ケンテイラボ

生成AIパスポート 問題一覧

全492問を分野別に一覧表示しています。各問題タイトルをクリックすると詳しい解説ページが開きます。

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① AI基礎

55問

AI（人工知能）の歴史・定義・分類を学ぶ分野です。第一次AIブーム（推論・探索）、第二次（エキスパートシステム）、第三次（機械学習・ディープラーニング）の流れと、強いAI／弱いAI、特化型AI／汎用AIといった分類を押さえます。AGI（汎用人工知能）やシンギュラリティといった概念、機械学習・深層学習・ニューラルネットワークの基本用語も頻出。生成AIの位置づけを理解する土台となる重要分野です。

第1問人工知能を意味する「AI」は何という言葉の略記か。第2問一般的なAIの定義として最も適切なものはどれか。第3問現在のAIの能力に関する説明として正しいものはどれか。第4問AIとロボットの違いについて正しい説明はどれか。第5問AIの研究の礎を築いた「ダートマス会議」が開催された年はいつか。第6問第2次世界大戦中に初期のコンピュータが開発された主な目的は何か。第7問ディープラーニングなどの技術進歩により自動的に画像を生成する技術として知られるものはどれか。第8問AIに知能をもたらす仕組みとして現在主流となっている2つの手法はどれか。第9問ルールベースのシステムに関する記述として誤っているものはどれか。第10問機械学習を「明示的にプログラムされることなく経験から学習する能力をコンピュータに与える学問領域」と定義したのは誰か。第11問入力データとそれに対する正解データのペアを与えてモデルをトレーニングする手法はどれか。第12問教師なし学習における「クラスタリング」の目的は何か。第13問データの次元数を減らすことで情報を保持しながら特徴を抽出する教師なし学習の手法はどれか。第14問コンピュータに目標を設定し目標達成に近づく行動をとった際に報酬を与えることで学習させる手法はどれか。第15問強化学習において各状態でどのような行動を取るべきかを示すルールを何というか。第16問少量の正解データと大量のラベルのないデータを用いて効率的に学習する手法はどれか。第17問半教師あり学習のメリットとして正しいものはどれか。第18問「どの問題にも万能で汎用的なモデルは存在しない」という機械学習における大前提の定理を何というか。第19問ニューラルネットワークは人間の体のどの部分の仕組みを真似たものか。第20問人間の脳において高度な働きを支えている細胞は何か。第21問神経細胞同士などの間で情報を伝達する役割を持つ接合部を何と呼ぶか。第22問ニューラルネットワークを何層にも重ねて作られた技術を何と呼ぶか。第23問AIが画像を認識する際画像を細かい要素に分けて見るがこの細かい要素を何というか。第24問ニューラルネットワークモデルにおいて出力データと正解データのズレを何と呼ぶか。第25問訓練データに過剰に適合してしまい未知のデータに対してうまく予測できなくなる現象は何か。第26問過学習を避けるためにデータの一部を検証用として取り分け最適なタイミングで学習を止める手法はどれか。第27問モデルの複雑さを制限しパラメータの量を調整することで過学習に対処する手法はどれか。第28問中間層においてランダムに一部の人工ニューロンを無効化することで過学習を避ける手法はどれか。第29問1つの問題で学習したモデルの知識を別の問題へ適用する手法を何というか。第30問レベル1のAIの特徴として正しいものはどれか。第31問レベル1のAIの代表例はどれか。第32問複数の行動パターンから次のアクションを選択できるレベル2のAIの代表例はどれか。第33問IBMが開発しアメリカのクイズ番組で優勝したレベル2のAIに近いシステムの名前は何か。第34問機械学習を利用したレベル3のAIの特徴はどれか。第35問ディープラーニングを利用したレベル4のAIの特徴として正しいものはどれか。第36問弱いAIの定義として正しいものはどれか。第37問強いAIの定義として正しいものはどれか。第38問現在スマートスピーカーや自動運転技術に搭載されているAIは分類上どちらに該当するか。第39問強いAIの進捗状況として現在の状態を表しているのはどれか。第40問ニューラルネットワークにおいてシナプスの大きさを数式的に表現したものを何と呼ぶか。第41問ダートマス会議で人工的に知的なプログラムの開発を目指すことを掲げた人物に含まれないのは誰か。第42問教師あり学習においてモデルが学習のために使用するものはどれか。第43問検索エンジンはAIの4つのレベルのうちどのレベルの代表例か。第44問レベル3のAIが学習の際に参照する画像の色や形状などのデータの特定の要素を何と呼ぶか。第45問ニューラルネットワークの各層が積み重なることでどうなるか。第46問半教師あり学習において仮のラベルを付ける対象はどのデータか。第47問人工ニューロンはニューラルネットワークにおいてどのような役割を担っているか。第48問クラスタリングを利用して果物の写真を分類する場合どのような基準でグループ分けするか。第49問AIという用語の定義が明確に定まっていない理由の一つとして適切なものはどれか。第50問AIが学習を進めることで未知のデータに対する予測性能が低下した状態は何と呼ばれるか。第51問1956年のダートマス会議から始まり、主に探索と推論に焦点を当てて技術が開発された時期を何と呼ぶか。第52問第二次AIブームで注目を集めた、人間の専門家が持つ知識をコンピュータに取り込んで問題解決を行うシステムは何か。第53問2010年代に入ってからの第三次AIブームの主な特徴として正しいものはどれか。第54問AIが人間を超越し、自ら性能を改良しながら知能的に自己進化する状態を指す言葉はどれか。第55問「AI搭載」などの言葉から過剰に期待を抱き、実際の性能を知った際に失望してしまうような心理現象を何というか。

② 生成AIの仕組み

66問

Transformer・LLM（大規模言語モデル）・拡散モデル・トークン・パラメーター・事前学習・ファインチューニング・RLHFなど、生成AIの内部構造を学ぶ分野です。GPT・Claude・Geminiなど代表的なモデルの違い、テキスト生成・画像生成・音声生成それぞれのアーキテクチャの違いを整理します。ハルシネーション（もっともらしい嘘）が発生する原因など、技術的特性の理解も問われます。

