G検定～模擬試験～ 2024年11月3日2024年11月3日 ailearn 1. 「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 2. AIによる学術論文の査読システムで、特定の分野の論文が過小評価されている場合、どのようなバイアスが影響している可能性がありますか？ AIがすべてのデータを正確に処理していない AIが査読者の判断を無視している AIがデータを削除している 学術分野に関するデータの不均衡 None 3. 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 4. GDPR（一般データ保護規則）におけるAIの透明性に関する規定は何ですか？ ユーザーは自分のデータがどのようにAIによって処理されるかを知る権利がある AIシステムはすべての判断を公開する必要がある AIはすべてのデータを匿名化する必要がある AIは個人データを保存してはならない None 5. 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 6. AIプロジェクトの「MLOps（Machine Learning Operations）」が必要とされる理由は何ですか？ モデルの学習時間を短縮するため AIモデルの開発、デプロイ、運用を効率的に管理・自動化するため データの前処理を効率化するため モデルの精度を向上させるため None 7. Parametric ReLU（PReLU）で、パラメータを学習することで得られる利点は何ですか？ ReLUを完全に無効化できる 負の入力に対する勾配を学習して最適化できる 訓練データの前処理を行う 勾配爆発を防ぐ None 8. 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 9. AIの悪用における「ディープフェイク」とは何を指しますか？ AIが無断でデータを収集すること AIが生成したリアルな偽造映像や音声を指す AIがデータの誤りを訂正すること AIが他のAIと連携すること None 10. AIプロジェクトの進行管理において、「アジャイル開発」が選ばれる理由は何ですか？ 開発プロセスが迅速で、柔軟に変更に対応できるため 全てのプロジェクトフェーズを一度に完了できるため データの前処理を効率化できるため 開発コストが削減されるため None 11. モデルの軽量化手法として「低ランク近似」を用いる場合の主な目的は何ですか？ モデルの精度を向上させる データセットを小さくする モデルのパラメータを減少させ、効率化を図る モデルの学習時間を増やす None 12. Deep Residual Networks（ResNet）におけるReLUの役割は何ですか？ 残差を計算するため 残差接続を消去するため 非線形性を導入し、学習を安定化させるため モデルを小さくするため None 13. プーリング層の主な目的は何ですか？ データの次元を削減すること 勾配消失を防ぐこと 特徴量を増加させること 重みを学習すること None 14. Self-Attentionはどのような仕組みですか？ 各入力の要素が、他のすべての要素と相互作用し、注目する モデルの全体の重みを調整する 出力層に適用される正則化手法 過剰適合を防ぐためのドロップアウト None 15. 音声認識における「注意機構（Attention）」の役割は何ですか？ 音声信号中の重要な部分に焦点を当て、関連する情報に重みを付ける 音声信号の周波数成分を分析する 音声信号を圧縮する 音声データを正規化する None 16. 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 17. グラフ探索において、サイクル（循環）が存在する場合にどのように処理するか、最も適切な方法はどれか。 サイクルを無視して探索を続ける サイクルを検出したら、即座に探索を中断する サイクルを検出したら、そのノードを再度訪問しないようにする サイクルを検出することは不可能である None 18. モデル評価において「グラウンドトゥルース」とは何を指しますか？ モデルのトレーニングデータ 正解ラベル、すなわち実際の正しい出力 モデルのハイパーパラメータ 学習率の設定値 None 19. AIの「透明性」と「説明可能性」の違いとして適切なのはどれですか？ 透明性はAIの動作が理解できる形で公開されること、説明可能性はAIがなぜその判断をしたのかを説明できること 透明性はAIの判断が非公開になること、説明可能性は判断が公開されること 透明性はAIがすべてのデータを削除すること、説明可能性はデータが公開されること 透明性と説明可能性は同じ意味である None 20. データ拡張はどのようなタイプの学習において効果的ですか？ 無教師あり学習 教師あり学習 強化学習 深層強化学習 None 21. 