G検定～模擬試験⑤～ 2024年12月6日 ailearn 1. AI開発委託契約において、第三者の知的財産権を侵害していることが判明した場合の対応として、委託者が考慮すべき事項は何ですか？ 契約に基づき、開発者に責任を負わせるか、対応を協議する 開発者に無条件で責任を負わせる 契約を無効にする 知的財産権の侵害を無視する None 2. モデルの軽量化で「ハードウェアアクセラレーション」を活用する理由は何ですか？ モデルのサイズを増やすため モデルの精度を低下させるため モデルのトレーニング時間を延長するため モデルのパフォーマンスを最大化するために専用のハードウェアを使用する None 3. データ拡張において、ランダムクロッピング（Random Cropping）は何を行いますか？ 画像全体を小さくする 画像の一部を拡大する 画像の一部をランダムに切り取る 画像を水平反転する None 4. オンザフライデータ拡張の利点は何ですか？ データ拡張を事前に行うことで、計算資源を節約できる データセットを圧縮する データの正規化を行う トレーニング中にリアルタイムで異なるデータバリエーションを提供し、モデルがより多様なデータを学習できる None 5. オートエンコーダの出力が入力と同一であることを確認するために使用される損失関数はどれですか？ クロスエントロピー損失 Hinge損失 正則化損失 平均二乗誤差（MSE） None 6. 「尤度関数」とは何ですか？ あるモデルがデータをどの程度よく説明しているかを示す指標 モデルの分散を最小化する関数 データを標準化するための関数 データのばらつきを示す指標 None 7. モデルの軽量化に役立つ「モバイルネット（MobileNet）」の特徴は何ですか？ 高精度な分類能力を持つ大規模モデル 計算コストを削減するために深層畳み込みを使用した軽量モデル リアルタイム処理のためのリカレントネットワーク データの前処理を効率化する手法 None 8. AI倫理における「公正性」と「平等性」の違いとして適切なのはどれですか？ 公正性は個別の状況に応じた扱い、平等性は全ての人を同じように扱うこと 公正性は全ての人に同じ結果を提供すること、平等性は全ての人に異なる結果を提供すること 公正性は特定のグループを優遇すること、平等性は全ての人を無視すること 公正性は全ての人に同じ結果を提供すること、平等性は特定のグループを優遇すること None 9. データ拡張を行う際、画像データに対して「水平反転」を適用する目的は何ですか？ 画像の解像度を向上させるため 左右対称性を利用してモデルの汎化性能を向上させるため ノイズを除去するため 画像の色彩を調整するため None 10. VAEが新しいデータを生成できる理由は何ですか？ 正規分布に基づくサンプリングが行われるから ランダムなノイズが常に入力されるから 潜在変数が固定されているから モデルが過学習を避けるため None 11. デノイジングオートエンコーダの訓練過程において、入力データにノイズを加える目的は何ですか？ データの正規化 勾配爆発を防ぐため モデルのロバスト性を向上させるため ノイズの影響を強調するため None 12. AIにおける「確率分布」とは何を意味しますか？ データの変動範囲を示すもの ある変数が特定の値をとる確率を表す関数 データの分散を求めるための手法 AIモデルのトレーニングに使用されるアルゴリズム None 13. AI開発委託契約において「守秘義務契約（NDA）」の目的は何ですか？ 開発者が納期を守るため 開発に関わる情報を外部に漏らさないようにするため 委託者が開発費用を支払うため 開発者が他のプロジェクトで技術を利用するため None 14. AI倫理において「倫理的影響評価」が必要とされる理由として最も適切なものを選んでください。 AIシステムの効率性を高めるため AI技術が社会に及ぼす影響を予測し、リスクを最小限に抑えるため AI技術の開発速度を遅らせるため 特定の技術を優先するため None 15. モデル解釈性を向上させるための代表的な手法の一つとして「注意機構（Attention Mechanism）」があるが、その主な目的は何ですか？ モデルの計算速度を向上させる モデルがどの特徴に注目しているかを明示する モデルのパラメータを削減する モデルの正則化を行う None 16. モデルの軽量化における「パラメータシェアリング」とは何ですか？ 異なるモデル間で同じデータを共有すること データの分割手法 モデルの出力層を複数持つこと モデル内で同じパラメータを複数の層で再利用すること None 17. データ拡張の主な目的は何ですか？ モデルのパラメータ数を増加させる 訓練データの多様性を高め、過学習を防ぐ 訓練時間を短縮する モデルの精度を下げる None 18. オートエンコーダが他のニューラルネットワークと異なる特徴はどれですか？ ラベル付きデータを必要としない 活性化関数を使用しない 勾配消失問題を持たない 出力層を持たない None 19. 変分オートエンコーダ（VAE）が従来のオートエンコーダと異なる点は何ですか？ ランダムノイズを加えて潜在空間を探索する 入力データを圧縮せずに直接再構成する 潜在変数の数が多い 出力がラベル付きデータである None 20. AIサービス提供契約において「サービスの停止」が可能となる理由として、正しいものはどれですか？ 