第56問ディープラーニングのブレークスルーが起こった2013年頃のAIの進化はテキスト内で何と呼ばれているか。第57問1980年代後半にジェフリー・ヒントンらが提唱した確率的なニューラルネットワークの一種はどれか。第58問1986年に開発された制約付きボルツマンマシンの特徴として正しいものはどれか。第59問過去のデータを使って次のデータを予測し時系列データなどに効果的なモデルはどれか。第60問2012年の画像認識の大会で圧倒的な成績を収め画像処理において非常に効果的なモデルはどれか。第61問CNNの特徴である「畳み込み」とはどのような処理を指すか。第62問2013年に提唱されたノイズが混ざったデータから元のデータを再現する能力がある生成モデルはどれか。第63問VAEにおいてデータの重要な特徴を捉えた低次元のベクトルを何と呼ぶか。第64問長いシーケンスデータを扱う際にRNNが引き起こす可能性があった学習が不安定になる問題は何か。第65問長いシーケンスデータを扱う際にRNNが引き起こす可能性があった学習が進まなくなる問題は何か。第66問1997年に提唱されRNNの弱点を克服しより長いシーケンスの依存関係を学習できるモデルはどれか。第67問Transformerモデルが発表されたGoogleの研究者による論文のタイトルはどれか。第68問TransformerモデルがRNNやLSTMと大きく異なる特徴はどれか。第69問Transformerにおいて入力された単語の重要度を得点付けする仕組みはどれか。第70問Transformerでシーケンスの単語の位置情報を取り込み順序情報を保持する仕組みは何か。第71問Transformerアーキテクチャの基盤を構成する2つの部分は何か。第72問2018年にGoogleが開発した双方向性を持つ自然言語処理モデルはどれか。第73問BERTが採用しているランダムに選ばれた単語を隠してその単語を予測する仕組みを何というか。第74問BERTの特徴であるNSPの役割は何か。第75問Facebook AIが発表したBERTの約10倍のデータ量を用いて訓練された改良モデルは何か。第76問Googleが開発したパラメータ数を大幅に削減し軽量化した自然言語処理モデルはどれか。第77問ALBERTのような軽量化モデルが活躍する計算リソースが制限されている環境の例として不適切なものはどれか。第78問「ChatGPT」の名称に含まれる「G」と「P」は何の略か。第79問GPT-1の主な課題としてテキストに記載されているものはどれか。第80問2019年にOpenAIがGPT-2のフルモデル公開を初めは控えた理由は何か。第81問GPTモデルがテキストを理解し生成する際に調整される設定項目を何と呼ぶか。第82問2020年に発表され1750億個という膨大なパラメータを持つことで知られるモデルはどれか。第83問人間のフィードバックに基づいてAIの出力を矯正する強化学習の手法はどれか。第84問モデルを人間の意図や価値観に合わせて動作するように設計することをAI用語で何と呼ぶか。第85問2022年11月に登場したChatGPTの初期の制約は何だったか。第86問AIが意味のない不正確な情報を堂々と生成してしまう現象を何というか。第87問GPT-4ではGPT-3.5と比較してハルシネーションの発生率はどう変化したか。第88問テキストや画像や音声などの異なるデータを一度に処理するAI技術を何というか。第89問GPT-4における多言語の文章生成精度についての説明で正しいものはどれか。第90問2023年にリリースされたChatGPTでPythonコードの作成やデータ分析ができる機能はどれか。第91問ユーザーが特定の用途に合わせてChatGPTをカスタマイズし公開できる機能はどれか。第92問2024年5月にリリースされた「GPT-4o」の「o」は何を意味しているか。第93問GPT-4oの音声応答速度に関する特徴として適切なものはどれか。第94問OpenAIが「答えを返す前に自分でじっくり考える」設計思想で開発したモデルはどれか。第95問GPT-o1のような研究やソフトウェア開発など論理的なタスクを得意とするモデルを何と呼ぶか。第96問内部で「思考の下書き」を用いて複雑な領域での正答率を向上させた2024年末発表のモデルはどれか。第97問GPT-o3シリーズの中でチャットボットやオンデバイス組み込みに最適な軽量モデルはどれか。第98問GPT-o3シリーズの中で科学計算や高度な意思決定タスクなど厳しい要件に対応するモデルはどれか。第99問2025年4月に発表されたツール呼び出しを自律的に組み合わせる「深く考えてから答える」モデル群はどれか。第100問GPT-o4のバリエーションである「o4-mini-high」の主な特徴はどれか。第101問2025年4月に公開された「開発者向け実務」に最適化されたGPT-4系統の改良版はどれか。第102問GPT-4.1ファミリーが処理できる最大コンテキスト長はどれくらいか。第103問GPT-4.1のサイズ展開で標準版以外に用意されているものはどれか。第104問CNNの「局所的な範囲」を見るアプローチは通常のニューラルネットワークのどの課題を解決したか。第105問GPT-4がパッケージの画像を見て何が面白いのかを説明できたのはどの機能の恩恵か。第106問Soraが動画を生成する際に採用している技術アーキテクチャはどれか。第107問プロンプトに従って仮想ブラウザを起動し自律的にオンライン購入や予約などの操作を代行するAIエージェントはどれか。第108問ソフトウェアエンジニアリング向けに最適化されたAI開発エージェント「OpenAI Codex」の基盤モデルは何か。第109問OpenAI Codexの特徴として適切なものはどれか。第110問近年登場した新たな画像生成機能がDALL-Eなどの拡散モデルの代わりに採用した手法はどれか。第111問GPT-4oに統合された新たな画像生成機能における描画プロセスとして正しいものはどれか。第112問Google DeepMindが開発したGeminiの最大の特長は何か。第113問Gemini 2.5 Proが扱うことができる超長コンテキストの最大トークン数はいくつか。第114問スマートフォン向けに数十億パラメータ規模に圧縮されオフラインでも動作するGeminiのモデルはどれか。第115問Anthropic社が開発したClaudeが安全性と透明性を高めるために採用している独自の訓練手法を何というか。第116問Claudeシリーズのモデル階層において速度と能力のバランスを取った標準的なモデルの名称はどれか。第117問Claude 3.5で追加されたリアルタイムでコードや文書を並行生成できる機能はどれか。第118問2025年5月に投入されたClaude 4のモデル設計の特徴として正しいものはどれか。第119問Microsoftの「Copilot」において2025年時点の無料版の基盤として提供されているモデルはどれか。第120問Copilot for Microsoft 365がユーザーの権限に基づいて社内データを安全に参照するために利用するシス...第121問NPUを搭載した「Copilot+ PC」で利用できる画面履歴をオフラインで検索できる新機能はどれか。

③ 活用・最新技術

96問

RAG（検索拡張生成）・エージェント・マルチモーダル・ファインチューニング・プロンプトエンジニアリングなど、生成AIを実務で活用するための技術と、最新トレンドを学ぶ分野です。各分野での具体的な活用事例（カスタマーサポート・コード生成・要約・翻訳など）や、AI導入時のROI評価の考え方も問われます。技術の進歩が早いので最新動向のキャッチアップが必要です。

