G検定～模擬試験①～ 2024年12月6日2024年12月6日 ailearn 1. 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 2. 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 3. 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 4. 転移学習を使用する際、凍結（Freeze）される層は通常どの部分ですか？ 出力層 初期の畳み込み層 全ての層 活性化関数 None 5. 日本におけるAIガバナンスの法的基盤を強化するための重要な法律はどれですか？ 個人情報保護法 独占禁止法 著作権法 公益通報者保護法 None 6. 著作権は、著作物を作成した時点で発生しますが、その有効期限は通常どれくらいですか？ 著作者の死亡後50年 著作者の死亡後70年 著作者の死亡後100年 著作物の公開後50年 None 7. 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 8. a b c d None 9. 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 10. 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 11. 「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 12. 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 13. 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 14. 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 15. 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 16. 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 17. 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 18. 全結合層の出力を生成する際に注意すべき点は何ですか？ 重みの初期化方法 アクティベーション関数の選択 データの前処理 すべての選択肢 None 19. 「個人情報保護委員会」の役割は何ですか？ 個人情報の流通を促進すること 個人情報保護法の適用を監視し、違反があれば是正を求めること 個人情報の収集を推奨すること 企業に個人情報の提供を求めること None 20. 個人情報の利用停止を請求できるのはどのような場合ですか？ 個人情報が不適切に取得された場合 個人情報が匿名化された場合 個人情報が企業により適切に管理されている場合 個人情報が利用目的に沿って使用されている場合 None 21. 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 22. 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 23. 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 24. Transformerモデルにおける「位置エンコーディング」の目的は何ですか？ 文書の要約を行う 単語の感情を予測する 文書をクラスタリングする 入力シーケンスの順序情報を保持する None 25. 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 26. 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 27. 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 28. 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 29. AI技術においてプライバシーリスクを減らすための「匿名化」とは何ですか？ データを削除すること データから個人を特定できる情報を削除または加工すること データの所有権を譲渡すること データを公開すること None 30. 畳み込み層における「グループ畳み込み」の利点は何ですか？ 計算時間を短縮する モデルの精度を高める メモリ使用量を減少させる すべての選択肢 None 31. 個人データの取り扱いにおける「プライバシー・バイ・デザイン」とは何ですか？ AI開発者が自由にデータを収集できる原則 データの収集・利用においてプライバシー保護を初期設計段階から組み込む概念 データを匿名化する技術 データを完全に削除する方法 None 32. 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 33. 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 34. 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 35. 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 36. 次のうち、人工知能が「自律性」を持つことの具体例として最も適切なものはどれですか？ 人間が設定したルールに従って動作するソフトウェア 外部からの指示なしに最適な判断を行い、行動するロボット ユーザーが手動でプログラムを更新する必要があるシステム すべてのタスクにおいて人間の監督が必要なプログラム None 37. 個人情報の「匿名化処理」とは何を指しますか？ データを削除すること データを暗号化すること 利用目的を変更すること 個人を特定できない形に情報を加工すること None 38. 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 39. 次のうち、AIの進展に最も寄与している技術はどれか。 ニューラルネットワークと並列計算技術 電子マイクロスコープ技術 細胞培養技術 光学顕微鏡技術 None 40. 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 41. 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 42. 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 43. 全結合層の出力次元はどのように決まりますか？ 入力層の次元に基づく 自動的に決まる モデルの目的に応じて設定される アクティベーション関数によって決まる None 44. 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 45. 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 46. 「畳み込み層」の特徴マップを正則化する際、ドロップアウト（Dropout）よりも「空間的ドロップアウト（Spatial Dropout）」が効果的な理由はどれですか？ 隠れ層のノード全体を削除するため パラメータの更新を完全に停止するため 活性化関数を変更するため チャンネル全体を削除するため、空間的構造を保持できる None 47. 