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 22. あるデータセットに対して異常検知を行う際、データ内のほとんどが正常であり、異常データは非常に少ない場合、適切なアプローチはどれですか？ K-meansクラスタリングを適用する 主成分分析を行う 階層的クラスタリングを行う Isolation Forestを適用する None 23. 深層強化学習で報酬の「遅延」が問題となる理由は何ですか？ エージェントが遅延報酬を正しく評価できないことが多いため 遅延報酬はエージェントに無関係なため 遅延報酬は常に負の値であるため 遅延報酬は割引率に影響されないため None 24. バッチ正規化層が適用されるタイミングはどの部分ですか？ 入力層の前 各層の出力後、アクティベーション関数の前 各層の入力後、アクティベーション関数の後 最終層の直後 None 25. 学習率が小さすぎると、どのような問題が発生しますか？ 学習が収束しない 学習速度が遅くなる モデルが過剰適合する バッチサイズが固定される None 26. スキップ結合を適用する際、出力の次元が異なる場合にはどのような工夫が必要ですか？ 入力を減少させる 1x1の畳み込みを使用して次元を揃える そのまま結合する 出力をリセットする None 27. AI関連のソフトウェアに対して、不正競争防止法の「営業秘密」として保護されるためにはどのような措置が必要ですか？ ソフトウェアのソースコードが適切に管理され、外部に漏れないようにすること ソフトウェアを公開すること ソフトウェアを他社と共有すること ソフトウェアを商業的に利用すること None 28. AI技術を持つ企業が、市場で競争を排除するために「排他的取引契約」を結ぶことは、独占禁止法に違反する可能性がありますか？ はい、特定の取引先にのみAI技術を提供する行為は競争を制限する可能性がある いいえ、取引契約は自由に結ぶことができる はい、AI技術を他社に無償で提供する場合のみ違反となる いいえ、独占禁止法は取引契約には適用されない None 29. 特許法における「発明の公開」と「秘密保持契約（NDA）」の関係性は何ですか？ NDAにより発明は公開されない 発明の公開を遅らせるためにNDAを活用する NDAは特許取得に必須である 発明はNDAによって自動的に特許が認められる None 30. 「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 31. 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 32. 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 33. 「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 34. AIによる「敵対的生成ネットワーク（GAN）」がフェイクニュースの作成に悪用された場合、どのような影響が考えられますか？ AIが誤ってニュースを削除する AIが非常にリアルな虚偽情報を生成し、社会的混乱を引き起こす可能性がある AIがニュースを公開しない AIがニュースの信頼性を高める None 35. モデルの解釈性を犠牲にせずに精度を向上させるための技術として適切なのはどれですか？ 蒸留モデル（Model Distillation） ドロップアウト バッチ正規化 過学習の防止 None 36. 深層ニューラルネットワークにおける勾配消失問題を避けるための他の技術はどれですか？ ドロップアウト バッチ正規化 活性化関数のReLU 全ての選択肢 None 37. 誤差逆伝播法の計算が終わった後、何を行いますか？ モデルのアーキテクチャを変更する 重みを更新する 訓練データを再設定する テストデータを使用する None 38. AIプロジェクトの進行において「過学習」を防ぐために使用される技術はどれですか？ データのスケーリング 学習率の増加 ドロップアウト データの削減 None 39. 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 40. 強化学習における「探索と活用のトレードオフ」とは何ですか？ 環境の状態を観測しないこと 新しい行動を試すこと（探索）と既に知られている良い行動を繰り返すこと（活用）のバランスを取ること 行動を完全にランダムに選ぶこと エージェントが報酬を得ないこと None 41. 転移学習とは何ですか？ 訓練データを増やす手法 事前に学習したモデルを他のタスクに適用する手法 モデルの重みを初期化する手法 モデルの出力層を再訓練する手法 None 42. 特許権の侵害に対する救済措置として、一般的にどのようなものがありますか？ 損害賠償請求や差止請求 権利の無効化 発明の公開 特許権の販売 None 43. L1正則化を使用するとどのような効果がありますか？ 特徴選択を促進する 重みを均等に減少させる モデルのパラメータ数を増加させる 学習速度を遅くする None 44. 転移学習において、事前学習済みモデルの「出力層」を更新する理由は何ですか？ モデルの速度を上げるため 訓練データを減らすため 新しいタスクでのパフォーマンスを低下させるため 新しいタスクに対応するため None 45. AIによる刑事司法システムで、特定の人種が過度に厳しい処罰を受けている場合、その原因として考えられるのは何ですか？ AIが人種データを誤って処理している AIが訓練データに含まれる歴史的なバイアスを学習している AIがデータを適切に解析していない AIがデータをすべて削除している None 46. エキスパートシステムにおける「メタ知識」とは何か？ 推論の方法や、知識の使い方に関する知識 推論に必要な基本的な知識 知識ベースに格納された事実の集まり 自然言語で表現された知識 None 47. マルチモーダル学習における「中間統合（Intermediate Fusion）」の特徴は何ですか？ モダリティの特徴を複数の段階で統合する すべてのモダリティのデータを最初に統合する モダリティごとに個別に学習し、最後に統合する モダリティを同時に処理するが別々の出力を得る None 48. 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 49. 「勾配クリッピング」がRNNの学習に有効な理由は何ですか？ 勾配消失を防ぐため 勾配爆発を防ぐため 勾配を強化するため 学習率を調整するため None 50. ディープラーニングで使用される「ReLU（Rectified Linear Unit）」の特徴はどれか？ 入力が負の値の場合、0を出力する 入力が0以上の値の場合、負の数を出力する 勾配消失問題を引き起こす 入力に対して常に同じ値を返す None 51. 次のうち、深さ優先探索（DFS）の利点として最も適切なものはどれか。 メモリ使用量が少ない 常に最適解を保証する ゴールに到達するまで探索は止まらない 同時に複数のパスを探索する None 52. プーリング層で生じる情報の損失に関して、どのような影響がありますか？ 一部の情報が失われるが、重要な特徴は保持される プーリング層は情報損失を避ける 全ての情報が保持される 情報損失は発生せず、情報が増加する None 53. モデルの評価指標として「精度（Accuracy）」が使用されるのはどのような場合ですか？ クラスのバランスがとれている分類問題 データの欠損が多い場合 クラスに偏りがある分類問題 精度よりも再現率が重要な場合 None 54. 変分オートエンコーダ（VAE）の損失関数に含まれる「KLダイバージェンス」は何を表しますか？ モデルの誤差を最小化する値 出力層での分類精度 活性化関数の変化量 潜在変数の確率分布と正規分布との違い None 55. ディープラーニングにおける「バッチ正規化（Batch Normalization）」の主な利点は何か？ モデルの重みをランダムに初期化する 訓練データのバッチサイズを調整する モデルの出力を正規分布に変換する モデルの訓練速度を向上させ、勾配消失問題を緩和する None 56. AI開発におけるデータ取得の際、不正競争防止法に抵触する行為はどれですか？ 合法的にデータを購入すること 営業秘密を不正に取得して学習データに利用すること 公開データセットを使用すること 他社と共同でデータを取得すること None 57. マルチモーダル学習の実用例として、正しいものはどれですか？ 音声データを使った機械翻訳 画像とテキストを組み合わせた自動キャプション生成 テキスト分類のみを行う 音声のみで動物の画像を分類する None 58. 次の探索アルゴリズムのうち、常に最適解を保証するものはどれか。 深さ優先探索 貪欲法 幅優先探索 山登り法 None 59. 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 60. 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 61. 「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 62. エキスパートシステムでの「信頼度（確信度）」を持った推論について、どれが正しいか？ 推論結果が常に正しいと仮定する 各ルールに確率や信頼度を割り当て、推論の不確実性を考慮する 推論に不確実性を導入することはない 信頼度は推論の速度を上げるために使われる None 63. AIシステムにおける「説明可能性（エクスプレイナビリティ）」が欠如している場合、どのようなセキュリティリスクが生じますか？ システムの動作が停止する AIの判断や行動が理解できないため、不正アクセスや攻撃を検出できなくなる システムが自動で自己修復できなくなる システムが正確に動作しなくなる None 64. 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 65. 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 66. 