【G検定100本ノック⑤】最終確認・総合問題編 - 頻出問題20選

第一次AIブームから第三次AIブームまで、それぞれの時代を代表する中核技術の組み合わせとして最も適切なものを一つ選べ。

A. 第一次：エキスパートシステム、第二次：探索と推論、第三次：ディープラーニング

B. 第一次：探索と推論、第二次：エキスパートシステム、第三次：ディープラーニング

C. 第一次：ディープラーニング、第二次：探索と推論、第三次：エキスパートシステム

D. 第一次：探索と推論、第二次：ディープラーニング、第三次：エキスパートシステム

ある学習済みモデルが未知のデータに対してうまく予測できない状態である「過学習」を防ぐための手法として適切でないものを一つ選べ。

A. ドロップアウト

B. 正則化（L1, L2）

C. データ拡張（Data Augmentation）

D. 学習率を極端に大きくする

自然言語処理において、単語の意味を低次元のベクトルで表現し、単語間の意味的な関係性を計算できるようにした画期的な手法は何か。

A. Bag-of-Words

B. TF-IDF

C. Word2Vec

D. RNN

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において、層が深くなることで発生する勾配消失問題を解決するために考案されたResNetの構造上の最大の特徴は何か。

A. ドロップアウト層の導入

B. プーリング層の廃止

C. スキップ接続（残差接続）

D. アテンション機構の導入

EUで施行されている一般データ保護規則（GDPR）に関する記述として誤っているものを一つ選べ。

A. EU域内の個人データをEU域外に持ち出すことを原則として禁止している。

B. 違反した企業には、全世界の年間売上の最大4%または2000万ユーロのうち、高い方が制裁金として科される。

C. 個人のデータを収集する際は、その目的を明確にし、本人の明確な同意を得なければならない。

D. AIによる自動的な個人評価に基づいて、個人に重大な影響を及ぼす決定を行うことを全面的に許可している。

ある行動の結果として得られる「報酬」を最大化するように、エージェントが試行錯誤を通じて最適な行動方針を学習していく機械学習の手法は何か。

A. 教師あり学習

B. 教師なし学習

C. 強化学習

D. 半教師あり学習

ディープラーニングのモデルが出した予測結果について、その判断根拠を人間が理解できるように説明する技術や考え方の総称を何と呼ぶか。

A. ELSI（倫理的・法的・社会的課題）

B. AGI（汎用人工知能）

C. XAI（説明可能なAI）

D. シンギュラリティ

主に画像認識で用いられる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）と、主に時系列データで用いられる再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の組み合わせとして適切な応用例を一つ選べ。

A. 株価の将来予測

B. 顧客データのグループ分け

C. 画像キャプション生成（画像の内容を説明する文章の生成）

D. ECサイトの商品推薦

AIの倫理に関する議論で頻出する「トロッコ問題」が、主に問いかけている倫理的な対立軸は何か。

A. 功利主義と義務論

B. 自由主義と共同体主義

C. 利己主義と利他主義

D. 相対主義と絶対主義

機械学習のモデル評価において、学習に使用しなかった未知のデータに対する予測性能のことを何と呼ぶか。

A. 頑健性

B. 汎化性能

C. 計算効率

D. 解釈可能性

大規模言語モデル（LLM）の基礎技術であり、文中のどの単語に注目すべきかを動的に学習する仕組みを何と呼ぶか。

A. ゲート機構

B. アテンション機構

C. プーリング機構

D. リカレント機構

ある工場で、製品の外観検査にAIを導入したいと考えている。学習データとして、大量の「正常品」の画像はあるが、「不良品」の画像は極めて少ない。このような状況で、正常なパターンから外れたものを検出するのに最も適した機械学習のアプローチは何か。

A. 回帰

B. 分類

C. クラスタリング

D. 異常検知

「AIによって人間の仕事が奪われる」という議論において、AIが代替するのは「職業」そのものではなく、職業を構成する個別の「タスク」であると捉える考え方を何と呼ぶか。

A. タスクベース・アプローチ

B. スキルベース・アプローチ

C. ジョブ型アプローチ

D. メンバーシップ型アプローチ

個人情報保護法において、特定の個人を識別できないように、かつ、元の状態に復元できないように個人情報を加工した情報のことを何と呼ぶか。

A. 仮名加工情報

B. 個人関連情報

C. 匿名加工情報

D. 要配慮個人情報

あるクラス分類モデルの性能を評価する際に、正解が「陽性」のデータのうち、モデルが正しく「陽性」と予測できたデータの割合を示す指標は何か。がん検診などで「見逃し」を減らすことが重要な場合に用いられる。

A. 正解率（Accuracy）

B. 適合率（Precision）

C. 再現率（Recall）

D. F値（F-measure）

AIが生成したコンテンツ（画像、文章など）が、人間の作ったものかAIが作ったものか区別できなくなるという問題に対処するため、AI自身が生成したコンテンツに人間には知覚できない識別子を埋め込む技術は何か。

A. 電子署名

B. ブロックチェーン

C. 電子透かし（ウォーターマーキング）

D. ステガノグラフィ

ディープラーニングにおいて、モデルの学習に用いるデータが少ない場合に、既存の学習データに回転、反転、拡大縮小、明るさの変更などの処理を加えて、人工的に学習データを増やす手法を何と呼ぶか。

A. データクレンジング

B. データ拡張（Data Augmentation）

C. アノテーション

D. サンプリング

あるAIモデルの学習と運用において、そのプロセス全体を通して、誰がどのような責任を負うのかを明確にすることの重要性を指す言葉は何か。

A. アカウンタビリティ（説明責任）

B. アベイラビリティ（可用性）

C. アジリティ（俊敏性）

D. アクセシビリティ（接続性）

AI研究者であるジェフリー・ヒントン、ヤン・ルカン、ヨシュア・ベンジオの3名が、ディープラーニングへの貢献により2018年に受賞した、コンピュータ科学の分野における最高の栄誉とされる賞は何か。

A. ノーベル物理学賞

B. フィールズ賞

C. チューリング賞

D. プリツカー賞

AIが社会に浸透する未来において、人間がAIに代替されないために、より重要になると考えられる能力の組み合わせとして、最も適切なものを一つ選べ。

A. 計算能力と記憶力

B. 情報検索能力とデータ入力の速さ

C. 批判的思考力、創造性、コミュニケーション能力

D. 特定のソフトウェアを正確に操作する能力