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 48. チューリングテストがAIに関して意味するものとして最も適切なのはどれか。 AIがすべての分野において人間を超える知能を持つことを確認するテスト AIが感情を持って人間と自然に対話できるかを測るテスト AIが人間の知的行動を模倣し、人間と区別がつかないかを確認するテスト AIが物理的作業をどれだけ効率よくこなすかを評価するテスト None 49. 次のうち、機械学習と人工知能の関係を正しく説明しているものはどれか。 機械学習は人工知能の一部であり、データを基に学習する技術の総称である 人工知能は機械学習の一分野であり、機械学習がAI全体を構成している 人工知能と機械学習は全く異なる技術であり、互いに関連しない 機械学習は自然言語処理の一部であり、主にテキスト解析に使用される None 50. 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 51. 個人情報保護法に基づき、「匿名加工情報」を作成する際に、企業が行うべき措置として適切なのはどれですか？ データを完全に削除する 再識別される可能性をなくすために、特定の加工基準を満たす データの使用目的を非公開にする 本人の同意を得た上で匿名化する None 52. 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 53. 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 54. AI技術の発展に伴う「データフュージョン」によるプライバシーリスクとは何ですか？ データの重複が増えるリスク データの保存容量が増えるリスク 複数のデータソースを統合して個人を特定するリスク データの品質が低下するリスク None 55. AIが個人のプライバシーに及ぼす影響を評価するために、企業が実施すべき「データ保護インパクトアセスメント（DPIA）」とは何ですか？ データの削除を推奨するプロセス データを外部に提供するためのプロセス データ処理を完全に停止するプロセス データ処理がプライバシーに与えるリスクを評価し、対策を講じるための分析プロセス None 56. 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 57. 畳み込み層の前にどのような層を配置することが一般的ですか？ プーリング層 全結合層 リカレント層 入力層 None 58. 畳み込み層で「グローバル平均プーリング」を使用する利点は何ですか？ モデルの精度が向上する 特徴量を増加させる 計算量が減少する 高次元のデータを扱う None 59. 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 60. 著作権法における「二次的著作物」とは何ですか？ 原著作物を基にして新たに創作された著作物 原著作物のままの作品 著作物の削除された部分 商業的に利用された著作物 None 61. 次のうち、ニューラルネットワークにおける基本要素として正しいものはどれか。 ニューラルネットワークは、個別にプログラムされたルールに基づいて動作する ニューラルネットワークは、パラメータと重みを学習して入力と出力の間の非線形関係をモデル化する ニューラルネットワークは、主にテキストデータの解析にのみ使われる ニューラルネットワークは、物理的な作業を制御するために設計された None 62. 欧州連合（EU）が発表した「AI倫理ガイドライン」における、最も重要な原則は何ですか？ 人間中心のAI 自由なAI開発 技術競争の強化 AIの自己決定権 None 63. 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 64. 次のうち、ディープラーニングの特徴として最も正しいものはどれか。 単一の層から構成されるニューラルネットワークを使用する 複数の層を持つニューラルネットワークであり、入力データの特徴を自動的に学習する ルールベースのアルゴリズムを用いて動作する 手動で設定されたパラメータに基づいて動作する None 65. 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 66. CNNモデルで、オーバーフィッティング（過学習）を防ぐために一般的に使用される手法はどれですか？ ドロップアウト グラデーションブースティング ストライドの増加 正規化層の追加 None 67. 全結合層での過剰適合を防ぐために使用される一般的な手法は何ですか？ 正則化 バッチサイズの変更 モデルの複雑さを増す 訓練データの増加 None 68. AIによる音楽生成が商業利用される場合、著作権法上の注意点は何ですか？ 元データの著作権が保護されていない場合は自由に利用できる 元となる楽曲やサンプルの著作権を確認し、必要に応じて許可を得る AIが生成した楽曲は著作権の保護対象外である 商業目的でない場合は許可が不要である None 69. 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 70. 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 71. AIシステムにおいて、個人データを利用する際の「明示的な同意」と「暗黙の同意」の違いは何ですか？ 明示的な同意は利用者がデータ使用を明確に承諾することを意味し、暗黙の同意は利用者が黙認することを意味する 明示的な同意は不要であり、暗黙の同意が常に優先される 明示的な同意は一度得たら取り消せない 暗黙の同意は常に違法である None 72. BERTモデルの事前学習において「次文予測（Next Sentence Prediction, NSP）」が行われる理由は何ですか？ モデルが文の長さを予測するため モデルが文の順序を学習するため モデルが複数の文書を要約するため モデルが文の感情を解析するため None 73. 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 74. 畳み込み層において、ストライドとは何を指しますか？ フィルターの数 入力データの前処理方法 フィルターを移動させる際のステップサイズ 出力のサイズ None 75. 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 76. 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 77. 人工知能の「知的行動」の範囲に含まれないものとして正しいものはどれですか？ 推論と判断 学習と適応 自然言語の理解 データの記録のみ None 78. AIシステムがプライバシー保護のために「ゼロ知識証明（Zero-Knowledge Proof）」を採用する利点として最も適切なのは何ですか？ すべてのデータを削除する データを公開してからプライバシーを保護する 暗号化を使用せずにデータを保護する 特定の情報を明示せずに、その情報が正しいことを証明できる None 79. 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 80. 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 81. ディープラーニングにおいて「損失関数」の役割は何ですか？ モデルの性能を評価する モデルの予測と実際の結果との差を測定する 学習率を調整する 重みを更新する None 82. 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 83. 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 84. 「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 85. AI倫理における「透明性」とは、具体的にどのようなものを指しますか？ AIの意思決定プロセスが誰でも理解できるよう公開されていること AIの開発者が常に監視されていること AIがリアルタイムで動作すること AIが自己修復機能を持つこと None 86. AIシステムにおける「データ最小化」の重要性は何ですか？ プライバシーリスクを低減するため データを無制限に集めることを推奨するため データの公開を促進するため データをすべて削除するため None 87. 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 88. 次のうち、弱いAIの特徴として最も適切なものはどれか。 あらゆる状況に対して自律的に適応する能力を持つ 特定のタスクに特化して設計されている 人間の知能を超える判断を常に行う 強化学習を用いて全ての問題に対応する None 89. ディープラーニングを活用した自然言語処理において、「テキスト生成（Text Generation）」で使用される主な手法はどれですか？ ワードベースのカウントモデル 言語モデル（Language Model） トピックモデル データ拡張 None 90. 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 91. 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 92. 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 93. 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 94. 画像認識タスクにおけるデータ拡張の主な目的は何ですか？ モデルのサイズを大きくする モデルの収束速度を速める 訓練データの多様性を増やし、過学習を防ぐ データセットのラベルを削除する None 95. 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 96. 個人情報保護法に基づく「匿名加工情報」の作成において、企業が守るべき義務は何ですか？ 匿名加工情報を他の企業に販売すること 匿名加工情報を作成する際には、元の個人情報に戻せないように十分に加工すること 匿名加工情報の作成後も、個人情報として取り扱うこと 匿名加工情報の作成後、データを廃棄すること None 97. 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 98. 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 99. 全結合層における「バイアス項」の役割は何ですか？ 出力をゼロに制限する モデルのパラメータを増やす 入力の次元を削減する ニューロンの活性化を調整する None 100. 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 101. 次のうち、AIにおける知能の定義として最も適切なものはどれか。 人間が設定したルールに従って動作する能力 物理的な作業を効率よく自動化する能力 知識やデータを基に推論し、問題解決を行う能力 データの処理速度を向上させる能力 None 102. 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 103. 畳み込み層で使用される「パディング」が出力サイズに与える影響は何ですか？ 出力サイズを縮小させる 出力サイズを拡大させる 出力サイズを保持する パディングは出力サイズに影響を与えない None 104. 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 105. AIの「説明可能性（Explainability）」が重要とされる理由として正しいものはどれですか？ AIの動作を高速化するため ユーザーがAIの決定に納得しやすくするため AIの精度を向上させるため AIのトレーニングコストを削減するため None 106. 全結合層の重みを更新する際に使用する一般的な最適化手法はどれですか？ 最小二乗法 K近傍法 勾配降下法 主成分分析 None 107. AI研究において、「強いAI」が実現した場合のリスクとして最も適切なものはどれですか？ AIが一部の仕事を代替するリスク AIが高コストになること AIが制御不能となり、人類にとって脅威となる可能性 AIが学習能力を持たないこと None 108. 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 109. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において、深い層を持つモデルの計算コストを削減しつつ性能を維持するために使用される代表的な技術はどれですか？ ドロップアウト モバイルネット（MobileNet） データ拡張 Batch Normalization None 110. AIが作成したプログラムコードに対して、プログラム自体の著作権は誰に帰属するか？ プログラムを利用したエンドユーザー プログラムを実行したコンピュータ プログラムを作成したAIの開発者 プログラム自体には著作権が存在しない None 111. 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 112. 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 113. 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 114. 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 115. AIシステムが大規模なデータセットを利用して個人を特定するリスクを軽減するために、どのような手法が有効ですか？ データを無制限に公開する データを削除しない データの「擬似匿名化」や「完全匿名化」を行う データを他社に共有する None 116. 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 117. 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 118. Faster R-CNNの主な特徴は何ですか？ 画像内の物体を高速に検出できる 出力層のみを使って物体検出を行う モデルサイズが非常に小さい 正則化の手法として使用される None 119. AI技術の発展に伴い、プライバシー侵害のリスクを軽減するために推奨される「データ最小化」の原則とは何ですか？ できるだけ多くのデータを収集する 必要最低限のデータのみを収集し、目的達成後には削除する データを無制限に保存する データを外部に共有する None 120. 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 121. 