第122問自然言語処理と機械学習を利用して文章やテキストデータを自動的に生成するAIモデルを何というか。第123問テキスト生成AIを構成する技術であるNLPとは何の略称か。第124問いわゆるLLMと呼ばれるものの代表例でありOpenAIが提供する有名なモデルはどれか。第125問テキスト生成AIを利用するメリットとして不適切なものはどれか。第126問テキスト生成AIが既存の文章や記事に付加情報を加えたり新たな視点を提供したりするメリットを何というか。第127問プログラマーが手動でコードを生成する必要がある部分を代替できるテキスト生成AIのメリットはどれか。第128問テキスト生成AIを利用する際の注意点として個人情報やセンシティブな情報の入力に関するものはどれか。第129問画像生成AIの仕組みの1つで生成器と識別器の2つのネットワークを競わせることで高品質な画像を生成するモデルはどれか。第130問画像生成AIのVAEにおいてエンコーダが入力画像を理解して出力する絵の特徴を要約した情報を何と呼ぶか。第131問VAEにおいて潜在ベクトルを受け取り元の絵の再現に挑戦する役割を持つものはどれか。第132問ノイズ除去を段階的に逆再生する仕組みにより高精細な描画を実現する現在の画像生成AIの主流モデルはどれか。第133問自己回帰型Transformerを組み合わせることで看板の文字や細線といった細部まで破綻なく生成できるようになったモデル...第134問画像生成AIを活用して特定のカテゴリの画像データが不足している場合に新たな画像を生成して補うメリットを何というか。第135問画像生成AIが特定の地域の人間や性別に偏った画像を生成してしまうリスクを何というか。第136問画像生成AIで生成した画像を商用利用する際に既存の作品と類似している場合に気をつけるべき法的問題はどれか。第137問音楽生成AIの学習データとして一般的に使用される音符のシーケンスなどの形式はどれか。第138問音楽（音符の連続）のようなシーケンスデータの処理に長けており音楽生成AIによく用いられるディープラーニングモデルはどれか...第139問音楽生成AIが人間のリスナーに音楽を提供し感想や評価を獲得するステップの目的は何か。第140問専門的な音楽制作スキルがなくてもAIの力を借りて誰でも手軽に音楽を作り出せるメリットを何というか。第141問音楽生成AIが伝統的な作曲家やミュージシャンの市場需要を減少させるかもしれないという懸念は何の問題に分類されるか。第142問AIが作曲した音楽を人間が作曲したものとして偽って販売する行為はどのような問題に該当するか。第143問音楽生成AIが完全に捉えることは難しいとされている音楽の重要な要素はどれか。第144問音声生成AIのトレーニングにおいて様々な発音パターンを学習させるために行われる周波数変更などの手法を何と呼ぶか。第145問人物画像の口の動きを生成された音声に同期させる技術を何と呼ぶか。第146問音声生成AIを用いて異なる言語の音声を自動的に翻訳しユーザーに理解しやすい言語で聞かせるメリットはどれか。第147問音声アシスタントなどで音声生成AIがユーザーとの対話において迅速な応答を実現するメリットを何というか。第148問音声生成AIが複雑な文脈や専門的な用語を含むテキストを不正確なニュアンスで読み上げてしまうリスクを何というか。第149問音声生成AIを利用した詐欺行為や不正利用など社会的な問題に直結する深刻なリスクはどれか。第150問動画生成AIはコンピュータがどのようなデータを連続的に結合して動画を生成する技術か。第151問動画生成AIにおいて時間的に連続するフレーム間の一貫性を保つためによく利用されるネットワークはどれか。第152問2024年2月にOpenAIが発表し最長1分間の非常にクオリティの高い動画を生成できると話題を呼んだAIはどれか。第153問2025年5月にGoogle DeepMindが発表した動画と同時に環境音やセリフも一括で合成できるAIはどれか。第154問動画生成AIを活用して古い映画やビデオを高解像度に変換するメリットを何というか。第155問動画生成AIを用いて動画内の特定の人物の顔や個人情報を自動的に非表示にするツールのメリットはどれか。第156問動画生成AIが生成した映像において音と映像のズレやキャラクターの動きの不自然さが見られる課題を何というか。第157問動画生成AIで実在する人物に酷似した映像を無断で生成した場合に発生する可能性が高い問題はどれか。第158問ディープラーニングを利用して人を故意に騙す目的で作られた非常にリアルな偽造コンテンツを何というか。第159問ディープフェイク技術によって引き起こされる社会的な問題としてテキストで言及されているものはどれか。第160問ディープフェイク技術の特徴として正しいものはどれか。第161問他人の顔や声を同意を得ずに使用してディープフェイクを作成した場合に引き起こされる深刻な問題はどれか。第162問ディープフェイク技術が詐欺やなりすましに悪用されることで企業や個人にもたらされるリスクはどれか。第163問ディープフェイクに対するレギュレーション（法規制）の現状について正しいものはどれか。第164問テキスト生成AIによる文章の要約や翻訳はどのようなメリットに最も貢献するか。第165問テキスト生成AIが既存のコンテンツから情報を集めて分析し人間にはない幅広い選択肢を提案するメリットはどれか。第166問テキスト生成AIが生成したテキストをそのまま使用する際最も注意すべきデメリットはどれか。第167問画像生成AIにおけるデータの水増し（augmentation）の主な目的は何か。第168問画像生成AIを利用して新商品の形状やデザイン案を素早く作成して検証するメリットを何というか。第169問音楽生成AIのプロセスで生成された音楽の品質やリスナーの好みを理解するために必要なものは何か。第170問音声生成AIのトレーニングデータに特定の地域のなまりが極端に多かった場合生成される音声はどうなる可能性が高いか。第171問映画や広告の制作現場において動画生成AIを利用して映像の評価や予測を事前に行うメリットを何というか。第172問イギリスの企業で被害者が仕入先からの電話と信じて約3400万円を送金した事件で使われた技術はどれか。第173問中国で詐欺師が被害者の友人に成りすましビデオ通話を通じて約8500万円を送金させた事件の手法はどれか。第174問2023年5月にSNSで拡散され一時的にダウ平均株価を下落させる影響を及ぼした偽造画像の内容はどれか。第175問ディープフェイクや生成AIの脅威に対する最も重要な対策としてテキストで挙げられているものはどれか。第176問膨大な文書群から適切な情報を検索および抽出し文脈に応じた知識を即時にLLMに組み込む技術の略称はどれか。第177問従来のAIモデルが学習用データとして取り込んだ情報の最終更新時点のことを何と呼ぶか。第178問企業固有の製品情報や社内ルールなど一般的な学習データに含まれていない質問にはAIが答えられない課題を何というか。第179問AIが知らない情報について質問された際にもっともらしいが全く間違った回答を捏造して提供してしまう現象は何か。第180問2020年にRAGの概念を正式に提案する論文を発表したMeta AI（旧Facebook AI Research）の代表...第181問2020年に提案された初期のRAGシステムが知識ベースとして主に使用していたものはどれか。第182問2021年から2022年にかけてMicrosoft ResearchがRAGの検索精度を向上させるために開発した手法はど...第183問RAGシステムの全体アーキテクチャを構成する3つの主要コンポーネントに含まれないものはどれか。第184問RAGのデータ準備段階で検索や処理がしやすいように大きな文書を適切なサイズに分割する処理を何というか。第185問RAGにおけるチャンク分割の適切な方針として誤っているものはどれか。第186問文章の意味的な類似性を数学的に計算できるようにテキスト情報を高次元の数値に変換する処理を何と呼ぶか。第187問高速検索のために作成された数百万から数十億の高次元ベクトルを格納するための専用システムの総称はどれか。第188問RAGの検索部分においてユーザーの質問をそのまま検索に使用せず事前に行う処理は何か。第189問RAGの検索プロセスにおいて同義語展開を行う主な目的は何か。第190問RAGの多段階検索プロセスにおいてベクトル検索により数千から数万の候補を数百程度に絞り込む最初のステップはどれか。第191問RAGの多段階検索プロセスにおいて質問との関連性や情報の新しさなどを総合的に評価して最終的な順位付けを行う処理は何か。第192問検索で見つかった複数の情報源から一貫性のある回答を生成するために生成部分が行うコンテキスト統合処理に含まれないものはどれ...第193問RAGシステムを利用することで言語モデルの再学習コストと比較して更新コストはどの程度になると記載されているか。第194問RAGシステムが回答の根拠となった具体的な情報源をユーザーに明示することで解決に繋がるAIの課題はどれか。第195問大手家電メーカーが過去10年分のサポート履歴や取扱説明書を統合したRAGシステムを導入した主な目的はどれか。第196問大手コンサルティング会社が過去50年分のプロジェクト報告書や専門家の知識をRAGに統合して実現したユースケースはどれか。第197問教育分野においてRAGシステムを活用し学習者の過去の履歴や理解度を分析して実現されるものは何か。第198問大手自動車メーカーで全工場の設備データや過去の故障事例を統合したRAGシステムが果たす役割はどれか。第199問グローバル製造企業がサプライヤー情報や地政学的リスク情報を統合したRAGシステムで最適化するものは何か。第200問チャットボットと異なり状況を把握し計画から行動そして結果の評価というサイクルを自ら回すことができる人工知能システムを何と...第201問AIの歴史において様々なタスクを自律的に進行できる「AIエージェント元年」と呼ばれる年はいつか。第202問AIエージェントの実装アプローチのうちあらかじめ定義した業務フローにLLMや外部APIを埋め込む方式を何というか。第203問ワークフロー型エージェントの弱点として正しいものはどれか。第204問ユーザーが最終目標だけを与えるとエージェント自身がタスクを分解し優先順位を付けて実行する方式を何というか。第205問自律型エージェントの代表例として挙げられているモデルはどれか。第206問AIエージェントの仕組みにおいて外部ツールなどを実行する機能や情報取得をする機能を実現するために拡張LLMに備わったもの...第207問複数のLLMを組み合わせるAIエージェントの仕組みで入力を分類して最適な後続タスクへ振り分ける役割を持つパターンは何か。第208問サブタスクを同時並行で実行したり投票方式で多数決を取ったりするAIエージェントの処理パターンは何か。第209問中央のLLMがタスクを動的に分割し複数の別のLLMに処理を委任してその結果を統合するAIエージェントのパターンは何か。第210問生成を行うLLMと評価を行うLLMを別々に設けフィードバックに基づき反復して改善するAIエージェントのパターンは何か。第211問OpenAIが公開したブラウザ上でフォーム入力やネット通販などの繰り返し作業を自動化できるエージェントはどれか。第212問多数の機能を1つに統合し旅程の立案から画像生成や電話代行までこなすオールインワン型のAIエージェントはどれか。第213問クラウド上で非同期に動作し多数の履歴書を分析してExcelにまとめるなど長時間かかる事務処理を全自動化できるシンガポール...第214問シンプルな指示からレポートやスライド作成など多モーダルなコンテンツを生成し市場調査を高速化するワークスペース型エージェン...第215問Anthropic社が公開したLLMと外部のデータソースやツールを安全かつ一貫した方法で接続するための共通ポート規格は何...第216問Anthropic社のMCP（Model Context Protocol）は公式サイトでどのようなハードウェア規格に喩...第217問MCPの導入によって開発者が得られる最大のメリットはどれか。