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 67. 外れ値が多いデータセットでMSEを使用した場合のリスクは何ですか？ 学習が遅くなる モデルが正確にならない 外れ値に過剰適合する モデルの構造が複雑になる None 68. AIプロジェクトで重要な「ステークホルダーの調整」が困難になる理由はどれですか？ AIプロジェクトの技術的複雑性が高いため、全てのステークホルダーが理解しづらい データ収集の難易度が高いため 開発ツールの選定に時間がかかるため モデルの精度を向上させるため None 69. マルチモーダル学習のタスクにおいて、エラーが発生しやすい要因として考えられるのはどれですか？ データが大量であること モデルが小さいこと モダリティ間の非同期性やデータの欠落 データが多様でないこと None 70. 部分観測マルコフ決定過程（POMDP）を使用する強化学習の課題において、エージェントが隠れた状態を推定するために一般的に用いる手法はどれですか？ 信念状態を用いる 行動をランダムに選ぶ 環境のモデルを完全に構築する 状態を無視する None 71. AIアルゴリズムの特許取得において、最も考慮すべき点はどれですか？ アルゴリズムが公開されているかどうか アルゴリズムが商業利用されているかどうか アルゴリズムが他国で使用されているかどうか アルゴリズム自体が特許法に基づく発明として認められるかどうか None 72. スキップ結合を持つネットワークが収束しやすい理由は何ですか？ 勾配が消失しにくくなるため 重みが固定されるため 学習率が自動調整されるため 出力層が早く更新されるため None 73. スキップ結合を使うことで、ネットワークの性能が悪化する可能性がある状況はどれですか？ スキップ結合を多用しすぎた場合 活性化関数を間違えた場合 学習率が高すぎる場合 いずれも正しくない None 74. 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 75. 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 76. AIサービス提供契約において、委託者がサービス提供者に対して持つ権利として、一般的に認められるものはどれですか？ サービス提供者の知的財産権を取得する権利 サービスの停止を要求する権利 サービス提供者に罰金を科す権利 サービスの品質に関する保証を求める権利 None 77. 次のうち、教師なし学習でよく使用される次元削減の手法はどれですか？ 決定木 主成分分析（PCA） ナイーブベイズ ランダムフォレスト None 78. ファインチューニングにおいて「学習率」を小さく設定する理由は何ですか？ モデルの訓練時間を短縮するため 学習が不安定になるのを防ぐため モデルの精度を向上させるため 訓練データを増やすため None 79. GANの訓練中に発生する問題として知られている「モード崩壊（Mode Collapse）」とは何ですか？ GANが全くデータを生成できなくなる現象 生成モデルが単一のタイプのデータしか生成できなくなる現象 識別モデルが誤った判断を行う現象 学習が収束しない現象 None 80. AIが「公平性」を持っているかどうかを評価するために、何が重要ですか？ AIの結果が特定の集団や個人に偏らず、全体として平等であることを評価すること AIが常に正確な結果を提供すること AIの開発者がアルゴリズムを公開すること AIが高速に動作すること None 81. TransformerモデルがRNNに比べて計算効率が高い理由は何ですか？ パラメータ数が少ないから 訓練データを使わないから 勾配爆発が発生しないから 並列処理が可能だから None 82. シグモイド関数の主な欠点は何ですか？ 出力が0か1しかない 計算速度が遅い 勾配消失問題が発生しやすい 勾配爆発問題が発生しやすい None 83. 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 84. AIが自動で生成する「フェイクレビュー」は、どのような社会的リスクをもたらしますか？ AIが商品の評価を正確に行う 虚偽のレビューが拡散され、消費者の判断が歪められるリスク AIがレビューを削除する AIがレビューを暗号化する None 85. 独占禁止法において「不当な取引制限」とは何ですか？ 企業が自由に価格を設定する行為 競合企業が協定を結び、取引の条件を制限する行為 企業が市場に参入する行為 企業が他社と技術を共有する行為 None 86. AI技術を利用した商品の模倣が不正競争防止法に違反する場合、模倣品に対する制裁措置はどれですか？ 模倣品の販売許可 模倣品の宣伝活動 模倣品の改良 模倣品の販売差止請求と損害賠償請求 None 87. 最大プーリングを使用することで得られる主な利点は何ですか？ 局所的な特徴が強調される 全ての情報が均等に反映される モデルの計算負荷が増加する 勾配消失が防がれる None 88. 