G検定～模擬試験①～ 2024年12月6日2024年12月6日 ailearn 1. AIの発展が労働市場に与える影響として、最も正しいものはどれか。 AIの発展により、単純作業の自動化が進み、一部の労働者が職を失う可能性がある AIの発展により、すべての業種で労働者の需要が増加する AIの発展により、労働市場には何の影響もない AIの発展は労働者にとってプラスの影響しかないため、雇用問題は発生しない None 2. 自然言語処理における「双方向LSTM（Bi-LSTM）」の利点は何ですか？ 訓練時間を大幅に短縮する 単語の順序を無視できる 順方向と逆方向の両方から文脈情報を学習できる データ拡張に役立つ None 3. CNNにおける「フィルター」とは何ですか？ 入力データを正規化するための関数 パラメータの初期化を行う関数 画像の局所的な特徴を捉えるカーネル 勾配消失問題を解決するための手法 None 4. 畳み込み層における「バッチ正則化」の主な役割は何ですか？ 計算時間を短縮すること 各ミニバッチの平均と分散を正規化すること モデルのパラメータを減少させること 学習率を一定に保つこと None 5. 「要配慮個人情報」を含むデータの収集に関して、どのような追加の義務が課 事前に本人の同意を得る必要がある 収集後に自由に利用できる データを収集後、即時に廃棄する 企業が任意に利用目的を変更できる None 6. 畳み込み層における「重みの共有」の利点は何ですか？ 計算を単純化する パラメータの数を減少させる 入力データの次元を削減する 全ての選択肢 None 7. 画像認識における「アンサンブル学習」の利点は何ですか？ 複数の異なるモデルを組み合わせて、個々のモデルよりも高い精度を達成できる パラメータ数を削減できる 学習時間を短縮できる データセットが小さい場合に有効である None 8. AIを利用したターゲティング広告におけるプライバシー問題を回避するために、どのような措置が有効ですか？ ユーザーから事前にデータ使用に関する明示的な同意を得る 広告の配信を停止する 広告の配信対象を拡大する データを無制限に収集する None 9. AIの発展によって生じる問題として、最も適切なものはどれか。 AIによる仕事の自動化により、全ての業種で雇用が増加する AIによる仕事の自動化により、一部の業種で人間の雇用が失われる可能性がある AIは人間の雇用を守るため、仕事の自動化は行わない AIは人間の仕事に影響を与えないため、雇用の変化はない None 10. 次のうち、AI倫理に関する問題として正しいものはどれか。 AIが学習過程で差別的な結果を出す可能性がある AIは全ての判断が常に公平であり、倫理的問題は発生しない AIは感情を持つため、倫理的な判断は人間と同等である AIは常にユーザーの意思に基づいて動作するため、倫理的問題は生じない None 11. AIが「フェイクニュース」を生成するリスクを軽減するためのアプローチとして、最も適切なものはどれですか？ ニュース生成を全面的に禁止する 自然言語処理の技術を制限する AIで生成されたコンテンツを識別する技術を開発する 全てのニュースサイトを規制する None 12. VGGNetの特徴として正しいのはどれですか？ フィルターサイズを固定し、層を深く積み重ねる スキップ結合を持つ 正則化手法としてL2正則化のみを使用する 全ての畳み込み層に異なるフィルターサイズを使用する None 13. 次の文章分類タスクにおいて、BERTモデルのファインチューニングが有効な理由として最も適切なのはどれですか？ 文脈を無視して個々の単語に基づいて分類を行う 大規模なデータセットがなければ機能しない 双方向の文脈を考慮した特徴量を提供できる 出力が常に100%正確である None 14. 著作権の「翻訳権」とは何ですか？ 著作物を複製する権利 著作物を改変する権利 著作物を販売する権利 著作物を異なる言語に翻訳する権利 None 15. AIの国際的な倫理ガイドラインが遵守されない場合、最も懸念されるリスクとして適切なのは何ですか？ 技術的進歩が大幅に遅れること 国際的な信頼が低下し、技術の誤用が広がること 特定の企業が技術開発で優位に立つこと AIが自己進化して制御不能になること None 16. AIによる自動意思決定の結果が不当な差別や偏りを生じた場合、個人が求めることができる対応策は何ですか？ データ提供の停止 人間による再審査を要求する権利 AIの結果を強制的に承認する データの再提供を求める None 17. AIが労働市場に与える影響として「リスキリング（Re-skilling）」が重要視される理由として正しいものはどれですか？ AIが全ての仕事を自動化するため AIが人間の労働を不要にするため AIによる生産性向上が仕事を完全に変えるため AIが一部の仕事を代替する一方で、新たなスキルが求められるため None 18. AIによる「データフュージョン」がプライバシーに与える主なリスクとして適切なのはどれですか？ データを完全に匿名化する AIの性能を向上させる 異なるデータソースを組み合わせることで個人を特定する可能性が高まる すべてのデータを暗号化する None 19. OECD（経済協力開発機構）が策定した「AIに関する原則」の主な目的は何ですか？ AI開発の加速 グローバルなAI規制の統一 人間中心のAI開発と国際協力の推進 技術革新の制限 None 20. AIによる自動意思決定システムがGDPRに違反する場合、データ主体が行使できる権利は何ですか？ 