④ リスク・法律

175問

AIに関する法律・倫理・リスクを学ぶ分野です。著作権・個人情報保護法・GDPR・EU AI Act・日本のAI戦略・ガイドライン、ディープフェイク、バイアス、ハルシネーション、プロンプトインジェクションなどのリスクと対策を整理します。生成AI出力物の権利関係、機密情報の入力リスク、企業の社内ルール策定の考え方など、実務に直結する重要分野です。

第218問インターネットのルール・便利さ・脅威を理解し、適切に使用するためのスキルと知識を何と呼ぶか。第219問インターネットリテラシーの要素で「進化するテクノロジーを時代に合わせて理解する能力」はどれか。第220問インターネットリテラシーの要素で「特定の情報を効率的に検索、評価、使用する能力」はどれか。第221問インターネットリテラシーの要素で「自分のデータとプライバシーを保護するための方法を理解し、適用する能力」はどれか。第222問インターネットリテラシーの要素で「情報を効果的に見つけ、倫理的に関わり、安全かつ責任を持ってナビゲートできること」はどれ...第223問攻撃者が実在するサイトを真似た偽のWebサイトを作り、そこへ誘導して個人情報やパスワードを盗み出す詐欺を何というか。第224問フィッシング詐欺の類似手法で、SMS（ショートメッセージサービス）を介して行われる詐欺を何と呼ぶか。第225問フィッシング詐欺の類似手法で、通話を介して行われる詐欺を何と呼ぶか。第226問街中の看板や店舗のポップなどに貼られ、スキャンすると偽のWebサイトへ自動的に誘導されてしまう悪意のあるものはどれか。第227問悪意のあるQRコードから身を守るための重要なポイントとして正しいものはどれか。第228問カフェや施設のFREE Wi-Fiを装って設置され、接続すると通信を盗聴されたり悪意のあるソフトウェアを受信したりするも...第229問偽のWi-Fiに誤って接続しないためのデバイス側の対策として有効なものはどれか。第230問ファイル変換サイトなどを利用する際、ユーザーが意図せずダウンロードしてしまう可能性がある悪意のあるソフトウェアの総称はど...第231問ファイルをアップロードする際に、個人情報や機密情報が露出してしまうリスクを何というか。第232問インターネット上の不適切なコンテンツや詐欺サイトにアクセスした際、コンピュータのデータを無断で暗号化し身代金を要求するマ...第233問人間の心理的な隙を利用して個人情報や重要なデータを盗み出す手法の総称を何というか。第234問ソーシャルエンジニアリング攻撃のうち、特定の個人や組織を標的にしたフィッシング攻撃を何と呼ぶか。第235問魅力的に見える情報や商品でユーザーの興味をひき、個人情報を得たりマルウェアをダウンロードさせたりする手法はどれか。第236問秘密情報や恥ずかしい情報を掴んだ攻撃者が、その情報を公開しない代わりに金銭を要求する手法はどれか。第237問攻撃者が偽のシナリオを作り出し、ITサポートのスタッフなどを装ってパスワードなどを聞き出す手法はどれか。第238問インターネットやSNSを使用する際、他のユーザーや企業が自分の個人情報にどの程度アクセスできるのかを設定するものを何とい...第239問生成AIの技術的発展により、フィッシング詐欺のサイト制作において生じた脅威はどれか。第240問テキスト生成AIの進歩により、迷惑メールやフィッシングメールはどのように変化したか。第241問大規模な災害や戦争などが発生した際、動画生成AIを悪用してSNSなどに拡散される事実に反する動画を何というか。第242問音声生成AIの進化により、声色や方言まで本人のように模倣して電話をかけ、金銭を騙し取る詐欺手法はどれか。第243問特定のアーティストの音楽を生成AIに学習させ、本人が制作したと偽って楽曲を大量に作り出し市場を混乱させる行為は何の悪用例...第244問大量の詐欺メッセージの送信や返信を生成AIで自動化し、攻撃者が大規模かつ効率的な攻撃を行うことを何と呼ぶか。第245問インターネット上で知り合った海外の相手を言葉巧みに騙し、恋人や結婚相手のように振る舞い送金させる詐欺はどれか。第246問個人の権利利益を保護することを目的として、2005年に全面施行された日本の法律はどれか。第247問2017年に施行された改正個人情報保護法により、対象となる事業者はどのように変わったか。第248問個人情報保護法において「個人情報」として扱われるための大前提となる条件はどれか。第249問顔認証データ、指紋認証データ、パスポート番号、マイナンバーなど、その情報だけで特定の個人を識別できる文字や番号などを何と...第250問本人の人種、信条、病歴、犯罪の経歴など、不当な差別や偏見が生じないように取り扱いに特に配慮すべき個人情報を何というか。第251問要配慮個人情報を取得・利用または第三者提供する際の原則として正しいものはどれか。第252問「金融分野における個人情報保護に関するガイドライン」等で定義され、要配慮個人情報よりも厳格な保護が要求される情報を何とい...第253問特定の個人を識別できないように加工し、かつ個人情報を復元できないようにした情報を何というか。第254問匿名加工情報を取り扱う事業者に課される義務として正しいものはどれか。第255問AIを活用したマーケティングで顧客から明示的な同意を得ていなかったため、シンガポールの個人情報保護委員会から罰金を科され...第256問生成AIサービスに個人情報を含むプロンプトを入力する際、特に留意すべき点はどれか。第257問新しいアイデア、創作物、新しいデザイン、ビジネス上の有用な情報などを総称して何と呼ぶか。第258問知的財産権のうち、技術的なアイデアやプログラム・AI等を法的に保護する権利を何というか。第259問特許法における「発明」の身近な具体例として適切なものはどれか。第260問特許法における「発明」に該当しないものはどれか。第261問発明の内容を特許庁に出願し審査を経て付与される、特許による保護（独占）の期間は原則としていつまでか。第262問特許により保護された発明を、無断で事業として実施（製造や販売等）した場合、何に該当するか。第263問特許侵害とならないケースとして正しいものはどれか。第264問自分と他者の商品・サービスを識別（区別）するためのもので、文字、図形、色彩、音などで構成されるものを何というか。第265問商標の身近な具体例として適切なものはどれか。第266問商標登録をしてから存続させることができる保護（独占）の期間は原則として何年間か。（更新可能）第267問他者の商標権を侵害してしまう条件として正しいものはどれか。第268問物品や建築物や画像等のデザインを法的に保護する権利を何というか。第269問意匠権の保護対象となる「意匠」の身近な具体例として適切なものはどれか。第270問意匠権による保護（独占）の期間は原則としていつ終了するか。第271問文芸や学術や美術または音楽に関する思想や感情を独自に表現した創作物を何と呼ぶか。