DS検定～模擬試験⑥～ 2024年12月7日 ailearn 1. 「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 2. AIモデルをトレーニングする際に、個人情報が含まれるデータを使用する場合の適切な対策は次のうちどれですか？ 個人情報をそのまま使用する 個人情報を匿名化して使用する 個人情報を加工せず使用するが、モデル完成後に削除する 個人情報を暗号化してモデル内に組み込む None 3. 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 4. 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 5. 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 6. 生成AIで使われる「事前学習済みモデル」を利用する利点として最も適切なものは次のうちどれですか？ トレーニングデータのサイズに関係なく、高品質な生成が可能になる。 トレーニングの初期段階で高い精度が期待できる。 トレーニングプロセスの全体を自動化できる。 計算コストを削減し、カスタマイズ可能な学習ができる。 None 7. 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 8. 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 9. 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 10. 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 11. 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 12. 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 13. 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 14. 「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 15. 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 16. 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 17. 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 18. 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 19. 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 20. 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 21. 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 22. 「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 23. 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）」の設定で最も適切なアプローチは次のうちどれですか？ プロジェクト終了時のみ測定可能な指標を設定する ビジネス目標と関連した具体的で測定可能な指標を設定する チーム全員が理解しにくい複雑な指標を設定する プロジェクトの進捗に関係のない指標を設定する None 24. 生成AIにおいて「Contrastive Learning（対比学習）」が注目されている理由は次のうちどれですか？ 大規模データセットであってもモデルを効率的に訓練できるため モデルの重みを効率的に更新できるため 類似したデータを引き離し、異なるデータを近づけることで、効果的な表現を学習するため 生成されたデータの多様性を高めるため None 25. 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 26. 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 27. 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 28. データ保護の観点から、「多要素認証（MFA）」が効果的である理由は次のうちどれですか？ 複数の認証要素を組み合わせることで、不正アクセスのリスクを減少させる データを全て削除することができるため 認証手続きが1回で完了するため データのバックアップを取らなくてもよい None 29. 組織内での「フィードバック文化」を醸成するために効果的な施策は次のうちどれですか？ 定期的なフィードバックを行い、改善点を指摘する フィードバックを控え、自由に進行させる 問題が発生した時にのみフィードバックを行う チームメンバーからの意見を無視する None 30. プロジェクトマネジメントにおける「リソース管理」の主な目的は次のうちどれですか？ プロジェクトの予算を削減すること プロジェクトに必要な人材、設備、予算を効率的に管理し、適切に配分すること プロジェクトの成果物を管理すること プロジェクトの終結を早めること None 31. ある企業が、クラウド環境にデータを移行する際に「共有責任モデル」を採用しました。このモデルにおいて、以下の責任は主に誰に帰属するべきですか？ データの暗号化 アクセス制御の管理 クラウドサービス提供者 セキュリティ専門会社 契約上で両者が均等に分担 クラウド利用者 None 32. 組織における「従業員エンゲージメント」を向上させるための最も効果的な施策は次のうちどれですか？ 従業員に一切のフィードバックを与えない 従業員の業務を定期的に変える 従業員の評価を公開する 従業員の意見を尊重し、定期的なフィードバックを行う None 33. 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 34. 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 35. 生成AIにおける「GAN（Generative Adversarial Network）」の基本的な構造はどのようなものですか？ 生成ネットワークと判別ネットワークから構成される 単一のニューラルネットワークからなる 畳み込み層のみで構成される RNN（リカレントニューラルネットワーク）をベースにする None 36. 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 37. 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 38. 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 39. 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 40. AIシステム運用において、異常検知を行うために使用される一般的な手法は次のうちどれですか？ モデルの精度を評価するために交差検証を行う データの前処理を手動で行う モデルの予測結果を定期的にアーカイブする クラスタリングや回帰分析を用いて、通常のパターンから外れたデータを検出する None 41. 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 42. 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 43. 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 44. 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 45. 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 46. 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 47. 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 48. 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 49. 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 50. 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 51. 「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 52. 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 53. 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 54. 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 55. 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 56. Transformerベースの生成AIモデルとして代表的なものは次のうちどれですか？ CNN RNN LSTM GPT None 57. 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 58. 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 59. 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 60. プロジェクトマネジメントにおいて「リスク回避」の具体例として最も適切なものは次のうちどれですか？ リスクが発生した際に対応策を考える プロジェクト計画段階でリスクを取り除くための代替案を採用する リスク発生の可能性を分析せずに進行する チーム全員にリスクを共有せずに作業を進める None 61. 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 62. 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 63. 「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 64. 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 65. 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 66. 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 67. 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 68. 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 69. 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 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. 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 72. 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 73. 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 74. 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 75. 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 76. 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 77. AIシステム運用における「キャパシティプランニング」の目的は次のうちどれですか？ データを効率的に圧縮することでストレージ容量を増やすこと モデルのハイパーパラメータを自動で最適化すること システムのリソースを効率的に管理し、今後の需要に対応できるよう準備すること トレーニングデータを増やしてモデルの精度を向上させること None 78. 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 79. 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 80. 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 81. 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 82. 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 83. 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 84. 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 85. データサイエンスプロジェクトにおける「リスクマネジメント」の目的は次のうちどれですか？ プロジェクトの予算を削減すること プロジェクト中に発生し得るリスクを特定し、対応策を立てること プロジェクトのスコープを広げること プロジェクトの関係者を減らすこと None 86. 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 87. 「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 88. 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 89. プロジェクトマネジメントの「クリティカルパス法 (CPM)」の目的は次のうちどれですか？ プロジェクトの最短完了時間を計算する プロジェクトの予算を最小化する プロジェクトのリスクを回避する プロジェクトチームの規模を最適化する None 90. 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 91. 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 92. 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 93. 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 94. 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 95. 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 96. 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 97. 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 98. プロジェクトマネジメントにおいて、プロジェクトの進行を監視し、変更が必要かどうかを判断する手法は次のうちどれですか？ スコープクリープ リソース最適化 クラウドマイグレーション モニタリングとコントロール None 99. 待ち行列理論で使用される「到着率」と「サービス率」の比率は何を示しますか？ システムの稼働率 待ち行列の最大長 サービスが完全に終了するまでの時間 システム全体の容量 None 100. 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 Time's up