委託者がサービス料金を支払わない場合 サービス提供者が新しい技術を試すため 委託者がサービスの使用方法を変更する場合 サービス提供者が契約を無効にするため None 21. モデルの軽量化で「ファインチューニング」が行われる主な目的はどれですか？ モデルサイズを削減する 圧縮後に低下した精度を回復させる 新しい特徴量を追加する モデルを別のデバイスに適応させる None 22. AIガバナンスにおける「プライバシー保護」が重要な理由は何ですか？ AIがすべてのデータを削除するため AIが個人情報を扱う際に、プライバシー侵害のリスクを防ぐため AIがすべての決定を自動で行うため AIがデータを勝手に変更するため None 23. データのバイアスとは何を指しますか？ 特定の傾向に偏ったデータ データの欠損を意味する データ量が多すぎること データの正規化が不十分なこと None 24. AIサービス提供契約における「データの保存期間」はどのように決定されますか？ 法律で決定される 委託者の判断で決定される 契約によって明示的に定められる サービス提供者が一方的に決定する None 25. Adamオプティマイザーの特徴として正しいものはどれですか？ 学習率が固定である 逐次的にデータを学習する 交差エントロピー損失に特化している 勾配のモーメントを利用する None 26. モデルの軽量化を行った際に、精度が下がる可能性があるのはなぜですか？ モデルの学習率が高くなるため モデルの重要なパラメータが削除され、学習内容が失われる可能性があるため モデルが過学習するため データセットが増加するため None 27. オートエンコーダの出力層は何を生成しますか？ クラスラベル 元の入力データの再構築 データの次元削減結果 活性化関数の値 None 28. 大規模データセットを扱う際に「データのサンプリング」を行う利点は何ですか？ モデルの精度を向上させる データ量を減らし、処理を効率化する データの次元を増加させる データのノイズを増やす None 29. AIガバナンスにおいて、企業が「リスク管理」を強化する理由として適切でないものを1つ選んでください。 法規制への違反を防ぐため 社会的信用を維持するため 競合他社の技術を排除するため ユーザーへの安全性を確保するため None 30. LIMEを使用する際に考慮すべき重要な点は何ですか？ モデル全体を再訓練する必要がある モデルのパラメータを大幅に削減する モデルのローカルな部分での挙動を解釈するための手法であるため、グローバルな解釈には適さない 学習率を大幅に低下させる None 31. 変分オートエンコーダ（VAE）において、潜在空間を確率分布としてモデル化する利点は何ですか？ 再構成誤差がなくなる エンコーダの計算効率が向上する 新しいデータの生成が可能になる データの次元削減がより正確になる None 32. AIガバナンスにおいて、アルゴリズムのバイアスを防ぐための適切な方法を1つ選んでください。 データセットの多様性を確保する アルゴリズムの複雑性を高める AIシステムを全自動で運用する データ分析を省略する None 33. モデル軽量化の手法の一つである「知識蒸留（Knowledge Distillation）」とは何ですか？ 大きなモデルの知識を小さなモデルに伝達する手法 モデルのパラメータを増加させる手法 モデルのデータ量を削減する手法 モデルの精度を向上させる手法 None 34. AI技術における「倫理的影響」を監視するために必要なメカニズムは何ですか？ AIがすべての倫理的影響を無視すること AIがすべてのデータを自動で削除すること 独立した倫理委員会を設置し、AIの使用が社会や個人に与える影響を定期的に監視すること AIが全ての倫理的影響を自動で報告すること None 35. モデルの軽量化において「量子化（Quantization）」の役割は何ですか？ モデルの精度を向上させる モデルの計算精度を低下させる モデルのパラメータを低精度な数値に置き換えることで計算コストを削減する モデルの訓練時間を増やす None 36. ディープラーニングモデルにおいて「ヒートマップ」が解釈性向上のために使われる場面として適切なのはどれですか？ テキスト生成タスク 画像認識タスク 時系列データ解析タスク 数値回帰タスク None 37. AIサービス提供契約における「秘密保持義務」はどのような情報に適用されるべきですか？ 双方が機密と認めた情報にのみ適用される すべての情報に適用される 委託者が提供したデータにのみ適用される サービス提供者の技術にのみ適用される None 38. バッチサイズを選択する際の考慮点はどれですか？ データのサイズのみ モデルの精度のみ メモリの制約と計算速度 全ての選択肢 None 39. AI開発委託契約で「成果物のエラーやバグが発見された場合」に、受託者に求められる対応として適切なのはどれですか？ 委託者が独自にエラーを修正する 受託者が無償で修正し、再納品する 成果物をそのまま使用する エラーが発生しても責任を問わない None 40. モデル軽量化の実装で「混合精度トレーニング」が推奨されるのはどのような場合ですか？ 高精度が不要なタスクの場合 トレーニングデータが少ない場合 モデルがすでに軽量化されている場合 計算資源を効率的に活用したい場合 None 41. AIガバナンスにおいて「データセキュリティ」が重要視される理由は何ですか？ AIがすべてのデータを公開するため AIシステムが大量のデータを扱うため、そのデータが不正にアクセスされないように保護する必要があるため AIがすべての決定を隠すため AIがすべてのデータを削除するため None 42. AIサービス提供契約における「データの匿名化」が求められる理由として適切なものはどれですか？ データの使用を無制限にするため データの削除を容易にするため データを共有しやすくするため 個人情報保護法やGDPRなどの法的規制に準拠するため None 43. 自然言語処理（NLP）でのデータ拡張として有効な手法はどれですか？ 文の逆順化 単語のランダム挿入や削除 ストップワードの削除 活性化関数の変更 None 44. モデルの軽量化を行う主な目的は何ですか？ モデルの精度を向上させるため モデルの計算リソースを削減し、実行速度を向上させるため モデルをより複雑にするため モデルのトレーニングデータを増やすため None 45. モデルの軽量化における「ディープラーニングアクセラレーションチップ」の利点は何ですか？ 専用ハードウェアにより計算効率を大幅に向上させることができる モデルの学習時間を長くする モデルの精度を向上させるために必要 モデルのサイズを増やす None 46. AI倫理における「説明責任」と「説明可能性」の違いについて最も適切な説明を選んでください。 説明責任は開発者にのみ求められるが、説明可能性は利用者に求められる 説明責任は法律上の義務であり、説明可能性は任意で提供される情報である 説明責任と説明可能性は同義である 説明責任は結果に対する責任であり、説明可能性はAIシステムの判断プロセスを理解可能にすることを指す None 47. 「分散」とは何を意味しますか？ データの最大値と最小値の差 データのばらつきを示す指標 データの中央値 データの確率分布を示す関数 None 48. AI開発委託契約において、知的財産権に関連する紛争が発生した場合の対応策として、契約に盛り込むべき内容は何ですか？ 委託者が全ての責任を負うことを定める 開発者が全ての責任を負うことを定める 知的財産権に関する取り決めは行わない 知的財産権に関する責任の所在と、紛争解決の手順を明記する None 49. データ拡張を用いたときに、モデルの過学習が防がれる理由は何ですか？ 拡張データが元のデータに過度に依存しなくなるため 学習率が自動的に調整されるため 勾配が消失しないようにするため モデルのパラメータが少なくなるため None 50. グローバルな解釈性とは何ですか？ モデル全体の動作やパラメータの役割を説明する手法 特定のデータポイントに対する解釈を行う手法 データのクレンジングを行う手法 モデルの速度を評価する手法 None 51. AIガバナンスにおける「国際協力」が必要な理由は何ですか？ AIがすべての国で同じ技術を使用するため AI技術は国境を越えて影響を及ぼすため、各国が連携してルールやガイドラインを整備する必要があるため AIがすべてのデータを無視するため AIがすべての国で同じ規則に従うため None 52. 線形代数の「特異値分解（SVD）」は、どのような目的で使用されますか？ 行列のランクを求めるため 行列を分解し、データの次元削減や圧縮に利用するため データのノイズを増加させるため データの相関を減らすため None 53. RPROP（Resilient Backpropagation）の特徴は何ですか？ 勾配を使用して更新を行う バッチ学習の方法を使用する 各重みに対して固定の学習率を使用する 更新の大きさを勾配の符号に基づいて調整する None 54. 部分依存プロット（PDP）が使用される目的として最も適切なのはどれですか？ 特定の予測結果の根拠を説明するため モデルのトレーニング時間を短縮するため 特徴量の全体的な影響を視覚化するため モデルの予測精度を向上させるため None 55. データ分析の目的は何ですか？ データの傾向やパターンを理解し、AIモデルの学習に役立てるため データを削除するため データの次元を増やすため モデルの複雑さを減らすため None 56. 「ベイズ推定」とはどのような方法ですか？ データの次元削減を行う手法 確率分布を均一にする手法 データの標準化を行う手法 事前確率と新しいデータを組み合わせて、事後確率を求める手法 None 57. AI開発委託契約で「成果物の検収プロセス」とは、どのような目的で設定されるものですか？ 成果物が契約仕様を満たしているかを確認するため 成果物を第三者に公開するため 成果物を利用者に転売するため 成果物の著作権を移転するため None 58. AI開発委託契約における「成果物の所有権」に関して、最も一般的な取り決めはどれですか？ 開発者が常に所有権を持つ 委託者が常に所有権を持つ 契約で明示的に取り決めた場合に所有権が決まる 法律で自動的に所有権が決まる None 59. AIガバナンスにおける「法的枠組み」の役割は何ですか？ AIがすべての法律を無視するため AI技術が社会に悪影響を及ぼさないよう、法律や規制によって運用を制限するため AIがすべての決定を自動で行うため AIがすべてのデータを削除するため None 60. AI技術が「ディープフェイク」のような悪用に対処するために必要な対策は何ですか？ AIの技術を使ってディープフェイクの検出や防止を行い、法的規制を整備すること AIが全てのデータを公開すること AIが全てのフェイクを無視すること AIが全てのフェイクを削除すること None 61. SHAP（Shapley Additive exPlanations）とは何ですか？ モデルのパラメータを最適化する手法 モデルの各特徴量が予測にどの程度貢献しているかを定量化する手法 モデルの過学習を防ぐ手法 データの前処理手法 None 62. 「データバランシング」の主な目的として最も適切なのはどれですか？ データを均等に分割するため クラス不均衡の影響を軽減し、モデルの公平性を向上させるため 特徴量間の相関を削除するため トレーニングデータを増加させるため None 63. データの収集において「データプライバシー法（例: GDPR）」に従わない場合のリスクは何ですか？ データの質が低下する 法的な制裁を受ける可能性がある モデルの精度が低下する データ量が減少する None 64. 「モンテカルロ法」がAIにおいて有用である理由は何ですか？ 確率分布に基づいて複雑な問題を数値的に解く手法であり、サンプリングによって結果を推定できるため データの次元を削減するため モデルのパラメータを最適化するため データの欠損を補完するため None 65. データ拡張を使用する場合、どのような注意が必要ですか？ データ拡張が過度にならないように調整する必要がある 常に最大限のデータ拡張を行う データ拡張を行わない方が良い ラベルを変える必要がある None 66. 「t検定」が使用される場面はどのような場合ですか？ データの分散を求める場合 データを正規分布に従わせる場合 2つのグループの平均が統計的に有意に異なるかを検定する場合 データのばらつきを減少させる場合 None 67. 「Nesterov Accelerated Gradient（NAG）」がモーメンタム法と異なる点はどれですか？ 勾配の方向を無視する 現在の位置ではなく、予測された位置で勾配を計算する パラメータの更新を完全に停止する 学習率を動的に変更する None 68. 「AIの安全性」と「技術革新」をバランスさせるために必要な取り組みは何ですか？ AIの技術革新を完全に止めること AIが全ての技術を無視すること AIが技術革新を自動で行うこと AIの安全性を確保しつつ、技術革新を進めるために倫理的なガイドラインを導入すること None 69. AIサービス提供契約において、サービス提供者が委託者に対して行う保証の内容として、一般的に含まれるものはどれですか？ サービスの無停止稼働を保証 サービスが契約条件に従って正常に機能することの保証 サービスが委託者のビジネス成功を保証 サービスの無償提供 None 70. オートエンコーダにおいて、再構成されたデータの品質を改善するために使われる技術は次のどれですか？ バッチ正規化 L2正則化 ドロップアウト デノイジング None 71. データ拡張において、音声データの「時間引き伸ばし（Time Stretching）」の主な効果は何ですか？ データのラベルを変更せずに、再生速度を変更してモデルの適応能力を向上させる 音声データの周波数特性を変更して分類性能を向上させる 音声データにノイズを追加して耐性を強化する データの時間的構造を破壊することで汎化性能を高める None 72. AIプロジェクトで「異常検知」を行う際、時系列データを使用する場合に最も重要な前処理はどれですか？ データを匿名化する 欠損値の処理とデータのスムージング 特徴量の作成とデータの拡張 データを正規分布に変換する None 73. モーメンタム法の主な利点は何ですか？ 局所最適解に陥るリスクを減少させること 計算を簡素化すること 学習率を固定すること 各イテレーションで新しいサンプルを使用すること None 74. オートエンコーダが次元削減に適している理由は何ですか？ 出力層の活性化関数が特別だから エンコーダとデコーダの層数が多いから 潜在変数がデータの重要な特徴を保持するから ラベル付きデータを使うから None 75. AIプロジェクトでデータ収集を行う際に重要なことは何ですか？ データ量が多ければよい データの質と目的に合った適切な収集が行われていること データの前処理を行う前にすべてのデータを削除すること モデルの選定を先に行うこと None 76. AIサービス提供契約で「不可抗力条項」が意味するものは何ですか？ サービス提供者が契約を自由に解除できる条件 委託者が無条件で契約を解約できる条項 サービスの料金を変更できる条件 予測不可能な事態により契約の履行が不可能になる場合の免責条項 None 77. 軽量化されたモデルをエッジデバイスにデプロイする際に「オンデバイス推論」が推奨される理由として最も適切なのはどれですか？ クラウドへの依存度を減らし、リアルタイム処理を可能にするため モデルを直接トレーニングするため 高精度な計算を実行するため デバイスのストレージを最小化するため None 78. 主成分分析（PCA）の主な目的は次のうちどれですか？ モデルの精度を向上させる データの次元を削減し、情報を効率的に保持する 特徴量間の相関関係を削除する データを標準化する None 79. AI開発委託契約における「ライセンス契約」とは何ですか？ 開発者が開発した技術を他社に販売するための契約 委託者が開発した技術を他社に販売するための契約 開発者が委託者に対して成果物の使用を許諾する契約 法律で定められた標準契約 None 80. モデル解釈性の評価に使われる指標として正しいものはどれですか？ 