第272問著作物の身近な具体例として適切なものはどれか。第273問著作権の発生タイミングについて正しい説明はどれか。第274問個人の著作物における著作権の保護期間は原則としていつまでか。第275問法人等の団体の著作物における著作権の保護期間は原則としていつまでか。第276問私的な行為（個人や家庭内での使用）における著作物の扱いについて正しいものはどれか。第277問創作した対象物が意図せずに既存の著作物と偶然似てしまった場合の著作権侵害の扱いはどれか。第278問無断でみだりに自身の顔や姿態の写真などを撮影・公開・利用されないための権利を何というか。第279問肖像権侵害が成立する可能性が高くなる条件に含まれないものはどれか。第280問肖像権侵害に対するペナルティについて正しいものはどれか。第281問著名人の肖像や氏名等の持つ顧客吸引力から生じる経済的な利益を排他的に利用する権利を何というか。第282問パブリシティ権の侵害となる具体的なケースはどれか。第283問企業等の顧客情報や技術情報などの機密情報で不正競争防止法によって保護されるものは何か。第284問営業秘密として認められるための要件に含まれないものはどれか。第285問不正競争防止法に違反する行為の例として適切なものはどれか。第286問ビッグデータのような相当量が蓄積されたデータであり特定の者のみに提供されるものを何というか。第287問生成AIに特許で保護された発明の内容を入力し生成物を利用した場合に生じるおそれがあるのはどれか。第288問生成AIが生成した生成物と特許で保護された発明が偶然一致してしまった場合どうなるか。第289問生成AIの利用における特許侵害の防止策として適切なものはどれか。第290問生成AIに他社のロゴマークなどを入力し出力されたものを自社のホームページで使用すると生じる問題はどれか。第291問生成AIが出力した名称が他社の商標と偶然類似しておりそれを同じ種類のサービス名として利用した場合どうなるか。第292問生成AIの利用における商標権侵害の防止策として正しいものはどれか。第293問意匠権で保護されたイスのデザインを生成AIに入力し類似したデザインを出力させて販売した場合どうなるか。第294問生成AIの利用における意匠権侵害の防止策として適切なものはどれか。第295問生成AIに他人のイラストを入力し類似したイラストを出力させて公開した場合に問われる権利侵害はどれか。第296問生成AIの利用における著作権侵害を防ぐために安全な入力データの使い方はどれか。第297問岸田文雄総理のフェイク動画が生成AIで作られSNSで拡散された事件で問題となった主な権利はどれか。第298問生成AIが生成した人物の顔を含む画像を社会に混乱を与えるような態様で利用すると何のリスクが高まるか。第299問著名人の顔写真や氏名を含む画像を生成AIで作成し自社商品の広告に使用した場合に問われる権利侵害はどれか。第300問パブリシティ権の保護対象として顔や容姿のほかに生成AIの利用で侵害リスクが指摘されている要素はどれか。第301問企業が保有する未公開の顧客リストや実験データを生成AIに入力した場合に違反するおそれのある法律はどれか。第302問生成AIに自社の営業秘密を入力する行為に対する最も適切な対応策はどれか。第303問万が一生成AIに自社の営業秘密を入力してしまった場合の対応策として適切なものはどれか。第304問知的財産権の中で権利の存続期間が「出願日から20年後に終了」と定められているのはどれか。第305問知的財産権の中で権利の存続期間が「登録日から10年間」で更新により半永久的に存続可能なものはどれか。第306問知的財産権の中で権利の存続期間が「出願日から25年後に終了」と定められているのはどれか。第307問パブリシティ権の侵害基準となる「顧客吸引力の利用を目的とする」使い方に該当するものはどれか。第308問パブリシティ権の侵害基準として「商品等の差別化を図る目的」で行われる行為はどれか。第309問不正競争防止法において営業秘密として認められるための「秘密管理性」とはどのような状態か。第310問特許や意匠や商標などの権利が「登録」によって発生するのに対し「著作権」が発生するタイミングはいつか。第311問他人の著作物を生成AIに入力し類似の生成物が出力された場合において著作権侵害と認められる重要な要件は何か。第312問特許権の侵害となる可能性があるのは発明の実施がどのような目的で行われた場合か。第313問商標権の侵害となる可能性があるのは商標の使用がどのような目的で行われた場合か。第314問他人の顔写真を無断で私的空間（自宅や病室など）で撮影しそれをSNSで拡散した場合最も問われやすい権利侵害はどれか。第315問生成AIによる権利侵害を防ぐための事前確認として「他者の権利に抵触していないかを調べる調査」を何と呼ぶか。第316問事業活動に有用であることという営業秘密の要件を何と呼ぶか。第317問生成AIを利用する上で法的な枠組みやルールの動向についてどのような態度を取るべきか。第318問現行の特許庁の審査基準においてAIが自律的に生成した発明に対する特許の扱いはどれか。第319問人が生み出した発明をベースに生成AIを利用して発展させた新たな発明の特許における扱いはどれか。第320問商標法における商標権の付与の考え方として正しいものはどれか。第321問生成AIが生成した名称やロゴマークを商標として登録し保護することは可能か。第322問現行の文化庁の見解において生成AIによる生成物が著作物として認められるための条件はどれか。第323問人が簡単な指示を与えてAIが自律的に生成した文章や画像に対する著作権の扱いはどれか。第324問生成AIが生成した実在する人物の顔や姿態を含む画像に対して発生する可能性がある権利はどれか。第325問生成AIが生成した著名人の顔や声を利用して商品の広告を行った場合に発生する可能性がある権利はどれか。第326問不正競争防止法で保護される「営業秘密」の要件である3つの条件は秘密管理性と非公知性とあと一つは何か。第327問生成AIが生成したデータ（顧客リストやマニュアルなど）は営業秘密として保護されるか。第328問2025年3月に経済産業省と総務省が既存のガイドラインを統合して公表したものはどれか。第329問AI事業者ガイドラインにおいてAIにより目指すべき社会及び各主体が取り組む事項が定義されたピラミッド構造の頂点にあるもの...第330問AI社会の基本理念として掲げられている3つの価値は人間の尊厳が尊重される社会と持続可能な社会とあと一つは何か。第331問AI社会の基本理念における「人間の尊厳が尊重される社会」の説明として適切なものはどれか。第332問AI社会の基本理念における「持続可能な社会」が目指す地球規模の課題解決の例はどれか。第333問AIシステムやサービスの開発や提供において各主体が確保すべき価値として「安全性」と共に挙げられているものはどれか。第334問AI事業者ガイドラインで示されている「共通の指針」は全部でいくつの項目で構成されているか。