自動意思決定に異議を申し立てる権利 自動意思決定の結果を完全に受け入れる義務 自動意思決定を無効にする権利 自動意思決定を監視する権利 None 21. 個人情報保護法に基づき、データが漏洩した場合に企業が行うべきことは何ですか？ 情報の削除のみ 法律に基づいて情報を公開すること 速やかに本人に通知し、必要に応じて監督機関に報告すること 問題が解決するまで放置すること None 22. AI生成物に著作権が認められるためには、現行法に基づいて何が必要ですか？ 人間が創作に関与していること AIが高度な技術を使用していること AI生成物が公開されていること 生成物が商業的に利用されていること None 23. AIモデルのトレーニングデータとして個人情報を含むデータを使用する場合、個人情報保護法の観点から必要な措置として最も適切なのはどれですか？ データをそのまま利用する データを完全に削除する 本人の同意を得て、利用目的を明示する 学術目的の場合、同意なしで利用できる None 24. プライバシーの観点から、AIシステムが利用者の同意を得てデータを処理する場合、どのような条件が必要ですか？ データの処理が常に自動的に行われること 利用者が十分な情報を基に自発的に同意を与えること データ処理が無期限に続くこと データの一部を公開すること None 25. 畳み込み層における「ストライド」とは何を指しますか？ 出力のサイズ ニューラルネットワークの深さ フィルタを適用する際の移動のステップ数 重みの数 None 26. 「AI倫理ガイドライン」において、AIシステムの説明可能性が求められる理由は何ですか？ AIが人間を代替するため AIの結果を誰でも理解できるようにするため AIがすべての意思決定を行うため AIの開発者を特定するため None 27. CNNにおける「畳み込み層」の役割は何ですか？ 出力層を生成する 特徴マップを生成し、局所的なパターンを捉える 勾配を計算する パラメータの初期化を行う None 28. AIシステムが医療データを処理する際に、プライバシー侵害を防ぐために推奨される措置は何ですか？ 医療データを無期限に保存する 医療データを公開する 医療データを暗号化し、アクセス制限を設ける 医療データを外部企業に提供する None 29. 次のうち、自動運転車におけるAIの役割として最も正しいものはどれか。 自動運転車はAIを使用せず、全て手動で制御される AIは車両の動作を制御し、道路状況や障害物を認識する AIは運転手の体調を監視し、必要に応じて操作を引き継ぐ 自動運転車はAIを使用せず、単純なルールベースのプログラムで動作する None 30. 「要配慮個人情報」とは何ですか？ 公にされている個人情報 他人に知られたくないセンシティブな個人情報 ビジネスに関連する情報 企業の経営データ None 31. ディープフェイク技術とAIに関する問題として、最も適切なものはどれか。 AIを用いたディープフェイク技術により、偽の画像や映像が簡単に作成される ディープフェイクはAIではなく、人間の手作業で作られる AIはディープフェイク技術を制限するために使用される ディープフェイク技術は現時点で使用されていないため、問題はない None 32. 次のうち、AIが監視社会を助長するリスクとして最も正しいものはどれか。 AIはプライバシーを保護するため、監視には使用されない AIは監視社会を防ぐために設計されている AIは監視に使われることが少ないため、リスクはない AIは個人の行動を追跡し、過度な監視を行うリスクがある None 33. AIの軍事利用に関するリスクとして、最も適切なものはどれか。 AIが自律的に戦術を判断し、人間の制御を離れる可能性がある AIは戦術を決定する能力を持たないため、軍事利用のリスクはない AIは軍事利用に関わらないため、リスクは存在しない AIは常に人間の指示に従うため、軍事利用のリスクは限定的である None 34. AI技術を用いて生成された作品が既存の著作物と類似している場合、著作権法上のリスクとして適切なのはどれですか？ 生成物に著作権が認められないためリスクはない AIツールの開発者に責任が発生する 生成物が類似していても、商業利用がなければ問題ない 元の著作物の著作権を侵害する可能性がある None 35. 畳み込み層における「転移学習」で特徴マップを固定（凍結）することの目的として正しいものはどれですか？ 全てのパラメータを初期化するため 既に学習された一般的な特徴を利用し、計算コストを削減するため 訓練データを増加させるため 出力次元を固定するため None 36. AI技術がフェイクニュースの生成に利用されるリスクとして正しいものはどれか。 AIはニュース記事を自動生成できるが、フェイクニュースの生成には使われない AIは常に正確な情報を生成するため、フェイクニュースの心配はない AIは自然言語生成を用いて、信頼性の低い情報や誤情報を生成するリスクがある AIは画像認識のみを行うため、フェイクニュースの生成には関与しない None 37. 日本の「AIガイドライン2020」において、AIの開発者に求められる倫理的責任は何ですか？ AIシステムの利益最大化を追求すること AIシステムが自己学習するように設計すること AIシステムの所有権を開発者に保持すること AIシステムが安全かつ信頼性を持って動作するようにすること None 38. ニューラルネットワークにおいて、重みとバイアスが学習される理由として正しいのはどれですか？ 