1.
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？
2.
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？
3.
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？
4.
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？
5.
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？
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？
7.
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？
8.
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？
9.
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？
10.
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？
11.
「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？
12.
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？
13.
「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？
14.
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？
15.
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？
16.
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？
17.
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？
18.
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？
19.
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？
20.
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？
21.
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？
22.
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？
23.
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？
24.
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？
25.
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？
26.
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？