次のうち「回帰問題」に適したアルゴリズムはどれか？ ロジスティック回帰 K-最近傍法（K-NN） 線形回帰 Naive Bayes None 89. 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 90. AIシステムにおける「セキュリティインシデント」の報告が遅れることで、どのようなリスクが増大しますか？ システムの効率が低下する 不正アクセスや攻撃が継続され、被害が拡大するリスク システムが自動的に修復される システムのアップデートが遅れる None 91. AI開発委託契約で成果物の納期が遅れた場合の対応として、委託者が契約解除を選択できる条件は何ですか？ 委託者の判断で自由に解除できる 契約で明示的に解除条件が定められている場合 納期に関係なく契約を解除できる 納品後に解除を選択できる None 92. 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 93. Self-Attentionが畳み込み層と異なる点はどれですか？ Self-Attentionは局所的な情報のみを扱う Self-Attentionは画像データに適用されない Self-Attentionは順序情報を考慮しない Self-Attentionはグローバルな情報に焦点を当てる None 94. 畳み込み層とプーリング層を組み合わせる主な理由は何ですか？ モデルの精度を向上させるため 活性化関数の効果を最大化するため 重みの更新を効率化するため 次元削減と特徴抽出を同時に行うため None 95. 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 96. 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 97. 次のうち、ディープラーニングにおいて「活性化関数」としてよく使用されるものはどれか？ 決定木 SVM ReLU（Rectified Linear Unit） 最近傍法 None 98. 特許出願に関して、出願後に行う「特許請求の範囲」とは何を示しますか？ 発明の技術的範囲を定義し、特許として保護される部分 特許の公開範囲 特許権の譲渡範囲 特許庁への申請書の範囲 None 99. AIプロジェクトにおけるデータの前処理の役割は何ですか？ モデルの精度を低下させる データのノイズを削減し、モデルが学習しやすい状態にする アルゴリズムを選定するためのプロセス データを削除する手法 None 100. 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 101. 音声合成技術における「テキスト音声合成（TTS）」とは何ですか？ 音声をテキストに変換する技術 音声を圧縮する技術 テキストを音声に変換する技術 音声をノイズ除去する技術 None 102. ディープラーニングで使用される「ソフトマックス関数」の主な用途は何か？ 分類問題において、各クラスの確率を出力する 入力データの正規化を行う データの次元を削減する データをランダムにシャッフルする None 103. 誤差逆伝播法が適用されるネットワークにおいて、隠れ層の数が多い場合、何が懸念されますか？ 学習速度が速くなる 計算コストが低くなる 過剰適合のリスクが増える モデルの解釈が容易になる None 104. 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 105. 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 106. AIによる悪用を防ぐために必要な「倫理的ガバナンス」の役割は何ですか？ AIの開発を停止すること AIを常に最新にアップデートすること AIの開発・運用において、倫理的な基準やルールを設け、それに従って管理すること AIにすべての責任を負わせること None 107. 生成モデルのトレーニングにおいて「ラベルスムージング」が導入される理由は何ですか？ ラベル付きデータを生成するため 学習率を一定に保つため データの多様性を確保するため 識別モデルが過度に確信を持つことを防ぐため None 108. 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 109. 正規化層の使用が特に重要となるのはどのようなモデルですか？ 深層ニューラルネットワーク 線形回帰モデル サポートベクターマシン ロジスティック回帰モデル None 110. 誤差逆伝播法で計算される出力層の誤差はどのように求められますか？ 出力値と実際の値の差を計算する 重みの二乗和を計算する アクティベーション関数の出力を平均する 勾配を二乗する None 111. 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 112. 次のうち、エキスパートシステムの開発における「知識獲得」の主な課題はどれか？ 