第335問共通の指針「人間中心」においてAIシステムを開発利用する際に留意すべき事項はどれか。第336問共通の指針「人間中心」においてハルシネーションなどを引き起こすAIの生成物への対策を何と呼ぶか。第337問共通の指針「人間中心」における「多様性・包摂性の確保」の目的は何か。第338問共通の指針「安全性」においてAIを活用する際に注意すべき「権利侵害の重大性」や「侵害発生の可能性」に基づく対策はどれか。第339問共通の指針「安全性」における「適正利用」とはどのような意図を持った利用を避けるべきとしているか。第340問共通の指針「公平性」においてAIのデータ学習によって生み出される要因に対してしっかり排除すべきものは何か。第341問共通の指針「公平性」において自動化バイアスに左右されないようにシステム設計で求められる対応はどれか。第342問共通の指針「透明性」において検証可能性を確保するために開発過程や利用時に行うべきことは何か。第343問共通の指針「透明性」における「合理的な範囲での情報提供」に関する説明として正しいものはどれか。第344問共通の指針「アカウンタビリティ」においてデータの出所や意思決定等を合理的な範囲で追跡可能にする対応を何というか。第345問共通の指針「アカウンタビリティ」を果たすために各主体が設定すべきものは何か。第346問共通の指針「教育・リテラシー」においてAIが社会に普及していく中で新たな働き方に向けた教育を検討することを何と呼ぶか。第347問共通の指針「イノベーション」において国際化や多様化や産学官連携を推進する取り組みを何と呼ぶか。第348問各主体間で連携してバリューチェーン全体で「共通の指針」を実践しAIを安全安心に活用するための体制を何というか。第349問AIガバナンスの構築プロセスにおいて最初に行うべきステップはどれか。第350問AIガバナンスの構築プロセスにおいて環境・リスク分析に基づき開発や提供や利用を行うかどうかを判断して設定するものは何か。第351問AIガバナンス・ゴールを達成するために設計し運用するものは何か。第352問AIマネジメントシステムの有効性を継続的に評価や改善するために行うべきことはどれか。第353問経営層がリーダーシップを発揮し状況に合わせて細やかな加筆修正を行っていくAIガバナンスのサイクルを何と呼ぶか。第354問AIの事業活動を担う3つの主体はAI提供者とAI利用者とあと一つは何か。第355問AIのモデルそのものの構築及び提供をする事業者を指す主体はどれか。第356問AIシステムをアプリケーションや製品などに組み込んだサービスとしてAI利用者に提供する事業者を指す主体はどれか。第357問事業活動においてAIシステムまたはAIサービスを利用する事業者を指す主体はどれか。第358問利用者向けに構築されたAIモデルを使用してAIツールなどを開発・提供する事業者はどの主体に該当するか。第359問AIガバナンスの運用後外部環境の変化に応じて再度「環境・リスク分析」を行い必要に応じて行うことは何か。第360問AI事業者ガイドラインの「共通の指針」のうち偽情報による社会の不安定化や混乱のリスクを理解し対処を求める項目はどれか。第361問AI事業者ガイドラインにおいてAIが不当な偏見や差別をなくすよう努めることが重要とされる指針はどれか。第362問AIの判断が自動化バイアスに左右されないような対策を講じるべきとされている指針はどれか。第363問ステークホルダーの納得感及び安心感の獲得ができるよう説明を受ける側が必要とする情報を適切に示す対応はどの指針に含まれるか...第364問AIを使用したシステムなどを提供する際にリスク管理や安全確保のためのポリシーを策定し公表する対応はどの指針に含まれるか。第365問AIの正しい理解や社会的に正しい利用ができる知識や倫理感を持つために必要な教育を行う指針はどれか。第366問AIを活用した新たなビジネスが創出され持続的な経済成長の維持及び社会課題の解決策の提示がなされるよう努める指針はどれか。第367問高度なAIシステムに関係する事業者に共通の指針として物理的および何に関するセキュリティの強化が求められているか。第368問2025年6月に日本で公布されたAI分野に特化した初の法律の通称はどれか。第369問日本でAI新法が制定された最大の理由として挙げられている現状の課題はどれか。第370問AI新法が採用した日本のAI規制に対する独自のスタンス（第三の道）はどのようなものか。第371問EUのAI規則法と比べた日本のAI新法の法律的性格として正しいものはどれか。第372問AI新法においてサイバー攻撃や詐欺などにAIを悪用する「悪質事業者」に対して国が取る対応措置はどれか。第373問AI新法の第2条で定義される「人工知能関連技術」の範囲に含まれるものはどれか。第374問AI新法の第7条においてAI活用事業者に課される国や地方公共団体の施策に対する義務の強さはどれか。第375問AI新法の第16条により国に与えられている強力な権限はどれか。第376問AI新法第13条（適正性の確保）において国内法に反映させるとされている国際的な原則はどれか。第377問生成AIの開発や学習段階で起きた著作権侵害の事例としてテキストに記載されているものはどれか。第378問生成AIの利用段階で既存の著作物との類似性や依拠性が高く著作権侵害と認定された場合の刑事罰（最高）はどれか。第379問従業員が自社の機密情報を生成AIに入力してしまうことで失われる不正競争防止法上の「営業秘密」の要件はどれか。第380問AI新法の下で悪質な事業者が公表された場合企業にとってどのようなリスクが最も懸念されるか。第381問AI事業者ガイドラインとAI新法の「法的拘束力」に関する違いとして正しい説明はどれか。第382問AIに関する「調査権限」についてAI事業者ガイドラインとAI新法との違いは何か。第383問AI新法とAI事業者ガイドラインの役割の関係性について最も適切な表現はどれか。第384問AI新法の附帯決議において遵守が重要であると強調されている既存の法令に含まれるものはどれか。第385問2023年6月に個人情報保護委員会からOpenAIに対して行われた実例の注意喚起の内容はどれか。第386問ディープフェイクポルノや児童の画像を使用した悪質なAI生成物に対してサイト管理者等に求められている対応はどれか。第387問AI新法の施行に向け企業が実務において取るべき「統合的アプローチ」に含まれる対応はどれか。第388問今後の展開として事業者に求められる「段階的な対応強化」において現在（AI新法施行前）行うべきことは何か。第389問国際協調への対応としてAI新法が準拠を目指している国際的な規範はどれか。第390問AI新法における「活用事業者」の定義に含まれる者はどれか。第391問AI新法の第10条（今後の法制整備）が示唆している内容として適切なものはどれか。第392問AI分野への投資額について日本の現状を示す2024年のデータとして正しいものはどれか。

