⑦ 数理・DS・AIモデルカリキュラム
データサイエンティスト検定リテラシーレベル 第290問
問題
生成AIの学習データが偏っている場合に発生しやすい問題はどれか。
A公平性を欠いた偏見や差別的なコンテンツの生成✓ 正解
Bコンピュータウイルスの自動駆除
Cデータ処理速度の劇的な向上
Dハードウェアの物理的な故障
正解
A：公平性を欠いた偏見や差別的なコンテンツの生成
解説
社会に存在する偏見が含まれたデータで学習した場合、生成AIは公平性を欠いた回答を出力するリスクがあります。
分野解説：⑦ 数理・DS・AIモデルカリキュラム
社会におけるAI・データ活用の全体像を学ぶ分野です。Society 5.0の概念、バリューチェーンや事業活動の各領域でのAI活用例（研究開発・ダイナミックプライシング・チャットボットなど）、生成AIとプロンプトエンジニアリング、AI活用に求められる能力などが問われます。数理・DS・AIを社会実装の視点でとらえる分野なので、技術そのものより「どの場面で何のために使うか」という活用の文脈を押さえることが得点につながります。
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データサイエンティスト検定リテラシーレベルについて
DS検定リテラシーレベルの基礎を固める
| 主催 | 一般社団法人 データサイエンティスト協会 |
|---|---|
| 出題形式 | 100問（CBT方式） |
| 試験時間 | 100分 |
| 受験料 | 11,000円（税込）※学生5,500円 |
| 合格基準 | 合格基準は公式サイトで要確認 |
| 難易度 | ★★★☆☆ |
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DS検定リテラシーレベルは広く浅い、その広さが壁になる
暗記で押し切れないのがビジネス力のケーススタディで、目的から逆算する思考に慣れていないと失点する。一方でSQLや分散処理は実装力でなく役割の理解を問うため、食わず嫌いが損になる。
統計・機械学習・SQLを横断するDS検定の用語早見表
代表値や確率分布から評価指標、SQLや分散処理まで、性質の違う用語を横に並べて対比。決定木を深くすると過学習を招くように、手法は問題が起きる場面とセットで覚える構成にした。