混同行列 精度（Accuracy） 説明可能性（Explainability） AUC None 81. AI技術において「説明責任」が不可欠である理由は何ですか？ AIが全ての説明を無視するため AIが下した決定に対して人間が責任を持ち、その結果を説明する必要があるため AIが自動で全ての決定を行うため AIがすべてのデータを削除するため None 82. データ分析における「ヒストグラム」は何を示すものですか？ データの欠損値を示す データの正規化を行う手法 データの標準化を示す データの分布を可視化し、各範囲内のデータ数を示す None 83. データの特徴量を増やすことがモデル性能を向上させる場合、最も適切なアプローチはどれですか？ 無関係な特徴量を追加する すべての特徴量を削除してランダムな値を使用する データをそのまま使用する 既存の特徴量を組み合わせて新しい特徴を生成する None 84. AIガバナンスにおいて「監査」が必要な理由は何ですか？ AIシステムの運用が適切かどうかを定期的に監視し、問題がないか確認するため AIがすべてのデータを公開するため AIが全ての作業を自動で行うため AIがデータを勝手に変更するため None 85. 「共分散」とは何ですか？ 2つのデータセット間の線形関係を示す指標 1つのデータセット内のばらつきを示す指標 データの最小値と最大値の差 2つのデータセット間の非線形関係を示す指標 None 86. オンザフライデータ拡張（On-the-fly Data Augmentation）とは何ですか？ モデルのトレーニング中にリアルタイムでデータを拡張する手法 事前に拡張データを生成してから訓練する手法 トレーニングデータを無視してモデルを学習する手法 拡張データのラベルを変更する手法 None 87. 学習率減衰（Learning Rate Decay）の目的は何ですか？ 学習率を段階的に減少させること 学習率を増加させること 学習を早く終わらせること モデルの複雑さを増すこと None 88. モデルの解釈性を高めるために、複雑なモデルを単純化する手法を何と呼びますか？ モデル蒸留（Model Distillation） 勾配消失問題 リカレントニューラルネットワーク バッチ正規化 None 89. モデル軽量化において「量子化後のファインチューニング」が必要な理由は何ですか？ モデルのパラメータを増やすため 量子化による精度低下を最小限に抑えるため モデルのトレーニングデータを増やすため モデルの計算量を増加させるため None 90. 「データのスケーリング」を行わないと発生する問題は何ですか？ モデルの学習が収束しない可能性がある モデルの複雑さが増す データが削除される モデルのパラメータ数が増える None 91. モデルの軽量化とは何を指しますか？ モデルの性能を高めること モデルのパラメータ数や計算量を減少させること モデルのデータセットサイズを増加させること モデルの学習時間を長くすること None 92. AI開発委託契約において、開発中に新たに発見された技術やノウハウの知的財産権の取り扱いをどうするかは、どのように取り決めるべきですか？ 契約に基づき事前に取り決めておく必要がある 開発者が自動的に所有する 委託者が自動的に所有する 契約とは関係なく開発者が自由に利用できる None 93. 「オンザフライデータ拡張（On-the-fly Data Augmentation）」の利点として最も適切なものはどれですか？ データ拡張の結果が常に同じである 訓練データのサイズを大幅に減らすことができる モデルのトレーニング速度を向上させる 拡張データを事前に保存する必要がないため、ストレージコストを削減できる None 94. モデルの解釈性が重要とされる分野はどれですか？ 医療診断 自動運転 金融取引 すべての選択肢 None 95. AI開発委託契約における「リスク分担」とは、どのような内容を指しますか？ 委託者が全てのリスクを負うこと 開発に関わる費用や責任を、開発者と委託者で事前に明確に分け合うこと 開発者が全てのリスクを負うこと リスクに関して取り決めは行わないこと None 96. データの前処理において「正規化」が重要となる理由は何ですか？ データをランダムに並び替えるため 特徴量のスケールが異なる場合、モデルが学習しやすくなるため データの次元を減らすため モデルのパラメータ数を減らすため None 97. 解釈性の高いモデルとして知られるものはどれですか？ ニューラルネットワーク サポートベクターマシン（SVM） k-近傍法（k-NN） 決定木（Decision Tree） None 98. ブラックボックスモデルとは何ですか？ 予測結果のみが得られ、内部の処理が不透明なモデル 透明で理解しやすいモデル 単純な線形モデル 人工知能ではなく機械学習のモデル None 99. 自然言語処理（NLP）におけるデータ拡張の難しさは何ですか？ 文法や意味が崩れやすいため データセットのサイズが増えるため ラベル付きデータが多く必要なため モデルが拡張データを学習しにくい None 100. 最適化手法において「Nesterov Accelerated Gradient（NAG）」の特徴は何ですか？ 勾配を更新する前に予測を行う 学習率が常に一定である バッチサイズを小さくすること モデルの複雑さを増すこと None 101. AI開発において、委託者が成果物に満足できなかった場合、どのような措置を取るべきですか？ 