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 122. 自然言語処理でトランスフォーマーの「マルチヘッド・アテンション（Multi-Head Attention）」が有効な理由として最も適切なのはどれですか？ 計算量を削減できるため 複数の文脈的特徴を同時に学習できるため 出力次元数を固定できるため 訓練データが少なくても動作するため None 123. 画像認識モデルの性能評価に最も適した指標はどれですか？ 平均二乗誤差（MSE） 精度（Accuracy） ヒンジ損失 F1スコア None 124. 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 125. 自然言語処理のタスクで、入力文が「文法的に正しいか」を判定するモデルを設計する際、次のディープラーニング技術の中で最も適切なのはどれですか？ RNN（Recurrent Neural Network） CNN（Convolutional Neural Network） k最近傍法（k-Nearest Neighbors） トランスフォーマー（Transformer） None 126. 個人情報保護法において、「利用停止請求」が認められるのはどのようなケースですか？ データが正確でない場合 データの保存期間が過ぎた場合 利用者がデータの変更を希望する場合 個人情報が違法に取得された場合や、不正な目的で利用された場合 None 127. 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 128. 日本の個人情報保護法において「個人情報」として定義されるのはどれですか？ 氏名や住所など、個人を識別できる情報 統計データ データの所有権 データのバックアップ None 129. 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 130. 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 131. ディープラーニングモデルの訓練中に、モデルがテストデータに対して高いエラー率を示す場合、考慮すべき点は何ですか？ モデルが訓練データに対して過剰適合している可能性 訓練データの質が悪い可能性 モデルのサイズが大きすぎる可能性 モデルのトレーニングが不足している可能性 None 132. 全結合層のパラメータ数が非常に多い場合、過剰適合を防ぐために有効な手法として適切なのはどれですか？ バッチサイズを小さくする ドロップアウトを導入する 出力次元を増加させる 学習率を高く設定する None 133. 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 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. 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 136. 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 137. 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 138. 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 139. 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 140. 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 141. 次のうち、AIと単純な自動化の違いを最も正しく説明しているものはどれか。 AIは未知の状況に対応できるが、自動化は事前に定義されたルールに基づいて動作する 自動化はデータに基づいて自律的に判断を行うが、AIはルールに基づいて動作する AIと自動化は同じ技術であり、相互に区別されない AIは物理的な作業を主に行い、自動化は知的作業を行う None 142. OECDの「AIに関する原則」において、AIの「持続可能性」が指摘される理由は何ですか？ AI技術が長期間にわたり活用できるようにするため AIが自己修復機能を持つことを確保するため AIが経済的に持続可能であることを保証するため AI技術が環境や社会に対して持続可能な方法で使用されるべきであるため None 143. 畳み込み層の計算結果に対してどのような正則化手法が推奨されますか？ ドロップアウト L1正則化 L2正則化 全ての選択肢 None 144. 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 145. 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 146. 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 147. 全結合層の計算負荷を削減するために採用される手法として適切なのはどれですか？ 層の深さを増やす 勾配クリッピングを導入する 出力次元を増加させる 低ランク近似を使用する None 148. 畳み込み層において、「カーネルサイズ」を大きく設定した場合の主な効果として最も適切なものはどれですか？ 計算負荷が低下する 局所的な特徴を抽出しやすくなる 広範囲の特徴を捉えやすくなる 出力特徴マップの次元が増加する None 149. ニューラルネットワークにおける「リカレントニューラルネットワーク（RNN）」はどのようなデータに適していますか？ 時系列データやシーケンスデータ 定常的なデータ 定量的なデータ 静的な画像データ None 150. 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 151. 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 152. 著作物を「自由利用」できる場合とは何ですか？ 著作権者が不明な場合 インターネット上に公開されている場合 データが商業的に利用されていない場合 公共の利益を目的とした場合や、著作権法に定められた例外規定が適用される場合 None 153. 画像認識におけるディープラーニングモデルとして最も一般的に使用されるものはどれですか？ RNN CNN SVM KNN None 154. 全結合層を用いる場合、注意すべきメモリの問題は何ですか？ データの形式 計算リソースの最適化 パラメータの数が急増すること アクティベーション関数の選択 None 155. 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 156. 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 157. 著作権法における「権利の制限」とは何ですか？ 著作物を自由に使用できること 特定の状況において、著作権者の許可なしに著作物を使用できる例外規定 著作物の販売を制限すること 著作物の削除を求める権利 None 158. a b c d None 159. 「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 160. 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 Time's up