⑤ プロンプト

50問

AIから望ましい出力を引き出すためのプロンプト設計技術を学ぶ分野です。Zero-shot・Few-shot・Chain of Thought（CoT）・ロール指定・ステップ分解・出力フォーマット指定など、各種テクニックの使い分けを理解します。良いプロンプトの構成要素（背景・目的・制約・例示）や、悪いプロンプトの典型例も問われます。実践的なスキルとして配点が高い分野です。

第393問自然言語からなる文章をコンピュータで扱うための確率モデルを何というか。第394問言語モデルはある文章が与えられたときに何を評価する数学的なモデルか。第395問テキスト内の連続する単語の出現頻度を数え上げて文字の予測を行うモデルはどれか。第396問n-gramモデルの弱点として正しいものはどれか。第397問人間が使用する言語を理解し単語やフレーズが特定の文脈でどのような意味をなすかを理解するAI技術はどれか。第398問ニューラル言語モデルとn-gramモデルの比較として正しいものはどれか。第399問非常に大規模なデータセットを用いてトレーニングされた自然言語処理モデルを何と呼ぶか。第400問LLMのプレトレーニングの主な目的は何か。第401問タスク特有のデータやコンテキストに応じた語彙や表現を学習しモデルの性能を向上させるプロセスはどれか。第402問ファインチューニングにおいてモデルの複雑さや学習の進行度合いを制御するために手動で設定するものは何か。第403問LLMの出力結果を一定に定まりやすくするためにはTemperatureの値をどう設定すればよいか。第404問詩を作るなど創造的なタスクを行う場合Temperatureの設定はどうするのが効果的か。第405問Temperatureを1を超える高い数値に設定しすぎた場合どうなるか。第406問出力生成のランダム性を制御し値を低くすると選ばれる可能性が高いワードが出力される設定項目はどれか。第407問AIシステムに対する指示を設計し最適な結果を得るための技術や戦略を何というか。第408問プロンプトの4つの要素に含まれないものはどれか。第409問プロンプトにおいて「あなたはプロのマーケターです」といった背景情報を示す要素はどれか。第410問プロンプトにおいて「文章を要約して」とAIに何を行ってほしいかを示す要素はどれか。第411問プロンプトにおいてAIの出力がどのような形式であるべきかを示す要素はどれか。第412問生成AIの出力の質を上げるための基本的な取り組みとして正しいものはどれか。第413問例文などの構成要素を全く含めずに聞きたい質問をそのまま入力する手法はどれか。第414問Zero-Shotプロンプティングが最も適しているタスクはどれか。第415問AIが事実とは異なる内容をあたかも本当のことのように出力する振る舞いを何というか。第416問AIの回答が事実か見分けがつかない場合にとるべき最終的な行動はどれか。第417問プロンプトで例文を2から3個入力して質問を行うことでより望ましい回答を得る手法はどれか。第418問Few-Shotプロンプティングの利点として正しいものはどれか。第419問機密情報を含む文章を校正させるためにAIに入力した場合に生じるリスクはどれか。第420問個人情報を含む文章を生成AIに入力すべきではない理由はどれか。第421問AIから出力された文章をそのまま使用せず確認作業を行うべき理由はどれか。第422問AIを用いて既存の文章をブラッシュアップする際に行えるタスクはどれか。第423問AIに文章の校正を依頼した後に必ず行うべきプロンプトの例はどれか。第424問音声文字起こしなどで作成された整理されていない文章に対してAIが主にできることはどれか。第425問あいまいな単語や表現をより明確なものに変換させたい場合に有効なプロンプトの指示はどれか。第426問文章をよりカジュアルな表現にしたい場合に有効なプロンプトの指示はどれか。第427問複雑な文章や段落をより理解しやすい形に変換させたい場合の指示はどれか。第428問文章全体で矛盾がないかを確認させたい場合に有効な指示はどれか。第429問全てを読むには長すぎる文章の概要を把握したい場合に有効なタスクはどれか。第430問要約したい文章が長すぎてAIからエラーが返される場合の適切な対処法はどれか。第431問会議のメモなど箇条書きでまとめた内容をAIに入力するとどのような処理が可能か。第432問長い説明文を箇条書きに直すようAIに指示する主な目的はどれか。第433問専門用語が多く難解な文章を読みやすくするための効果的なプロンプトはどれか。第434問出力する文章の対象年齢を小学生向けなどに下げることのメリットはどれか。第435問プロンプトで「あなたはプロのデータサイエンティストです」と指定する手法を何というか。第436問話手の人物像を設定せずに一般的な質問をした場合の出力の特徴はどれか。第437問一般的な説明文を「博士と小学生の会話」のように変換する指示の主な用途はどれか。第438問自分の知らない専門分野について直感的に理解を深めたい時に有効なプロンプトはどれか。第439問漢数字をアラビア数字に直すようなタスクにAIを活用する理由はどれか。第440問プレゼンテーション用スライドの原稿を作成する際AIに任せるのに適したタスクはどれか。第441問特定の形式で出力させたい場合にFew-Shotプロンプティングで重要なことは何か。第442問AIから提案されたアイデアや情報を実務で利用する際に最も重要な心構えはどれか。

