G検定～模擬試験①～ 2024年12月6日2024年12月6日 ailearn 1. 個人情報保護法において、情報の「保存期間」に関する規制はどのように規定されていますか？ 利用目的が達成された場合、速やかにデータを削除することが求められる データを永久に保存することが義務付けられている データを1年間のみ保存することが求められる 保存期間に関する規定は存在しない None 2. 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 3. 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 4. 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 5. 「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 6. 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 7. 畳み込み層の特徴マップが持つ情報の重要性は何ですか？ モデルの学習速度を上げる 複雑なデータを単純化する 特徴の重要性を示す モデルのパラメータを増やす None 8. 「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 9. モデルのハイパーパラメータを最適化するための「ベイズ最適化」とは何ですか？ 単純なランダムサーチ グリッドサーチの一種 過去の評価結果を元に次の試行を最適化する手法 モデルのサイズを自動調整する手法 None 10. 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 11. 「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 12. 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 13. 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 14. 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 15. 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 16. 個人情報の取り扱いに関する「利用目的の特定」とは何ですか？ 個人情報を収集する前に、その利用目的を明確にすること 個人情報を任意に利用できること 個人情報を廃棄する際の手順 個人情報を暗号化すること None 17. 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 18. GPT（Generative Pretrained Transformer）の特徴はどれですか？ 文のクラスタリングを行うモデル 文の生成を行うモデル 文法的解析に特化したモデル 出力層でのみ使用されるモデル None 19. 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 20. 「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 21. 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 22. AIを活用した顔認識技術の利用において、プライバシー侵害のリスクを最小限に抑えるために企業が取るべき措置は何ですか？ 顔データを永久に保存する 顔データの使用目的を明確にし、利用者の同意を得る 顔データを無制限に第三者と共有する 顔データを匿名化せずに保存する None 23. 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 24. ディープラーニングモデルの選択において、「正則化」の主な目的は何ですか？ モデルのトレーニング速度を向上させる モデルのサイズを小さくする オーバーフィッティングを防ぐため データの次元を削減する None 25. 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 26. LSTM（Long Short-Term Memory）の主な利点は何ですか？ 学習速度が速い モデルのサイズを小さくする データの次元を削減する 長期的な依存関係を学習できる None 27. 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 28. 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 29. 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 30. 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 31. 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 32. 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 33. 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 34. 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 35. 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 36. 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 37. 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 38. 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 39. 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 40. 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 41. 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 42. 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 43. 国連の「AI倫理に関するガイドライン」では、どのような点に特に焦点が当てられていますか？ AIの商業利用の促進 AIの軍事利用の制限 AIの自動化による労働削減 AIによる貧困削減と持続可能な開発 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. 自律的AIの特徴として正しいものはどれか。 常に人間の指示を必要とする 環境や条件に応じて自律的に行動を変更することができる すべての学習を教師あり学習に依存する 一度プログラムされたら、変更されることなく動作する None 46. 中国のAIガイドラインにおける「AIの責任ある開発」とは、どのような取り組みを意味しますか？ AI技術を市場競争で優位に立たせること AI技術が社会に与える影響を十分に考慮し、責任を持って開発・運用すること AIをすべての産業に導入すること AIが完全に自律するまで開発を継続すること None 47. 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 48. 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 49. 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 50. 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 51. 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 52. ニューラルネットワークの基本的な構造はどのようなものですか？ 入力層、出力層、報酬層 入力層、隠れ層、出力層 入力層、隠れ層、出力層 入力層、出力層、正則化層 None 53. 中国のAIガイドラインでは、「公共の利益を優先する」ことが強調されていますが、その理由は何ですか？ AIが政府の管理下にあるため AI技術が社会全体に有益であると考えられているため AIが経済的な競争を促進するため AIが主に軍事目的で使用されるため None 54. 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 55. 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 56. 畳み込み層の設計において「リカレント層」と組み合わせる主な理由は何ですか？ 計算速度を向上させるため 重みの数を減少させるため 時系列データのパターンを学習するため 入力の次元を削減するため None 57. YOLO（You Only Look Once）モデルの特徴は何ですか？ 畳み込み層を持たない 物体検出において非常に低い精度を持つ 各物体を別々に検出する 画像全体を一度だけ見て、同時に複数の物体を検出する None 58. 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 59. 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 60. 画像認識タスクでResNetが高い性能を発揮する理由として、次のうち最も適切なものはどれですか？ 小さなモデルサイズを維持するため 畳み込み層の数を減らすため 残差学習（Residual Learning）により深いネットワークを学習可能にするため 非線形活性化関数を使用しないため None 61. 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 62. 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 63. 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 64. 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 65. 全結合層で使用される一般的な活性化関数はどれですか？ ソフトマックス関数 ReLU（Rectified Linear Unit） シグモイド関数 全ての選択肢 None 66. 次のうち、人工知能（AI）の定義としてジョン・マッカーシーが述べたものはどれですか？ 機械が人間のように行動する能力 機械が知的な行動を示すための科学と工学 機械が自律的に意思決定を行う技術 人間の知性を模倣するプログラム None 67. 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 68. 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 69. 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 70. 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 71. a b c d None 72. 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 73. 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 74. 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 75. 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 76. 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 77. ResNet（Residual Network）の特徴として正しいのはどれですか？ 勾配消失問題を軽減するためにスキップ結合を使用する モデル全体にReLU関数を適用する 出力層のみで重みの正則化を行う CNNの畳み込み層を削除する None 78. 