ管理」とは何を指しますか？ プロジェクトの目標や成果物を定義し、その範囲を管理するプロセス プロジェクトの予算を管理するプロセス プロジェクトの品質を管理するプロセス プロジェクトのスケジュールを管理するプロセス None 7. 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 8. 生成AIにおいて「クリッピング」とは何を指しますか？ 生成データを削除する手法 モデルの重みが特定の範囲を超えないように制限する手法 モデルの学習率を制御する手法 データの圧縮を行う手法 None 9. 2段階最適化問題において、最初の段階で決定される変数を何と呼びますか？ ステージ変数 主変数 一次変数 ファーストステージ変数 None 10. 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 11. 線形計画法における「影響係数（シンプルックス乗数）」とは何ですか？ 目的関数の傾き 制約条件を変更した際の目的関数の変化率 決定変数の値 可行領域の境界 None 12. プロジェクトのリスクマネジメントにおいて、「定性的リスク分析」と「定量的リスク分析」の違いは何ですか？ 定性的リスク分析はリスクを無視する手法であり、定量的リスク分析はリスクを回避する手法である 定性的リスク分析は予算を評価し、定量的リスク分析は時間を評価する 定性的リスク分析はリスクの影響を主観的に評価し、定量的リスク分析はリスクの影響を数値的に評価する 定性的リスク分析は短期的なリスクを評価し、定量的リスク分析は長期的なリスクを評価する None 13. 「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 14. GANのトレーニング過程で発生する「勾配消失問題」を軽減するために有効な技術は次のうちどれですか？ 学習率の低減 パラメータの初期化 重みの正則化 勾配クリッピング None 15. 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 16. 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 17. データ管理のセキュリティを強化するために一般的に行われる手法は次のうちどれですか？ データをクラウド上に全て公開する データをバックアップせずに保存する データの暗号化 データを無断で共有する None 18. 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 19. 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 20. 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 21. 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 22. 生成AIにおいて「自己回帰モデル」が生成する順番はどのようなものですか？ データを順次生成する データを一度に生成する 特定のパターンに基づいてデータを生成する データをランダムに生成する None 23. 「ハイブリッドワーク環境」における組織マネジメントの課題として考えられるものは次のうちどれですか？ メンバー間のコミュニケーションが分断される可能性がある すべてのメンバーがオフィスに常駐する オンライン会議が禁止される メンバー全員がリーダーの指示を待つ None 24. 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 25. 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 26. 交通最適化問題において、「最大流問題」とは何ですか？ 交通量を制限する問題 流量を一定に保つためのアルゴリズム ネットワーク内で特定のリソースを最も効率的に流す方法を求める問題 最も速い経路を見つける問題 None 27. 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 28. 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 29. AIシステム運用において、「ローリングアップデート」の主な利点は次のうちどれですか？ 全てのユーザーに一度にモデルを更新することで、最短で最新バージョンを提供できる 新しいデータに対応するために、モデルをリアルタイムで再学習させることができる モデルの予測結果を自動的に評価することができる サービスを停止せずに、段階的にモデルを更新できる None 30. 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 31. 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 32. 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 33. 組織マネジメントにおける「メンタリング」の利点は次のうちどれですか？ メンターがすべての業務を代行する 新しいスキルや知識を効果的に習得できるようにする メンティーが独自に業務を進める メンターの仕事量を減らす None 34. 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 35. 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 36. データの「アクセス制御」における主な目的は次のうちどれですか？ 誰でも自由にデータにアクセスできるようにする データへのアクセスを適切な権限を持つ人に限定する データをすべて削除する データを自動的に公開する None 37. 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 38. データ保護において「ロールベースアクセス制御（RBAC）」の主な目的は次のうちどれですか？ データの暗号化を効率化する 利用者の権限に基づいてアクセスを制限する AIモデルのバイアスを防ぐ サーバーの障害を防止する None 39. データサイエンスプロジェクトで「ステークホルダー管理」を成功させるために最も重要な行動は次のうちどれですか？ ステークホルダーに必要以上に詳細な技術的説明を行う プロジェクトの進行中にステークホルダーとの連絡を最小限に抑える ステークホルダーと定期的に進捗を共有し、期待値を調整する プロジェクト終了後にのみ成果物を報告する None 40. 線形計画法における「可行解」とは何ですか？ 