訓練データの特徴を効果的に捉えるため 訓練時間を短縮するため 勾配消失を防ぐため データ前処理を省略するため None 39. 自然言語処理における「トークン化」とは何ですか？ 文章を要約するプロセス 文章を単語や文字に分割するプロセス 単語をランダムに並び替えるプロセス 文法的な関係を解析するプロセス None 40. バイアス項の初期化が不適切だと、どのような問題が生じる可能性がありますか？ 学習速度が向上する モデルが過剰適合する モデルが安定しない 出力がゼロになる None 41. ニューラルネットワークにおける「ドロップアウト」の目的は何ですか？ モデルのサイズを小さくする 学習率を調整する オーバーフィッティングを防ぐこと 隠れ層の数を減らす None 42. 個人情報保護法の改正によって追加された「データポータビリティ」とは何ですか？ 本人が自分の個人情報を他のサービスプロバイダに移転できる権利 企業が個人情報を第三者に自由に提供できる権利 データを暗号化する手法 データを削除する手法 None 43. 畳み込み層のフィルターの数を増やすことで得られる効果として適切なのはどれですか？ 出力特徴マップの次元が減少する 多様な特徴を捉える能力が向上する モデルの計算コストが削減される 特徴の局所性が強化される None 44. 全結合層の計算負荷が高い理由は何ですか？ 各入力が全ての出力に接続されるため 重みの数が少ないため 勾配降下法の計算が複雑なため 特徴量が少ないため None 45. ディープラーニングを利用して既存の著作物を模倣した作品が生成された場合、どのような著作権上の問題が発生しますか？ 模倣元の著作物の権利侵害となる可能性がある 新たに生成された作品は自動的に著作権が発生する AIの開発者が著作権を持つ 模倣作品には著作権が発生しない None 46. ニューラルネットワークのトレーニング中に「早期停止」を使用する目的は何ですか？ モデルのサイズを小さくする 訓練データを増やす 学習率を調整する オーバーフィッティングを防ぐため None 47. AIとロボットの違いとして正しいものはどれか。 AIは物理的な作業を行うが、ロボットは知的作業を行う AIは知的作業を担当し、ロボットは物理的な作業を担当する AIとロボットは同じ技術であり、違いはない ロボットはAIを使わずに動作する None 48. 畳み込み層の活性化関数として一般的に使用されるものはどれですか？ シグモイド関数 Tanh関数 ReLU関数 全ての選択肢 None 49. 著作権法における「同一性保持権」とは何を指しますか？ 著作物を複製する権利 著作物を公表する権利 著作物を改変されないよう保護する権利 著作物を自由に利用する権利 None 50. GDPRにおいて、AIシステムが自動で行うデータ処理に対してユーザーが持つ「アクセス権」とは何ですか？ 自分のデータがどのように処理されているかを知る権利 AIシステムのコードにアクセスする権利 AIシステムの利用を制限する権利 他人のデータにアクセスする権利 None 51. 全結合層で一般的に使用される「Softmax関数」の役割は何ですか？ 出力を確率分布に変換する 活性化関数の計算を簡素化する 出力次元を固定する 勾配消失問題を防ぐ None 52. AIを利用する企業が、プライバシー保護のために講じるべき措置として適切なものはどれですか？ AIアルゴリズムの公開 データ収集を完全に行わないこと データを第三者に無制限に提供すること ユーザーに対してプライバシーポリシーを提供し、データの収集と使用に関して説明すること None 53. CNN（畳み込みニューラルネットワーク）が特に得意とするタスクは何ですか？ 音声認識 自然言語処理 画像処理や画像認識 強化学習 None 54. 畳み込み層の学習において、重みの初期化が重要な理由は何ですか？ 学習率を高めるため 勾配消失や勾配爆発を防ぐため 訓練データのサイズを減少させるため モデルの精度を向上させるため None 55. 全結合層の出力は、どのように計算されますか？ 重みを掛けた後、バイアスを加える 入力の合計を計算する 入力をそのまま出力する アクティベーション関数を適用した後、最大値を取る None 56. 全結合層を用いる場合、過剰適合を防ぐためにどのような手法が効果的ですか？ データ拡張 バッチ正則化 重みの初期化 活性化関数の選択 None 57. CNNを使用して画像分類を行う際、データ前処理として一般的に行われる処理はどれですか？ 重みの初期化 バイアスの調整 画像の正規化やリサイズ ハイパーパラメータの調整 None 58. 自然言語処理タスクにおいて、LSTMを使用する利点は何ですか？ モデルが単純である 長期的な依存関係を扱う能力がある データの次元を減らす トレーニング速度が速い None 59. AIがプロファイリングを行う際、個人情報保護法における問題点として最も適切なのはどれですか？ プロファイリング結果が個人情報として扱われる可能性 AIが利用するアルゴリズムが著作権を侵害する可能性 AIがプロファイリングに必要なデータを収集しない場合 プロファイリングが必ずしも正確でない場合 None 60. AIによるデータ保護に関する課題として最も適切なものはどれか。 AIはすべてのデータを安全に保管するため、データ保護の問題はない AIが収集したデータの不正利用や流出のリスクが存在する AIはデータを保管しないため、データ保護の問題は発生しない AIはデータを常に暗号化して保管するため、保護の問題はない None 61. AIシステムがユーザーのプライバシーを尊重するために、「データ匿名化」と「データ暗号化」を組み合わせる利点は何ですか？ データを無期限に保管できる データが第三者に渡ってもプライバシーが保護される データが完全に削除される ユーザーが自由にデータを閲覧できる None 62. 次のうち、AIに関連するバイアスの問題として最も正しいものはどれか。 AIが特定のデータセットに依存することで、偏った結論を出すリスクがある AIはすべてのデータを平等に処理するため、バイアスの影響はない AIはバイアスを意図的に除去するため、常に公平な結果を導き出す バイアスはAIの計算速度を遅くする原因となる None 63. Word2Vecの「スキップグラムモデル」の特徴は何ですか？ 中心となる単語から周囲の単語を予測する 文脈単語から中心単語を予測する 単語間の類似性を計算する 単語の頻度を基にベクトルを生成する None 64. 次のうち、AIに関する透明性の問題として正しいものはどれか。 AIは常に判断過程が明確であり、透明性の問題は存在しない AIが出した結果の根拠を人間が理解するのが難しい場合がある AIは透明性を持つ必要がなく、結果のみが重要である AIの判断はすべてのシステムで共通であり、一貫性があるため透明性の問題はない None 65. 「デジタルデバイド」がAI分野で議論される理由として最も適切なものはどれですか？ AI技術へのアクセスが不平等であるため AI技術の開発が難しいため AIが特定の職業を奪うため AIが教育制度に統合されないため None 66. 「Attentionメカニズム」の主な役割は何ですか？ データの正規化 テキスト内の重要な情報に焦点を当て、関係の強い単語に注目する 勾配の計算を高速化する 文書をクラスタリングする None 67. 日本の「AIガバナンス・イニシアティブ」において、国際的なAI倫理ガイドラインとの整合性を保つために、特に強調されている点は何ですか？ 国内の文化や価値観を優先して国際規制を無視すること AIの開発においてすべての責任を個人に転嫁すること 他国との協力を避け、独自基準を設定すること 国際標準との技術的互換性を重視すること None 68. 個人情報保護法に基づく「開示請求」とは何ですか？ 企業が自発的に個人情報を公開すること 本人が自分の個人情報の開示を企業に請求できる権利 個人情報を第三者に提供する手続き 個人情報の削除を企業に求めること None 69. AIのバイアスに関する問題として、正しいものはどれか。 AIはデータに基づいて公正に判断するため、バイアスは存在しない AIのバイアスはプログラムの初期設定で完全に排除される AIは常に正しい結論を導くため、バイアスの心配はない AIはデータに存在する偏りを学習し、その偏りが結果に影響を与える可能性がある None 70. 画像認識において、ディープラーニングモデルが画像の入力データを正規化（Normalization）する主な目的は何ですか？ 訓練データのサイズを縮小するため モデルの過学習を防ぐため 勾配消失や勾配爆発を防ぐため ノイズを除去するため None 71. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で使用される「畳み込み層」の主な目的は何ですか？ モデルのパラメータを削減する 画像から特徴を抽出すること 入力データの次元を削減する ニューラルネットワークの深さを増やす None 72. 次のうち、自然言語処理で「系列ラベリング」を行うタスクに該当するのはどれですか？ 画像分類 機械翻訳 音声認識 名詞句抽出 None 73. 畳み込み層の「フィルターサイズ」が大きくなると、どのような影響がありますか？ モデルの計算量が減少する モデルの計算量が増加する モデルの精度が低下する パラメータ数が減少する None 74. Transformerアーキテクチャが従来のRNNと比較して自然言語処理タスクで優れている理由として最も適切なのはどれですか？ 畳み込み層を使用するため 活性化関数を使用しないため 時間依存性を無視するため 並列処理が可能であり、計算効率が高いため None 75. 米国でのAIガイドラインにおいて、「公平性」とは何を意味しますか？ すべてのAIシステムが平等に開発されること AIがすべての人に対して公正に振る舞うこと AIが全員に無料で提供されること AIが自動で判断を行うこと None 76. 畳み込み層の主な目的は何ですか？ 特徴量を抽出すること 出力を正規化すること データの次元を削減すること モデルの出力を生成すること None 77. 「フェアユース」の概念はどのような場合に適用されますか？ 著作物を公正な範囲で利用する場合に、著作権侵害とみなされない 著作物を商業的に利用する場合に適用される 著作物のすべてを自由に使用できる場合 著作物を改変した場合 None 78. YOLO（You Only Look Once）モデルが、従来の物体検出モデルと比較して特に優れている点は何ですか？ 高速でリアルタイム処理が可能なため 画像の画質を向上させるため 複数のオブジェクトを同時に検出できるため 学習に必要なデータが少ないため None 79. AI倫理における「説明可能性」が欠如した場合、どのようなリスクが発生しますか？ AIが正しい結果を提供できなくなる 利用者や社会がAIの決定や結果に対する信頼を失う可能性 AIが自動的に停止する AIが自己修復を行うことができなくなる None 80. GDPR（一般データ保護規則）において、「データ主体」とは誰を指しますか？ データを処理する企業や団体 データを提供する第三者機関 個人情報が扱われる本人 データ保護当局 None 81. リカレントニューラルネットワーク（RNN）が適用されるタスクの特徴として最も適切なのはどれですか？ 高解像度の画像データを扱う 非構造化データを扱う 時系列データやシーケンスデータを扱う 大規模なデータセットに対する並列処理を行う None 82. バッチ正規化の主な目的は何ですか？ 内部表現の分布を安定させ、学習を加速させる モデルのパラメータを更新する データの次元を削減する 訓練データのサイズを増やす None 83. AIによる意思決定における透明性の問題として、最も適切なものはどれか。 AIは意思決定のプロセスを常に公開しており、透明性は問題にならない AIの意思決定プロセスは常に一貫しており、説明可能である AIがどのような判断を行ったかを説明できないことがあり、透明性が問題になる AIは人間の意思決定を模倣するため、透明性の問題はない None 84. 著作権法における「著作隣接権」とは何ですか？ 著作物を複製する権利 著作物を商業的に利用する権利 著作物そのものではなく、著作物を伝達する者に与えられる権利 著作物を削除する権利 None 85. 畳み込み層の「フィルターバンク」の役割は何ですか？ 入力データを圧縮する 特徴を多様に捉える モデルの精度を一定に保つ 入力データの次元を減少させる None 86. 次のうち、強いAI（AGI: Artificial General Intelligence）の定義として正しいものはどれか。 特定のタスクに特化したAIで、あらゆる状況に適応できるわけではない あらゆるタスクに柔軟に対応できる汎用的な知能を持つAI 人間がプログラムしたルールに従って動作するAI データ解析に基づき、物理的な作業を行うAI None 87. AIが生成した作品に著作権が発生するかどうかについて、現行の著作権法ではどのように定義されていますか？ AIが生成した作品には著作権が発生しない AIには著作権が発生する AIが生成した作品は自動的にパブリックドメインになる AIの開発者が著作権を保有する None 88. 日本における「AI活用のためのガバナンスガイドライン」では、AIシステムの開発においてどのような点に特に注意が払われるべきとされていますか？ AIシステムが人間による制御下にあることを保証すること AIが社会に与える影響を最小限にすること AIが経済成長を加速させること AIが人間の知能を超えること None 89. 転移学習とは何ですか？ 訓練データを増やす手法 モデルの学習率を増加させる手法 モデルのパラメータをランダムに初期化する手法 事前に訓練されたモデルを再利用し、新しいタスクに適用する手法 None 90. 著作権法における「著作物」とは何ですか？ 物理的な作品のこと 創作的な思想または感情を表現したもの 事実を記載したもの 公共の作品のみ None 91. AIシステムが「連合学習（Federated Learning）」を活用することで、プライバシーが保護される理由として適切なのはどれですか？ データを中央サーバーに集約せずに学習を行うから すべてのデータを匿名化するから データを完全に削除してから学習を行うから 学習アルゴリズムを公開するから None 92. 畳み込み層におけるストライドの影響について、正しい記述はどれですか？ ストライドが大きいほど、出力サイズは小さくなる ストライドは出力の精度に影響を与えない ストライドは畳み込みのフィルターサイズを決定する ストライドが小さいほど、計算コストが低くなる None 93. 日本政府が策定した「AI社会原則」において、「安全性」として求められる取り組みは何ですか？ AIシステムが予測可能でリスクを最小限に抑えること AIの運用中に全てのデータを公開すること AIシステムが全くエラーを起こさないことを保証すること AIシステムが完全に自律的に動作すること None 94. ディープラーニングが従来のニューラルネットワークと比較して、より多くの層を使用できる理由として適切なのはどれですか？ GPUの進化により計算能力が向上したため 活性化関数が不要になったため 過学習が完全に解決されたため 勾配消失問題が完全に排除されたため None 95. OECDの「AIに関する原則」において、「包摂性（Inclusivity）」が重視される理由は何ですか？ AIの普及をすべての国で均一化するため 全ての社会的背景を持つ人々がAIの恩恵を平等に受けられるようにするため AIを専門家のみが利用できるようにするため AIの利用を特定の業界に制限するため None 96. 欧州連合（EU）の「AI倫理ガイドライン」において、AIシステムが「信頼できる」と判断されるためには、どのような基準が満たされるべきですか？ AIシステムが完全に自律的であること AIシステムが倫理的であり、透明性と説明責任が確保されていること AIシステムが市場で最も効率的であること AIシステムが競合他社より優れていること None 97. 畳み込み層のフィルター数を増やすことの効果は何ですか？ モデルの表現力が向上する 学習速度が遅くなる 過剰適合のリスクが増す 計算コストが増加する None 98. CNNにおけるプーリング層の主な目的は何ですか？ 特徴マップの次元を削減し、計算効率を向上させる 特徴マップを拡張する パラメータの数を増加させる 勾配を伝播させる None 99. 