G検定～模擬試験①～ 2024年12月6日2024年12月6日 ailearn 1. 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 2. 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 3. 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 4. 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 5. 全結合層の数が増えると、どのような影響がありますか？ モデルの計算量が減る モデルが過剰適合しやすくなる 学習が早くなる 特徴量の情報が増える None 6. 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 7. AI倫理において「バイアスの排除」が重要視される理由は何ですか？ AIが誤ったデータを扱わないため AIがすべての問題を自動で解決するため AIが特定の集団や個人に対して不公平な判断を行わないようにするため AIがデータを削除できるようにするため None 8. 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 9. 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 10. 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 11. 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 12. 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 13. AIが関与する著作権の問題として、最も適切なものはどれか。 AIが生成した作品に著作権は存在しない AIが生成した作品の著作権は、そのAIを開発したプログラマーが持つ AIが生成した作品に関する著作権問題は、明確な法的枠組みが存在しない AIが生成した作品は常に公共の財産として扱われる None 14. 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 15. 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 16. 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 17. 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 18. 全結合層において、各ニューロンが全ての入力ニューロンと接続されていることの主なメリットは何ですか？ 入力データの次元を削減できる 入力の局所的な特徴を捉える 入力全体の情報を統合できる 出力次元を固定できる None 19. 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 20. 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 21. 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 22. 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 23. 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 24. 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 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. 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 27. 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 28. 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 29. 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 30. 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 31. 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 32. 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 33. ワードエンベディングの技術として有名なものはどれですか？ BERT Word2Vec RNN CNN None 34. 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 35. 「差分プライバシー（Differential Privacy）」とは何を指しますか？ 個人データを完全に削除する技術 個人を特定できない形でデータを活用するための数学的手法 個人データを暗号化するためのプロセス データを特定のグループ間で共有する技術 None 36. 全結合層を使用する際、ドロップアウトが推奨される理由は何ですか？ モデルの計算を簡素化するため 特徴量を選択するため モデルの訓練を早くするため 過剰適合を防ぐため None 37. 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 38. 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 39. 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 40. 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 41. 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 42. 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 43. 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 44. 転移学習において全結合層を再学習（Fine-tuning）する主な理由として最も適切なものはどれですか？ 入力データの次元を削減するため モデル全体の計算コストを削減するため 出力次元を固定するため 既存の特徴を新しいタスクに適応させるため None 45. 次のうち、AIの発展が社会的格差の拡大に繋がるリスクとして最も正しいものはどれか。 AIはすべての人に平等に機会を提供するため、格差の拡大はない AI技術へのアクセスやスキルの違いによって、特定の人々が不利益を被る可能性がある AIは政府が管理しているため、格差の拡大を防ぐ仕組みが整っている AIは自動的に格差を是正する能力を持っている None 46. 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 47. 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 48. 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 49. 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 50. 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 51. 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 52. 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 53. 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 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. CNNのプーリング層の役割として適切なのはどれですか？ 畳み込み操作を行い、特徴量を抽出する 特徴マップのサイズを縮小し、計算負荷を軽減する 勾配消失問題を防ぐ 入力データのスケーリングを行う None 56. 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 57. a b c d None 58. 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 59. 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 60. 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 61. 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 62. 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 63. 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 64. 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 65. 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 66. 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 67. 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 68. 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 69. 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 70. 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 71. 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 72. 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 73. 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 74. 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 75. 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 76. 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 77. 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 78. 次のうち、文章の感情分析に適した手法はどれですか？ 次元削減 SVM 回帰分析 トピックモデル None 79. 「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 80. 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 81. 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 82. 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 83. 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 84. 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 85. 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 86. 畳み込み層のパディングとは何ですか？ 出力の次元を削減する技術 入力データのサイズを増やすために追加されるピクセル モデルの正則化手法 フィルターのサイズを変更する方法 None 87. 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 88. 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 89. 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 90. 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 91. 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 92. 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 93. 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 94. 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 95. 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 96. 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 97. 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 98. 「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 99. 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 100. 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 101. 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 102. 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 103. 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 104. 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 105. 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 106. 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 107. 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 108. 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 109. 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 110. 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 111. 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 112. 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 113. 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 114. 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 115. 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 116. 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 117. 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 118. 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 119. 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 120. 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 121. 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 122. 国連の「AI倫理勧告」において、AI技術が「持続可能な開発目標（SDGs）」に貢献するために特に必要とされる要素は何ですか？ エネルギー効率を高める設計と公正な利用の推進 AI技術をすべての国に無制限で供給すること AIのすべてのアルゴリズムを公開すること AIの使用を先進国に限定すること None 123. 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 124. 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 125. 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 126. 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 127. 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 128. 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 129. 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 130. 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 131. 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 132. 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 133. 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 134. 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 135. 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 136. 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 137. 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 138. 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 139. 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 140. 次のうち、AIの安全性に関する課題として最も正しいものはどれか。 AIは常に安全であり、リスクは存在しない AIが誤った判断を行う可能性があるため、安全対策が必要である AIの動作は人間がすべて制御できるため、安全対策は不要である AIは感情を持たないため、危険な行動は取らない None 141. 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 142. 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 143. 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 144. AIを活用したサービスで、個人情報の匿名化処理が十分でない場合に発生するリスクは何ですか？ データの処理が高速化するリスク AIモデルの精度が向上するリスク 個人情報の削除が不可能になるリスク 法律に基づいて罰則が科されるリスク None 145. AIシステムが「データポータビリティの権利」をどのようにサポートするべきですか？ データを他のユーザーに販売できる データを削除せずに無期限で保存する データの変更を禁止する ユーザーが自分のデータを他のシステムやサービスに移行できるようにする None 146. 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 147. 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 148. AIを用いた画像生成サービスが生成した著作物に対して、ユーザーが行使できる権利は何ですか？ 著作権は発生しないが、生成物を自由に使用できる サービス提供者が著作権を保有するが、ユーザーは商業利用できる ユーザーが生成した作品の著作権を持つ AIによる生成物は著作権保護を受けない None 149. 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 150. 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 151. 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 152. 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 153. 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 154. 米国の「AI倫理原則」において、「説明責任」とはどのように定義されていますか？ AIが人間に代わってすべての責任を持つこと AIの開発者や運用者が、AIの決定に対して責任を負うこと AIが自動で問題を解決すること AIが自己学習を行うこと None 155. 「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 156. 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 157. 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 158. 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 159. 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 160. 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 Time's up