⑥ ビジネス応用

50問

生成AIを業務に組み込む際の考え方・ガバナンス・組織対応を学ぶ分野です。AI人材の育成、社内利用ポリシー、PoCから本番導入までのプロセス、コスト管理、セキュリティ要件、ベンダー選定基準などが扱われます。マーケティング・営業・カスタマーサポート・人事・法務など部門別の活用パターン、ChatGPT Enterpriseなどビジネス向けプランの特徴も覚えておきましょう。

第443問マーケティングにおいて商品やサービスのターゲットとなる架空の顧客像を設定する手法を何というか。第444問生成AIを用いてペルソナを作成するメリットとして最も適切なものはどれか。第445問市場調査や競合分析において生成AIを活用する際AIに期待される役割はどれか。第446問広告のキャッチコピー制作でAIを使用する際効果的なプロンプトの工夫はどれか。第447問SEO対策を意識したブログ記事を作成する際AIの得意な作業はどれか。第448問SNSの投稿文を生成AIに作成させる際プラットフォームごとに適した出力を得るために指定すべきものはどれか。第449問営業活動において顧客との商談前に生成AIを用いて行う効果的な準備はどれか。第450問生成AIを商談のロールプレイング相手として活用する最大のメリットはどれか。第451問商談後の議事録作成においてAIを活用することで期待できる効果はどれか。第452問営業担当者が商談後に行うフォローアップメールの作成でAIを利用する利点はどれか。第453問顧客からのよくある質問に対する回答例を作成する際AIはどのように役立つか。第454問カスタマーサポートにおいて顧客からの一次対応を自動化するために導入されるAIツールはどれか。第455問AIチャットボットを導入することで得られるカスタマーサポート側のメリットはどれか。第456問顧客からのアンケートやレビューの自由記述欄を分析する際AIが特に得意とする処理はどれか。第457問グローバルなカスタマーサポートにおいて生成AIの多言語翻訳機能を活用するメリットはどれか。第458問人事や採用業務において募集するポジションの業務内容や必要なスキルをまとめた書類を何というか。第459問生成AIを用いてジョブディスクリプションを作成するメリットはどれか。第460問面接官が応募者に対して行う質問案を生成AIに作成させる際より精度の高い質問を得るための工夫はどれか。第461問内定者や新入社員向けのオンボーディング資料を作成する際AIの適切な活用法はどれか。第462問社内研修のカリキュラム作成において生成AIを活用する際AIに任せると効率的な作業はどれか。第463問プログラミングにおいて自然言語の指示からコードを自動生成するAIの機能のメリットはどれか。第464問生成AIを用いて既存のコードのバグを発見する作業を何というか。第465問コードレビューにおいて生成AIが開発者に提供できる価値はどれか。第466問プログラムが仕様通りに動くかを確認するためのテストコードを生成AIに作成させるメリットはどれか。第467問システムの仕様書やAPIドキュメントなどの技術ドキュメントを作成する際AIはどのように活用できるか。第468問エンジニアリング領域で生成AIを利用する際の注意点として適切なものはどれか。第469問新規事業開発の初期段階において生成AIを活用したブレインストーミングの目的はどれか。第470問市場調査や競合分析においてAIが特に強みを発揮する処理はどれか。第471問新規事業のビジネスプランの素案を作成する際AIの効果的な使い方はどれか。第472問新規事業のリスク予測や課題発見においてAIに役割を与えてシミュレーションさせる手法のメリットはどれか。第473問日常業務における翻訳作業で生成AIを利用する際従来の単語翻訳ツールと比較した利点はどれか。第474問プレゼンテーション資料を作成する際テキスト生成AIを活用して効率化できる作業はどれか。第475問雑多なメモやアンケート結果などのデータを整理し分析する際AIに指示すべき内容として適切なものはどれか。第476問会議の書き起こしテキストからアクションアイテムを抽出する作業においてAIの強みはどれか。第477問企業が生成AIを導入する際の最初のステップとして最も重要なものはどれか。第478問生成AIツールを選定する際企業のセキュリティポリシーに照らし合わせて確認すべき重要な事項はどれか。第479問企業内で生成AIを安全に活用するために策定すべきガイドラインに含まれるべき内容はどれか。第480問ガイドラインを策定した後従業員に対して行うべき必須の取り組みはどれか。第481問生成AIの導入を成功させるためのスモールスタートとはどのようなアプローチか。第482問スモールスタート後のPDCAサイクルにおいて評価フェーズで行うべきことはどれか。第483問業務で生成AIを利用する際個人情報や機密情報をそのまま入力してはならない最大の理由はどれか。第484問生成AIが事実とは異なるもっともらしいウソを出力する現象を防ぐための実務上のルールはどれか。第485問顧客対応のメール作成にAIを使用する場合送信前に必ず人間が行うべき確認作業はどれか。第486問営業担当者が価格が高いと断られた顧客への再提案メールをAIに作らせる際プロンプトに含めるべき要素はどれか。第487問新商品のターゲット層が20代の美容に敏感な女性である場合広告コピーを作らせるために有効なプロンプトはどれか。第488問採用面接で応募者のコミュニケーション能力を測りたい場合AIに質問案を考えさせる適切なプロンプトはどれか。第489問エラーメッセージが出てプログラムが動かない場合AIを効果的に使って解決する方法はどれか。第490問クレーム対応のメール文面をAIに作成させる際リスクを減らすためにプロンプトで指示すべきことはどれか。第491問プロンプトの作成においてより精度の高い回答を得るために重要な基本事項はどれか。第492問ビジネスにおける生成AIの立ち位置として本書が推奨する最も適切な考え方はどれか。
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