必要なデータを効率的に収集すること 専門家の知識を形式化し、システムに組み込むこと データベースの効率的な設計 ルールを自動生成すること None 113. クロスエントロピー誤差はどのような場合に使用されますか？ 回帰問題 分類問題 強化学習問題 次元削減問題 None 114. バッチ正規化を使用した場合、アクティベーション関数にReLUを選ぶ理由は何ですか？ ReLUは非線形性を持たないため ReLUは出力が負にならないため ReLUは勾配消失問題に強いため ReLUは計算コストが低いため None 115. ハイパーパラメータのチューニングを行う際に、どの手法が一般的に用いられますか？ 学習率の自動調整 グリッドサーチやランダムサーチ モデルの初期化 データの分割方法 None 116. 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 117. Conditional GAN（CGAN）の主な特徴は何ですか？ 生成するデータにラベルを付与することで、特定の条件に基づいたデータ生成が可能になる 生成データを圧縮する モード崩壊を完全に防ぐ 識別モデルを訓練しない None 118. 知識表現の方法である「セマンティックネットワーク」として正しいものはどれか？ 知識をツリー構造で表現する 知識をグラフ構造で表現する 知識を表計算シートで表現する 知識を論理式で表現する None 119. 強化学習のタスクにおいて、エピソードの長さを短く設定することにはどのような利点がありますか？ 報酬が得られる頻度が減る 環境の状態が複雑になる 行動選択の難易度が上がる 学習が早く進む可能性がある None 120. 外れ値が多いデータセットにおいて、MSEの代替として使用される誤差関数はどれですか？ 平均絶対誤差（MAE） Huber誤差 カテゴリカルクロスエントロピー コサイン類似度 None 121. 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 122. 平均二乗誤差（MSE）が外れ値に敏感である理由はどれですか？ 絶対値を計算するため 誤差を累積するため モデルの構造に依存するため 誤差を二乗するため None 123. モデルの解釈性とは何を指しますか？ モデルが複雑であること モデルがどのようにして予測や判断を行ったかを説明できること モデルの性能が高いこと モデルが高速に動作すること None 124. ReLUを使用する利点として適切なのはどれですか？ 勾配爆発問題を防ぐ 勾配消失問題を防ぐ ニューロンのすべての重みをリセットする 計算が効率的であり、学習が高速 None 125. 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 126. 次のうち「勾配消失問題」を回避するために提案された活性化関数はどれか？ シグモイド関数 ReLU（Rectified Linear Unit） ソフトマックス関数 タンジェント関数 None 127. AIシステムにおける「安全性」とは、どのようなことを指しますか？ AIが物理的な危害を引き起こさないこと AIシステムが常に正しい結果を提供すること AIがユーザーのプライバシーを保護すること AIが常に高速に動作すること None 128. 正則化手法として「Early Stopping」とは何ですか？ モデルの訓練を短縮する方法 学習率を動的に調整する手法 訓練データの量を減らすこと モデルの訓練を早期に停止する手法 None 129. 教師なし学習で、異常検知を行う場合に適したアルゴリズムはどれですか？ 線形回帰 K-meansクラスタリング Isolation Forest ロジスティック回帰 None 130. 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 131. 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 132. 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 133. 強化学習において「エージェント」とは何を指しますか？ 環境の状態 行動を選択して報酬を得る主体 学習アルゴリズム 状態遷移モデル None 134. 平均プーリングを使用することで得られる利点は何ですか？ 局所的な特徴が強調される ノイズの影響を緩和し、滑らかな特徴が抽出される モデルの計算負荷が増加する 特徴量が増加する None 135. 教師あり学習の分類モデルにおいて、精度が非常に高いが、再現率が低い場合、どのような対策が有効ですか？ 正則化を強める クラスタリング手法を使用する テストデータのサイズを増やす 精度と再現率のバランスを考慮したF1スコアを最適化する None 136. AIプロジェクトにおける「デプロイ」とは何ですか？ モデルの学習プロセス 開発したモデルを本番環境に導入し、運用すること モデルの評価を行うプロセス データ収集を開始すること None 137. 