著作権法に基づく「引用」が認められるための条件は何ですか？ 出典を明示し、公正な範囲で行うこと 著作物を改変すること 著作物を商業利用すること 著作物の一部を削除して使用すること None 100. 次のうち、強化学習における基本的な要素として最も適切なものはどれか。 AIはデータをもとに教師あり学習を行う AIはラベルなしのデータをクラスタリングする AIは環境との相互作用を通じて報酬を基に行動を学ぶ AIは定義されたルールに従って動作する None 101. 学習率の役割は何ですか？ モデルの複雑さを決定する 重みの更新幅を決定する モデルのサイズを制御する データの前処理を行う None 102. AIモデルが学習に使用したデータに対して、著作権侵害が問題となるのはどのような場合ですか？ 許可なく著作物を使用して学習を行った場合 著作物を合法的に購入して学習した場合 公開されているデータを使用した場合 著作物を引用した場合 None 103. CNNにおける「ストライド」とは何ですか？ 各フィルターが入力データ上を移動する幅 パラメータの更新頻度 勾配の更新量 正則化の一種 None 104. 個人情報保護法における「外国における第三者提供」に関する条件として正しいのはどれですか？ 外国に移転する場合、特に条件は不要である 本人の同意を得るか、移転先国が十分なデータ保護体制を持つ必要がある 外国移転の際には、必ず個人情報保護委員会の許可が必要である データは暗号化されていれば、自由に移転可能である None 105. 次のうち、狭いAI（Narrow AI）の例として適切なものはどれですか？ チェス専用のAIプログラム 人間のように多種多様なタスクを実行するAI 完全自律的に行動するロボット 汎用AI（AGI: Artificial General Intelligence） None 106. モデルの選択において、「アンサンブル学習」とは何を指しますか？ 複数のモデルを組み合わせて最終的な予測を行う手法 単一のモデルを使用する手法 モデルのパラメータを調整すること 特徴量を選択すること None 107. BERTの「マスク言語モデル（MLM）」はどのように機能しますか？ テキストの一部を隠し、隠された単語を予測する テキストの長さを調整する 単語を別の言語に翻訳する 文の順序を変える None 108. AI技術が医療分野に与える影響として、正しいものはどれか。 AIは医療データを解析し、診断や治療の補助に役立つが、医師の判断を完全に代替することはできない AIはすべての医療診断を完全に自動化できる AIは医療分野では使用されておらず、影響はない AIは医療データの保管に使用され、診断には使用されない None 109. 次のうち、形態素解析に適しているモデルはどれですか？ RNN CNN CRF（条件付き確率場） LSTM None 110. 自動運転車に関してAIが直面する課題として、正しいものはどれか。 自動運転車のAIは常に最適な運転を行うため、事故のリスクは存在しない 自動運転車はAIを使用しないため、責任問題は発生しない AIは事故の責任を常に自ら負うため、人間に責任は問われない 自動運転車が事故を起こした際、AIに責任を問うべきか、人間に責任を問うべきかが不明確である None 111. 機械翻訳において、入力シーケンスと出力シーケンスの長さが異なる場合、どのようなモデルがよく使われますか？ CNN VAE Seq2Seq GAN None 112. 自然言語処理における「トピックモデル」として有名な手法はどれですか？ CNN Word2Vec VAE LDA（Latent Dirichlet Allocation） None 113. 全結合層の出力次元を変えることで、どのような効果が得られますか？ 訓練データの量を増加させる モデルの複雑さを調整する 入力データのサイズを変更する モデルの学習率を変更する None 114. 教師なし学習の特徴として正しいものはどれか。 人間がラベルを付けたデータを使用してAIが学習する ラベルが付いていないデータからパターンを見つけ出す 人間の指示に基づいて動作するシステム 強化学習を用いて報酬を最大化する None 115. 個人情報保護法において「第三者提供」を行う場合に求められることは何ですか？ 本人の同意を得た場合に限り提供できる 本人の同意なしに情報を自由に提供できる 企業内で合意が得られれば提供できる どんな場合でも提供できない None 116. 人工知能（AI）の定義として最も適切なものはどれか。 感情を持ち、感情に基づいて行動を決定するシステム 人間の知的行動を模倣し、推論や学習、意思決定を行うシステム 人間の運動機能を向上させるために設計されたシステム 人間の手を借りずに物理的な作業を自動化するシステム None 117. 自然言語処理において、ELMo（Embeddings from Language Models）が提供する主な利点は何ですか？ 単語の頻度を計算する 単語の文法的役割を解析する 単語の意味を文脈に基づいて動的に変化させる 文書全体を要約する None 118. 次のうち、自然言語処理において「言語モデル」として使用されるものはどれですか？ LSTM GAN VGG ResNet None 119. モデル選択において「エッジケース」を考慮する理由は何ですか？ モデルのサイズを決定するため モデルが多様な状況に適応できるかを確認するため データの前処理を行うため 学習速度を上げるため None 120. 