自ら修正する 開発者に罰金を科す 開発者を変更する まず契約に基づく瑕疵修正を開発者に求める None 102. 勾配降下法の目的は何ですか？ モデルの精度を向上させること 損失関数を最小化すること 学習率を調整すること 特徴量を選択すること None 103. データ拡張を使用することのデメリットは何ですか？ データ拡張によりノイズが増える可能性がある モデルの性能が低下する 訓練データが必要なくなる モデルの学習率が低下する None 104. オートエンコーダにおいて、潜在変数（Latent Variables）が重要とされる理由は何ですか？ 再構成誤差を最小化するために直接利用されるため 高次元データを圧縮して重要な特徴を抽出するため デコーダの構造を単純化するため 入力データのラベルを付けるため None 105. Adamオプティマイザーの特長は何ですか？ 固定された学習率を使用する モーメンタムを使用しない 自動的に学習率を調整する 各パラメータに対して同じ更新を行う None 106. AI開発委託契約において「開発のスコープ（範囲）」とは何ですか？ 開発者の責任範囲を決定するためのもの 開発者が自由に決定するもの 開発する技術や機能の範囲を明確にするためのもの 法律で定められるもの None 107. 最適化手法における「バッチサイズ」とは何ですか？ 訓練データの全体の数 モデルの層の数 各イテレーションで使用するサンプル数 学習率の設定 None 108. AIサービス提供契約で、提供者がサービスの品質を保証するために定める「サービスの稼働率（Availability）」の基準は、主に何を表していますか？ サービスが完全に無停止で稼働する割合 サービスが利用可能である時間の割合 サービスがデータを完全に保護する割合 サービス提供者のサポート品質の割合 None 109. オートエンコーダのエンコーダ部分の出力は何を示していますか？ 学習率 潜在変数（Latent Variables） 誤差関数 勾配の大きさ None 110. 「安全性」がAIシステムにおいて重要視される理由は何ですか？ AIがすべての危険を無視するため AIがすべての作業を自動で行うため AIがデータをすべて削除するため AIが予測不能な行動を取ると、深刻な事故や問題を引き起こす可能性があるため None 111. 「次元削減」を行う際に用いられる代表的な手法はどれですか？ データ拡張 データ分割 主成分分析（PCA） データのスケーリング None 112. 最適化手法の選択で重要な要因はどれですか？ データの種類 モデルのアーキテクチャ 学習速度と収束の安定性 全ての選択肢 None 113. 最適化手法で「局所最適解」に陥るリスクを軽減するために有効な戦略として適切なのはどれですか？ 学習率を固定する モーメンタムを導入する 勾配の符号を反転させる バッチサイズを増加させる None 114. スタッケードエルボー（Stochastic Elbow）とは何ですか？ オプティマイザーの種類 学習率の設定手法 バッチサイズを最適化する手法 勾配の分散を考慮した手法 None 115. 「責任の所在」がAI倫理において重要な理由は何ですか？ AIがすべての決定を自動で行うため AIが全ての責任を放棄するため AIがすべてのデータを削除するため AIが誤った決定を下した場合、誰がその結果に責任を持つべきかが明確でなければならないため None 116. 「ハイパーパラメータチューニング」を行う際に、過学習を防ぐための適切な手法はどれですか？ 学習データを増加させる 検証データを使用してモデルのパフォーマンスを評価する ハイパーパラメータをランダムに設定する データをすべてトレーニングデータとして使用する None 117. AI倫理において「アルゴリズム監査」が必要とされる理由として最も適切なものを選んでください。 アルゴリズムの設計プロセスを完全に公開するため アルゴリズムの性能を最大化するため アルゴリズムが偏りや誤動作を引き起こさないかを定期的に検証するため すべてのアルゴリズムを禁止するため None 118. AIサービス提供契約において「利用停止権」がサービス提供者に認められる場合、その行使条件として適切なものは何ですか？ サービスが委託者に必要ないと判断された場合 委託者が契約条件に違反した場合 サービス提供者が他の契約を優先したい場合 サービスの更新が必要な場合 None 119. データ拡張が必要となる理由は何ですか？ 訓練データのサイズが非常に小さい場合 モデルの複雑さを増やすため 推論時の計算コストを減らすため 学習率を下げるため None 120. AIサービス提供契約で、利用者がサービスを運用中に規約違反を犯した場合、提供者がサービスを停止する権利を行使する主な理由として適切なのはどれですか？ 規約違反があっても、提供者には停止権はない 提供者が利用者の行動を監視して収益を上げるため 規約違反に関わらず、利用者に常時サービスを提供する義務があるため 利用者が規約に違反した場合、サービス提供者に法的責任が及ぶ可能性があるから None 121. AIガバナンスにおける「リスク管理」の重要性は何ですか？ AIがすべてのリスクを無視すること AIが全てのデータを削除すること AIがすべてのリスクを自動で処理するため AIシステムが社会や個人に与えるリスクを特定し、適切な対策を講じるため None 122. AIガバナンスにおける「イノベーションの促進」と「リスク管理」のバランスをとるために重要なことは何ですか？ リスク管理を無視してイノベーションを優先すること イノベーションを抑制し、すべてのリスクを避けること AIがすべてのリスクを自動で管理すること リスク管理を行いながら、イノベーションが阻害されないようにするためのガイドラインや規制を整備すること None 123. AI開発委託契約での「品質保証」とは、どのような意味を持ちますか？ 委託者が自由に品質を決定できること 開発者が品質管理を行わないこと 成果物が契約条件に従って適切に動作することを保証すること 成果物が常に最新技術に基づいていること None 124. AIサービス提供契約において、「委託者が提供したデータの著作権」に関する取り決めはどのように定められるべきですか？ 著作権は委託者に自動的に帰属する 契約で取り決める必要がある 著作権はサービス提供者に自動的に譲渡される 法律で一律に定められる None 125. AIサービス提供契約において、提供されたデータに誤りがある場合、サービス提供者が負うべき責任は何ですか？ 提供データの修正義務と損害賠償の責任 提供データを削除する責任 提供データに関しては責任を負わない データを無制限に使用できる権利 None 126. 「ラプラス変換」は、AIでどのように利用されますか？ データを標準化するため 微分方程式を解く際に使用されるため、特に制御理論や信号処理で活用される データの次元を削減するため データのばらつきを減らすため None 127. モデルの軽量化の手法として「プルーニング（Pruning）」とは何ですか？ 不必要なパラメータやニューロンを削除する手法 モデルの構造を複雑化する手法 データセットを増やす手法 学習率を変更する手法 None 128. オートエンコーダのエンコーダ部分で行われる処理は何ですか？ データの圧縮 データの拡張 データの分類 データの逆伝播 None 129. オートエンコーダを異常検知に使用する際、異常データが検出される基準は次のうちどれですか？ 再構成誤差が異常に大きい場合 潜在変数の次元が基準を超える場合 エンコーダの出力が入力データに一致する場合 デコーダの構造が複雑な場合 None 130. 「Adamオプティマイザー」がRMSPropに比べて有利な点として最も適切なものはどれですか？ 一次モーメントと二次モーメントの両方を利用している 学習率が自動的に減少する バッチサイズの選択が不要である 勾配消失問題を完全に解決する None 131. AIサービス提供契約において、委託者がサービスに対する独占的な使用権を持つ場合、どのようなリスクが伴いますか？ 他の企業が同様のサービスを使用できなくなる サービス提供者がサービスの改良や更新に制限を受ける可能性 サービスの利用料金が引き下げられる サービスの稼働率が上がる None 132. データの「正規化」とは何を目的とした処理ですか？ データを無作為に選択すること データをランダムに削除すること データの範囲を揃え、学習の効率を向上させること データの次元を増やすこと None 133. モデル軽量化の手法として「ディープコンプレッション（Deep Compression）」に含まれる3つの主要なステップはどれですか？ 量子化、プルーニング、エンコード プルーニング、正規化、アクティベーション 量子化、逆伝播、勾配消失 エンコード、デコーディング、正則化 None 134. AIガバナンスにおける「倫理的デザイン」とは何ですか？ AIがすべてのデザインを無視すること AIがすべてのデザインを自動で行うこと AIがすべてのデータを削除すること AIシステムが開発段階から社会的・倫理的な影響を考慮して設計されること None 135. AIシステムが「倫理的ガバナンス」を必要とする理由は何ですか？ AIが全ての仕事を自動化するため AIがすべてのデータを削除するため AIが誤った決定を下すリスクがあり、これを防ぐために倫理的な枠組みが必要であるため AIが全ての規制を無視するため None 136. AIガバナンスにおける「国際協力」が必要とされる主な理由はどれですか。 各国の技術開発競争を促進するため 世界共通の倫理基準を策定するため AI技術の進化を遅らせるため 特定の国におけるAIの独占を助長するため None 137. データ拡張における「ミックスアップ（Mixup）」とは何ですか？ データのランダム削除 画像の色調補正 データを削減する手法 複数の異なるデータを混合して新しいデータを生成する手法 None 138. 「標準偏差」はどのように定義されますか？ 平均の2倍 データのばらつきの平均 分散の2倍 分散の平方根 None 139. オートエンコーダを使った異常検知において、異常なデータはどのように検出されますか？ 再構成誤差が大きい場合 デコーダの出力が正確な場合 潜在変数が固定されている場合 入力データがラベル付きの場合 None 140. AI技術における「データの正確性」を確保するために重要な取り組みは何ですか？ AIが全てのデータを削除すること データ収集の段階から正確で信頼性の高いデータを使用し、定期的に更新・検証すること AIが全てのデータを無視すること AIが全てのデータを自動で生成すること None 141. モデルの軽量化を行う際に「エッジデバイス」に適したモデルを設計する主な理由は何ですか？ エッジデバイスはインターネット接続が不要だから エッジデバイスは低リソース環境で動作するため エッジデバイスには軽量化が必要ないため エッジデバイスはトレーニングデータを保存するため None 142. データ拡張における「ラベル保持」とは何ですか？ 新しいラベルを生成すること ラベルを削除して無効にすること ラベルを正規化すること データを拡張した際に、元のラベルをそのまま維持すること None 143. スパースオートエンコーダが入力データに対して「スパースな表現」を学習する目的は何ですか？ 潜在変数の次元数を増やすため エンコーダとデコーダの計算量を削減するため 再構成誤差をゼロにするため 必要最小限の特徴のみを学習することで、ノイズや冗長性を排除するため None 144. オートエンコーダの主な目的は何ですか？ 画像生成 次元削減と特徴抽出 データの分類 出力層の誤差を減らす None 145. 「ローカルな解釈性」とは何ですか？ モデル全体を理解する手法 個別の予測や判断に対して解釈を行う手法 データの前処理を行う手法 モデルの訓練方法を説明する手法 None 146. 「学習率減衰（Learning Rate Decay）」が特に有効となる場面はどれですか？ 初期学習段階で収束速度を上げたい場合 勾配が発散しやすいモデルの場合 学習の後半で微調整を行いたい場合 モデルの汎化性能を完全に改善する場合 None 147. AIサービス提供契約における「データの取り扱い」に関する条項で、委託者が提供したデータに対してサービス提供者が負うべき義務はどれですか？ データの保護とセキュリティ確保 データの無期限使用権 データの所有権の譲渡 データの公開 None 148. AIガバナンスにおける「監視体制の強化」が重要視される理由は何ですか？ AIがすべての判断を無視するため AIシステムが誤作動を起こした場合に迅速に対処し、悪影響を最小限に抑えるため AIがすべてのデータを削除するため AIがすべての決定を隠すため None 149. AIガバナンスにおける「透明性」が重要視される背景として適切なものを1つ選んでください。 AIのパフォーマンスを最大化するため AIシステムの意思決定に信頼を確保するため AI開発のコストを削減するため AIシステムを完全に制御するため None 150. オートエンコーダの再構成誤差（Reconstruction Error）とは何ですか？ 元のデータと再構成されたデータとの差 学習中の重みの変化量 次元削減後のデータの大きさ 活性化関数の値の変化 None 151. SHAPの利点として正しいものはどれですか？ モデルのパラメータを最適化する 各特徴量が予測にどれだけ影響したかを明確に示す モデルの訓練速度を速める 過学習を防ぐ None 152. 「相関係数」の範囲はどれですか？ 0から1まで -1から1まで 0から無限大まで -無限大から無限大まで None 153. AIモデルの評価指標として「回帰モデル」において用いられる指標はどれですか？ 精度（Accuracy） 再現率（Recall） 平均二乗誤差（MSE） 混同行列（Confusion Matrix） None 154. モデル軽量化を行う際に使用される「スパース性」とは何ですか？ モデルがトレーニング時にランダムに動作すること モデル内の多くのパラメータがゼロ値を持つこと モデルが複数のデータセットを使用すること モデルが非常に大きくなること None 155. 「カットミックス（CutMix）」というデータ拡張手法の主な特徴として正しいものを選んでください。 2つの画像をランダムに切り取り、ラベルを線形補間して混ぜる 画像をランダムに切り取って黒塗りにする ノイズを追加してラベルを変化させる 画像を複数のセグメントに分割してランダムに並べ替える None 156. AIサービス提供契約で「知的財産権の共有」を設定する場合、注意すべき点は何ですか？ 知的財産権の行使に関する使用範囲や制限を明確にする必要がある 知的財産権は常に委託者に帰属させる必要がある 契約において知的財産権に言及する必要はない 知的財産権は一方的に譲渡される None 157. AIシステムの意思決定プロセスにおける説明可能性を確保する際、技術的に不適切な手段はどれですか。 システムのアルゴリズムを可視化する データ入力と出力の関係を解析する ユーザー向けに判断理由を簡潔に説明する 開発者がアルゴリズムを秘匿する None 158. AI開発委託契約において、「進捗報告」を義務付ける主な理由は何ですか？ 開発プロセスの透明性を確保し、リスクを早期に発見するため 開発者の業務を監視するため 委託者が進捗に基づいて契約を終了させるため 開発の進行を遅らせるため None 159. AI開発委託契約で、開発中に新たな技術やノウハウが発見された場合、それらの知的財産権の取り扱いを決めるために契約に盛り込むべき内容は何ですか？ すべての新技術は受託者に帰属する 新技術の利用を全面的に禁止する 委託者が無条件で新技術を利用する権利を持つ 新技術の権利を双方で共有するか、利用範囲を明確に定める None 160. 「標準化」とは何を意味し、その主な目的は何ですか？ データを全て正の値に変換する データの分布を正規分布に変換する データを平均0、標準偏差1に変換する データの外れ値を削除する None Time's up
