DS検定～模擬試験⑥～ 2024年12月7日 ailearn 1. GANの判別ネットワークの役割は何ですか？ 生成ネットワークの重みを調整する 生成されたデータが本物か偽物かを判定する 生成ネットワークの損失関数を最適化する モデルの生成精度を評価する None 2. 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 3. 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 4. 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 5. 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 6. 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 7. 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 8. 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 9. 組織の「モチベーション向上施策」に効果的な手法は次のうちどれですか？ プロジェクトの進捗を定期的に報告させる インセンティブや報酬制度を導入する チームの目標を細かく設定する チームメンバーを評価しない None 10. 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 11. 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 12. 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 13. 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 14. 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 15. 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 16. 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 17. 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 18. 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 19. 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 20. 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 21. 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 22. 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 23. 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 24. 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 25. 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 26. 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 27. 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 28. 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 29. 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 30. 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 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. 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 33. 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 34. 「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 35. 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 36. 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 37. 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 38. 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 39. 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 40. 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 41. 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 42. 組織マネジメントにおける「コンフリクトマネジメント」の主な目的は次のうちどれですか？ チームメンバーを評価しないこと チームリーダーを変更すること チームの全体的な進捗を監視すること チーム内の意見の衝突を防ぎ、適切に解決すること None 43. 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 44. 「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 45. 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 46. 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 47. 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 48. 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 49. 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 50. 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 51. 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 52. 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 53. 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 54. 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 55. 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 56. 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 57. 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 58. 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 59. 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 60. 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 61. 「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 62. 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 63. 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 64. 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 65. 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 66. 「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 67. 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 68. 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 69. 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 70. 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 71. 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 72. 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 73. 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 74. 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 75. 組織マネジメントにおける「変革リーダーシップ」の特徴は次のうちどれですか？ チームメンバーに命令を下す 新しいビジョンを提示し、変革を促す 現状を維持する 問題が発生した際にのみ介入する None 76. 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 77. 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 78. 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 79. 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 80. 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 81. 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 82. 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 83. 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 84. 「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 85. 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 86. 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 87. 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 88. 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 89. 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 90. AIシステム運用において、「シャーディング（Sharding）」の利点として最も適切なものはどれですか？ モデルの学習速度を向上させる。 データの分割により、スケーラビリティを向上させる。 モデルの透明性を高める。 モデルのトレーニングデータ量を削減する。 None 91. 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 92. 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 93. 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 94. 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 95. 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 96. 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 97. 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 98. 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 99. 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 100. 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 Time's up