目的関数が最大値を取る解 目的関数が最小値を取る解 制約条件を全て満たす解 制約条件を全て無視する解 None 41. データ活用を重視する組織において「心理的安全性」が求められる理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ 組織内で新しいアイデアや意見を自由に表現できる環境を作るため 意見を述べた社員を罰する仕組みを作るため 全ての社員に同じ考え方を強制するため データに基づく意思決定を排除するため None 42. AIシステムの運用において「モデルの透明性」を確保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？ モデルの説明可能性（Explainability）を提供するために、SHAPやLIMEなどの手法を利用する モデルのパラメータを隠し、ブラックボックス化する モデルの精度が低下した場合は、手動で再トレーニングを行う モデルのトレーニングデータを圧縮して保存する None 43. 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 44. AIシステム運用で「モデルサービング（Model Serving）」の主な目的として正しいものは次のうちどれですか？ トレーニング済みモデルを本番環境で予測可能な形で提供する。 モデルのトレーニングに必要なデータを生成する。 モデルの性能を評価するために一時的に運用する。 モデルの精度を改善するために新しいアルゴリズムを追加する。 None 45. 動的計画法（Dynamic Programming）で解決できる問題の特徴はどれですか？ 問題が時間によって変化する場合 問題が部分問題に分割でき、その部分問題が再利用可能な場合 制約条件が非線形な場合 決定変数が離散値をとる場合 None 46. 整数計画問題において、「分枝限定法（Branch and Bound）」はどのような問題を解くために使用されますか？ 非線形問題 線形問題 整数制約のある最適化問題 動的最適化問題 None 47. 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 48. データの利用に関して「データのガバナンス」が重要視される理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ データの自由な共有を促進するため データの利用ルールを定め、リスクを管理するため データを全て非公開にするため データの無制限な利用を推奨するため None 49. 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 50. 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 51. データを扱う際の「リスクアセスメント」の目的として最も適切な説明は次のうちどれですか？ データの利活用に伴うリスクを事前に評価し、対策を講じる データを自由に利用するための手順を定める データの保存期間を無制限に延長する データの利用目的を明確にしない None 52. AIシステムにおける「コンプライアンス対応」が重要である理由は次のうちどれですか？ AIのブラックボックス化を促進するため 法律や規制に違反しない運用を確保するため データの無制限利用を許可するため 全てのデータを自動で削除するため None 53. GDPRに基づく「データポータビリティの権利」とは、個人が自身のデータに対してどのような権利を持っていることを意味しますか？ データの削除を求める権利 データの無制限な利用を許可する権利 自身のデータを他のサービスプロバイダーに転送する権利 データを暗号化する権利 None 54. 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 55. 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 56. 「差別を助長するAIシステム」の発生を防ぐために考慮すべきことは次のうちどれですか？ バイアスを無視する 特定の属性を強調する AIの判断を全て手動で行う データのバイアスを検出し、修正する None 57. 機密データの取り扱いにおいて、データ漏洩リスクを最小限に抑えるために最も重要なセキュリティ対策は次のうちどれですか？ データを暗号化し、アクセス制限を設ける データを外部に公開する データのバックアップを取らない データを無制限に共有する None 58. 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 59. 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 60. 「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 61. 動的計画法で使用される「メモ化」とは何ですか？ 問題の部分解を一時的に保存して再利用すること 解をメモリに保存して一度に計算すること 部分問題を繰り返し解く手法 解の探索空間を分割して解決する手法 None 62. プロジェクトの「ガントチャート」は何を管理するために使われますか？ プロジェクトの予算管理 プロジェクトのリスク管理 プロジェクトのスケジュール管理 プロジェクトのステークホルダー管理 None 63. 組織において、データサイエンスプロジェクトの成功を最大化するための「チーム構成」の最適なアプローチは次のうちどれですか？ データサイエンティスト、エンジニア、ビジネスアナリストの多様なスキルセットを持つメンバーを組み合わせる データサイエンティストのみでチームを構成する エンジニアのみでチームを構成する マネージャーだけでチームを構成する None 64. プロジェクトの進行中に、ステークホルダーから予期しない要件変更が求められた場合、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？ 要件変更の影響を評価し、変更がプロジェクト全体に与えるリスクやコストを見積もる すぐに要件を反映させる 要件変更を拒否する 要件変更の責任を他のチームに移す None 65. プロジェクトマネジメントの5つのプロセス群に含まれないものは次のうちどれですか？ 立ち上げ 計画 実行 評価 None 66. 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 67. 組織における「業績評価制度」の目的は次のうちどれですか？ 従業員を厳しく監視するため 組織のスピードを低下させるため 従業員のパフォーマンスを客観的に評価し、報酬や昇進に反映するため チームリーダーを評価するため None 68. データサイエンスプロジェクトにおける「データのクリーニング」が重要な理由は次のうちどれですか？ データが不正確だとモデルの精度が低下するため データを大量に増やすため データの量が少ない方が処理が早いから データを無意味に削除するため None 69. 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 70. データガバナンスの枠組みにおいて「アクセス制御」が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？ データを公開し、誰でも自由に利用できるようにする データへのアクセスを管理し、無制限な利用を防ぐ データのバックアップを削除する データの処理速度を向上させる None 71. 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 72. ある小売企業が、AIを活用して顧客の購買パターンを分析し、ターゲティング広告を実施しています。この場合、データを適切に扱うために最も考慮すべき事項は次のうちどれですか？ 顧客データを暗号化せずに保管する データ収集の詳細を開示せず、分析結果のみ公開する 顧客データの使用目的を明確にし、事前に同意を得る 分析に使用するデータを保存期間の制約なしで保管する None 73. 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 74. 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 75. 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 76. 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 77. GPTなどの生成AIモデルにおける「自己教師あり学習（Self-supervised Learning）」の役割は次のうちどれですか？ モデルの出力を自己評価するプロセス ラベルなしデータから学習することで、モデルが自己改善するプロセス モデルを一から学習させるプロセス モデルのパフォーマンスを手動で監視するプロセス None 78. 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 79. AIモデルの学習データにバイアスが存在する場合、次のうち最も懸念される問題はどれですか？ モデルが特定のグループに対して偏った判断を行う モデルの学習速度が遅くなる モデルの精度が高くなる モデルのパラメータ数が減少する None 80. 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 81. 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 82. 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 83. 組織マネジメントにおいて「適応型リーダーシップ」が重要視される理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ すべての社員に同じ働き方を求めるため 長期的な計画を固定し、変更を一切許さないため チームメンバーの役割を完全に固定するため 環境の変化に対応し、柔軟な意思決定を行うため None 84. 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 85. 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 86. データ保護において「バックアップ」の重要性を最もよく説明しているものは次のうちどれですか？ データの複製を作成し、データの消失や破損に備える データを全てオンラインで公開する データの更新頻度を低下させる データをすべて削除する None 87. 組織において「適応型マネジメント」が効果的である理由として最も適切なものは次のうちどれですか？ 組織が予算を削減するため 組織が変化する環境に迅速に対応し、計画を柔軟に変更できるため 組織が一度定めた計画を変更せずに維持するため 組織が短期間で利益を上げるため None 88. 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 89. 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 90. 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 91. 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 92. ゲーム理論において「ナッシュ均衡」とは何ですか？ プレイヤーがそれぞれの戦略を変更しても利益が増えない状況 すべてのプレイヤーが最適戦略を選んでいる状況 プレイヤー間の協力が成功した結果 一方的に勝利する戦略のこと None 93. 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 94. AIシステム運用における「ブルーグリーンデプロイメント」とは何ですか？ モデルを複数のサーバーに分散してデプロイする手法 2つの異なる環境を用意し、片方をテスト環境として新しいモデルを試した後、問題がなければ全てのトラフィックを新環境に切り替える手法 モデルを逐次的に更新することで、システムのダウンタイムを最小化する手法 モデルを定期的に再トレーニングする手法 None 95. 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 96. チームの「多様性を活かしたマネジメント」が重要である理由は次のうちどれですか？ 組織の規模を大きくするため チームメンバーの入れ替わりを防ぐため チームのスキルレベルを平均化するため 多様な視点やアイデアを取り入れることで、より革新的な成果を生み出せるため None 97. AIシステム運用において「自動スケーリング」の利点として正しいものは次のうちどれですか？ システムの負荷に応じてリソースを自動的に追加または削除できるため、効率的なリソース管理が可能 モデルのハイパーパラメータを自動的に調整することで、精度を向上させる システムのリソースを最小限に維持し、常にコストを削減できる システムの速度を手動で最適化することができる None 98. 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 99. 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 100. 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 Time's up