個人情報保護法において、個人情報を第三国に移転する際に求められる条件は何ですか？ 対象国がAI技術を保有していること 対象国が国際貿易協定に加盟していること 対象国がEU加盟国であること 対象国が十分な個人情報保護体制を持っているか、本人の同意を得ること None 121. 日本政府が発表した「AI社会原則」における、最も重要なテーマは何ですか？ 技術革新の加速 AIによる経済発展 人権とプライバシーの尊重 AI開発の自由化 None 122. 次のうち、汎用AI（AGI）が実現した場合に予想される最大の社会的インパクトはどれですか？ 特定のタスクでの効率的な自動化 人間の知能を模倣するゲームAIの作成 人間と同等またはそれ以上の多分野での意思決定能力 特定の分野でのデータ分析能力の向上 None 123. AIによるデータ利用に関してプライバシーの観点から問題となる点はどれか。 AIは人間のデータを利用しないため、プライバシーの問題は存在しない AIは常に匿名化されたデータのみを使用するため、プライバシーは保護される AIが個人情報を過剰に収集・分析することで、プライバシー侵害が発生する可能性がある AIは特定の個人のデータを常に守るため、プライバシーに関する懸念はない None 124. 画像認識タスクでよく使用される「データ拡張」の手法として適切ではないものはどれですか？ 水平反転 グレースケール変換 ランダムノイズの追加 画像の一部を削除 None 125. 個人情報保護法に基づく「安全管理措置」とは何ですか？ 個人情報の取扱いに関する物理的、技術的、組織的な対策 個人情報を自由に使用できる権利 個人情報の商業的利用を推奨すること 企業がデータを定期的に公開すること None 126. 自然言語処理における「BERT」とは何ですか？ 画像認識モデル 自己教師ありのトランスフォーマーモデル 強化学習モデル データ拡張手法 None 127. 個人情報保護法における「個人情報」とはどのような情報ですか？ 名前だけを指す情報 特定の個人を識別できる情報 個人の趣味や嗜好に関する情報のみ 公的機関が管理する情報のみ None 128. AIを利用したコンテンツ生成プラットフォームで、著作物を生成する際の適切な著作権対応は何ですか？ データがインターネットに公開されていれば自由に利用できる 商業目的でなければ著作物を自由に利用できる AIによる生成物には著作権が発生しないので自由に利用できる 元データの著作権者から許可を得るか、パブリックドメインのデータを使用する None 129. 個人情報の「訂正請求」とは何ですか？ データが匿名化された場合に行う請求 企業が第三者に提供する際に行う請求 本人が自分の個人情報の誤りを訂正するよう企業に求める請求 個人情報の削除を企業に求める請求 None 130. 欧州連合（EU）の「AI規制法案」において、AIシステムが「高リスク」と判断されるのはどのような場合ですか？ 医療や交通などの重要な分野で使用される場合 ゲームやエンターテイメント分野で使用される場合 AIが自己修復機能を持つ場合 AIが完全に自律的に動作する場合 None 131. 個人情報保護法において、「利用停止請求」が認められるケースとして最も適切なのはどれですか？ データが正確に管理されている場合 データが匿名加工情報として扱われている場合 データが商業目的で利用されている場合 利用目的が適切に通知されていない場合 None 132. 全結合層の学習率が高すぎると、どのような問題が発生しますか？ 学習が遅くなる パラメータが減少する 出力が安定する モデルが収束しない None 133. 自然言語処理において「データスパースネス問題」とは何ですか？ データが過剰にラベル付けされている問題 データの頻度が少なく、単語の共起パターンが十分に学習できない問題 データのノイズが多すぎる問題 データセットが非常に大規模である問題 None 134. AIが生成した作品に対して、今後の著作権法で議論されている可能性のある改正内容はどれですか？ AIによる作品にも著作権を認める方向性 AIによる作品は常にパブリックドメインとする AI作品の著作権を自動的に国家が保有する AIによる作品の利用には制限をかけない None 135. ドロップアウトを使用する主な理由は何ですか？ モデルの計算速度を上げる モデルの複雑さを減らす 学習率を調整するため オーバーフィッティングを防ぐため None 136. 活性化関数の主な目的は何ですか？ データの正規化 非線形性を導入すること モデルのトレーニング速度を上げる データの次元を削減する None 137. 畳み込み層の出力が高次元データの場合、次の層に何を使って接続することが一般的ですか？ 全結合層 プーリング層 リカレント層 フィルター層 None 138. AIを利用した顔認識システムを導入する際、個人情報保護法上で最も考慮すべき点はどれですか？ 顔認識データを匿名化せずに使用する 顔認識データが「要配慮個人情報」に該当する可能性 利用目的を限定せずにシステムを運用する データの収集方法を公開しない None 139. DenseNetが他のCNNアーキテクチャと異なる点は何ですか？ 隠れ層を持たない 出力層にスキップ結合を使用する 各層が全ての前の層の出力に直接アクセスできる フィルターの数が少ない None 140. AIの透明性を確保するために用いられる技術の一つとして、正しいものはどれか。 