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 79. 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 80. 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 81. 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 82. 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 83. 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 84. 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 85. 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 86. 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 87. EUの「AI規制案」において、「高リスクAIシステム」と判断される分野の一例として正しいのはどれですか？ ソーシャルメディアのコンテンツ推薦アルゴリズム ゲーム用AIエージェント 医療機器に用いられる診断支援システム 映画のおすすめシステム None 88. 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 89. 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 90. 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 91. AIを利用したデータ解析において、「情報解析のための利用」として著作権法上の例外規定が適用される条件はどれですか？ 商業目的での利用であっても適用される 学術研究や情報解析目的での利用である 著作物が公開されている場合のみ適用される 著作権者の同意を得ている場合のみ適用される None 92. 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 93. 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 94. 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 95. 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 96. 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 97. 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 98. a b c d None 99. 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 100. 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 101. 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 102. 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 103. 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 104. 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 105. 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 106. 全結合層の計算の過程で「活性化関数」が果たす役割は何ですか？ 出力を線形にする 入力データを増加させる モデルに非線形性を加える 計算を簡略化する None 107. 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 108. 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 109. 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 110. 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 111. 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 112. 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 113. 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 114. 「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 115. 「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 116. 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 117. 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 118. 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 119. 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 120. 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 121. 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 122. 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 123. 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 124. 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 125. 全結合層の主な役割は何ですか？ 特徴を抽出すること モデルの出力を生成すること データの次元を削減すること 入力を正規化すること None 126. 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 127. 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 128. 畳み込み層における「グループ畳み込み」の適用が効果的な理由として最も適切なものはどれですか？ チャンネル間の計算負荷を分散するため 活性化関数の勾配を安定させるため バッチサイズを増加させるため 出力次元を減少させるため None 129. 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 130. 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 131. 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 132. 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 133. 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 134. 次のうち、AIによる自律兵器に関する問題として最も適切なものはどれか。 自律兵器はAIが全てを制御するため、人間の介入は不要である 自律兵器はAIが関与しないため、問題はない 自律兵器は常に人間が操作するため、AIの問題は発生しない 自律兵器が人間の制御を離れて行動するリスクがあり、倫理的な懸念がある None 135. 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 136. 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 137. 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 138. 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 139. 国連のAI倫理ガイドラインでは、AI技術が持続可能な開発に寄与するために、どのような要素が特に重視されていますか？ AI技術が経済成長を加速させること AI技術が自動化を推進すること AIが持続可能な開発目標（SDGs）を達成するための手段として活用されること AIの開発者が自由に技術を利用できること None 140. 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 141. 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 142. 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 143. 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 144. 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 145. 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 146. 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 147. 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 148. 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 149. 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 150. 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 151. 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 152. 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 153. 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 154. 著作権の「公表権」とは何ですか？ 著作物を販売する権利 著作物を他人に譲渡する権利 著作物を削除する権利 著作物を最初に公開する権利 None 155. 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 156. 強いAI（AGI）に関する問題として、最も適切なものはどれか。 強いAIはすでに実現しており、汎用的に使用されている 強いAIは感情を持ち、人間と同じ感覚で行動する 強いAIが実現すると、人間の知能を超える可能性があり、制御が難しくなる 強いAIは人間の指示なしでは動作しないため、リスクはない None 157. 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 158. 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 159. 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 160. AIが「自律兵器」として使用されることへの国際的な懸念が高まる中、提案されている規制手段として最も適切なものはどれですか？ 全てのAI研究を停止する 自律兵器に関する国際条約を制定する 全ての兵器開発にAI技術の使用を禁止する 軍事利用のためのAIデータセットを公開する None Time's up