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 138. ディープラーニングにおける「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）」の主な用途は何か？ 自然言語処理 音声認識 時系列データの予測 画像認識 None 139. 「死んだニューロン」問題を防ぐための改善策として適切なのはどれですか？ シグモイド関数に置き換える 勾配爆発を防ぐ Leaky ReLUやPReLUを使用する 学習率を高く設定する None 140. AIシステムがサイバー攻撃を受けた場合、何が最優先で行うべき対応ですか？ システムの動作を完全に停止する 攻撃の痕跡を消去する 被害範囲を評価し、迅速に攻撃を封じ込める システムを再起動する None 141. AIを用いた個人情報の無断収集が行われた場合、企業が直面する可能性のある法的リスクは何ですか？ プライバシー保護法やGDPRに違反する可能性がある AIが自動的に法令を修正する AIがデータを削除する AIが個人情報を暗号化する None 142. 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 143. 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 144. 機械学習において「過学習（オーバーフィッティング）」とは何か？ モデルが学習データに過度に適合し、新しいデータに対しての汎化能力が低下すること モデルが学習データに適合できず、予測精度が低下すること 学習データが十分でないために、モデルの性能が低いこと モデルが極端に単純化され、性能が高くなること None 145. 転移学習における「ドメイン適応（Domain Adaptation）」の役割は何ですか？ 異なる分布のデータに対してモデルを適応させる モデルの訓練速度を向上させる 学習データを増やす モデルのパラメータ数を削減する None 146. バッチ正則化が効果的でない状況はどれですか？ 学習率が非常に高い場合 ミニバッチサイズが小さい場合 モデルが非常に浅い場合 入力データが標準化されていない場合 None 147. 音声認識モデルでのデータ拡張技術として、一般的に使用されるものはどれですか？ フィルターサイズの増加 ピッチシフトやタイムストレッチ データの正規化 フォン数の削減 None 148. 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 149. 正規化層の主な目的は何ですか？ 勾配消失を防ぐ 学習率を調整する パラメータを減少させる 重みの初期化を最適化する None 150. ドロップアウトの目的は何ですか？ モデルの複雑さを増す 学習を加速する 特徴選択を行う 過剰適合を防ぐ None 151. 深層強化学習で用いられる「ターゲットネットワーク」とは何ですか？ エージェントの行動を評価するためのネットワーク 報酬の割引率を計算するネットワーク ノイズを除去するためのネットワーク 学習を安定させるために使用されるネットワーク None 152. 誤差逆伝播法を使用する際の「学習率」の役割は何ですか？ モデルの精度を向上させる データのバッチサイズを決定する 訓練データの数を増やす 勾配の更新量を調整する None 153. 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 154. DQNアルゴリズムで使用される「固定ターゲットネットワーク」の主な目的は何ですか？ エージェントの行動を制御するため Q値の更新を安定化させるため 環境の報酬を固定するため モデルの学習速度を上げるため None 155. 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 156. 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 157. マルチモーダル学習とは何ですか？ 単一のデータソースを使用してモデルを訓練する手法 複数の異なるデータモダリティ（例: 画像、音声、テキスト）を統合して学習する手法 異なるネットワーク構造を比較する手法 データの前処理を行う手法 None 158. 「主成分分析（PCA）」がデータ解析で重要視される理由は何ですか？ データを標準化するため データのノイズを増やすため データの次元削減を行い、データの本質的な情報を抽出するため データの欠損を補完するため None 159. 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 160. 次の中で、教師あり学習アルゴリズムとして正しいものはどれですか？ 主成分分析（PCA） ランダムフォレスト 階層的クラスタリング DBSCAN None Time's up