AIの意思決定プロセスを説明可能にする技術（XAI） AIの判断結果をブラックボックス化する技術 AIの学習過程を完全に人間に任せる技術 AIの判断結果をランダムに変更する技術 None 141. 自然言語処理で「データ拡張」を行う際、次の方法の中でディープラーニングに最も適したものはどれですか？ 文章の単語をランダムに削除する 同義語による単語置き換え トランスフォーマーモデルを利用したパラフレーズ生成 ランダムに単語の順序を入れ替える None 142. a b c d None 143. U-Netはどのようなタスクにおいて使用されることが多いですか？ 画像分類 画像生成 画像セグメンテーション 自然言語処理 None 144. 日本の「AI社会原則」に基づくガイドラインで、AI開発における「人間の尊厳」とは具体的にどのような意味を持ちますか？ AIが人間に代わってすべての意思決定を行うこと AIが人間の判断を常に尊重し、倫理的に行動すること AIが自律的に判断を下すこと AIが人間の知識を超えること None 145. 自然言語処理における「BLEUスコア」とは何を評価する指標ですか？ 機械翻訳における出力文と参照文の類似度 文書の感情を評価する 文書の長さを評価する 単語の頻度を評価する None 146. 次のうち、人工知能に関する倫理的課題として正しいものはどれか。 AIの導入によって経済の発展が停滞するリスクがある AIが誤った決定を行った際に、誰が責任を負うのかが不明確である AIが人間の感情を完全に再現することで社会が混乱する AIの判断は常に透明であり、倫理的問題はない None 147. 全結合層はどのような場合に使用されることが多いですか？ 画像データの前処理 特徴抽出後の最終出力生成 データの正規化 時系列データの処理 None 148. 個人情報の「第三者提供」に関して、本人の同意が不要となる例外はどのような場合ですか？ 公共の利益を目的とする場合や、法令に基づいて情報提供が必要な場合 個人情報が匿名化されていない場合 企業が他の企業に個人情報を売買する場合 本人が情報提供を拒否した場合 None 149. 自然言語処理における「エンティティリンク」とは何ですか？ 文書内の単語をクラスタリングする手法 文書中の名前や場所などの固有名詞を外部の知識ベースに結びつける手法 複数の文書を結合する手法 文書の構造を解析する手法 None 150. AI生成物が公表された後、第三者がその生成物を商業利用する場合、注意すべき法的リスクはどれですか？ 著作権が発生していないためリスクはない 公表されているため自由に利用できる 著作権以外の知的財産権侵害の可能性がある 利用目的を明示すれば問題ない None 151. CNNにおける「バッチ正規化（Batch Normalization）」の主な役割は何ですか？ 勾配消失問題を解決する モデルのサイズを削減する 出力層の活性化関数を調整する 各ミニバッチごとにデータを正規化し、トレーニングを安定させる None 152. AIが個人データを利用する際に生じる問題として、最も適切なものはどれか。 AIは個人データを収集しないため、問題はない AIが個人データを使用する際に、プライバシー侵害のリスクがある AIは個人データを常に匿名化して使用するため、リスクは存在しない AIは個人データを保管しないため、リスクはない None 153. AI技術を活用して個人情報を含むデータを分析する場合に、注意すべき法律的なポイントは何ですか？ データの匿名化が不要であること すべてのデータを自由に利用できること 利用目的を逸脱しない範囲でのデータ利用と、本人の同意取得が求められる データの誤りを放置してよいこと None 154. 自然言語処理における「ゼロショット学習（Zero-Shot Learning）」の主な特徴はどれですか？ 未学習のデータセットでタスクを実行できる ラベル付きデータが多いほど性能が上がる 翻訳タスク専用の学習方法である モデルサイズが小さいために高速で動作する None 155. a b c d None 156. 著作権法における「複製権」とは何ですか？ 著作物を他人に販売する権利 著作物を改変する権利 著作物を複製する権利 著作物を削除する権利 None 157. 画像認識モデルの評価指標である「IoU（Intersection over Union）」の主な目的は何ですか？ モデルの学習速度を測定する 予測されたバウンディングボックスと正解との重なりを評価する クラス分類の精度を測定する モデルの計算コストを評価する None 158. AIが収集した個人データの「データ保有期間」に関するベストプラクティスとして適切なのはどれですか？ 必要なくても永久に保持する 法的要件や目的が達成されたら削除する データ主体の同意を得ずに保存する データを削除せずに全ての用途で利用可能にする None 159. 画像認識モデルの評価において「混同行列」が役立つ理由は何ですか？ モデルの計算速度を測定するため クラスごとの正解率と誤認識のパターンを視覚化できる 画像の解像度を最適化するため 勾配消失問題を確認するため None 160. AIシステムが利用者の行動データを収集する場合、プライバシー保護の観点から求められる基本的な条件は何ですか？ 収集したデータの目的を明示し、利用者の同意を得る 利用者に通知せずにデータを収集する すべてのデータを販売可能な形式で保存する データを暗号化せずにオープンデータとして公開する None Time's up
