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AI・機械学習の基礎用語と利活用の考え方を学ぶ問題集です。SUKIMA100でこの問題集を複製して学習を続けられます。
問題 1
一般に「機械学習（Machine Learning）」の説明として最も適切なのはどれ？
問題 2
教師あり学習の特徴として最も適切なのはどれ？
問題 3
教師なし学習の説明として最も適切なのはどれ？
問題 4
学習（training）と推論（inference）の違いとして正しいのはどれ？
問題 5
過学習（overfitting）の説明として最も適切なのはどれ？
問題 6
分類モデルの評価で「混同行列（confusion matrix）」が示すものはどれ？
問題 7
適合率（precision）の定義として正しいのはどれ？
問題 8
再現率（recall）の定義として正しいのはどれ？
問題 9
F1スコアの説明として最も適切なのはどれ？
問題 10
生成AI（Generative AI）の説明として最も適切なのはどれ？
問題 11
大規模言語モデル（LLM）の特徴として最も適切なのはどれ？
問題 12
「ハルシネーション（hallucination）」の説明として最も適切なのはどれ？
問題 13
RAG（Retrieval-Augmented Generation）の狙いとして最も適切なのはどれ？
問題 14
「埋め込み（embeddings）」の説明として最も適切なのはどれ？
問題 15
「ベンチマーク」の説明として最も適切なのはどれ？
問題 16
NIST AI RMF 1.0の中核となる4つの機能（Functions）の組み合わせとして正しいのはどれ？
問題 17
「リスクベースアプローチ」の説明として最も適切なのはどれ？
問題 18
責任あるAI（Responsible AI）の原則例としてMicrosoftが挙げるものに含まれるのはどれ？
問題 19
GoogleのAI Principles（2018）に含まれる考え方として適切なのはどれ？
問題 20
「トークン」の説明として最も適切なのはどれ？
問題 21
プロンプトで品質を上げる基本として最も有効なのはどれ？
問題 22
「出力形式をJSONで」などの指定が効きやすい理由として適切なのはどれ？
問題 23
「少数例（few-shot）」の使い方として適切なのはどれ？
問題 24
業務で要約を依頼する際、精度を上げる指示として最も適切なのはどれ？
問題 25
プロンプトにおける「区切り（delimiter）」の目的として最も適切なのはどれ？
問題 26
生成結果に不確実性があるときの実務対応として最も適切なのはどれ？
問題 27
温度（temperature）パラメータの一般的な効果として適切なのはどれ？
問題 28
top_p（核サンプリング）の説明として適切なのはどれ？
問題 29
一般にtemperatureとtop_pの扱いとして推奨されるのはどれ？
問題 30
プロンプトで「禁止事項（やってはいけないこと）」を書く利点として適切なのはどれ？
問題 31
プロンプトで「チェックリストで自己検証してから出力して」と依頼する狙いとして適切なのはどれ？
問題 32
「役割（role）」を与える指示（例：あなたは監査担当）に期待できる効果として適切なのはどれ？
問題 33
「出典URLを添えて」と依頼する際の注意点として適切なのはどれ？
問題 34
業務メール案作成でリスクを下げる指示として最も適切なのはどれ？
問題 35
議事録の要点抽出に生成AIを使う際の実務上のコツとして適切なのはどれ？
問題 36
翻訳で誤解を減らす指示として最も適切なのはどれ？
問題 37
ブレインストーミング用途で有効なプロンプト指示はどれ？
問題 38
「プロンプトの改善」を体系的に進める方法として適切なのはどれ？
問題 39
長い文書を入力する際の注意点として適切なのはどれ？
問題 40
社内で生成AIの利用を広げる際、最初に整えるべきものとして最も適切なのはどれ？
問題 41
RAG構成で「検索（retrieval）」が担う役割として適切なのはどれ？
問題 42
RAGで「チャンク化（chunking）」を行う主目的として適切なのはどれ？
問題 43
ベクトル検索で一般に使われる類似度の考え方として適切なのはどれ？
問題 44
ベクトル検索ライブラリFaissの説明として適切なのはどれ？
問題 45
RAGで「根拠を提示する」設計が重要な理由として適切なのはどれ？
問題 46
ハルシネーション低減の代表的アプローチとして適切なのはどれ？
問題 47
モデル評価で「代表入力セット」を作る意義として最も適切なのはどれ？
問題 48
HELM（Holistic Evaluation of Language Models）の目的として適切なのはどれ？
問題 49
分類問題でaccuracyだけを見る危険として適切なのはどれ？
問題 50
生成AIの評価で重要になりやすい観点として適切なのはどれ？
問題 51
データプロベナンス（data provenance）の説明として適切なのはどれ？
問題 52
データ分割（train/validation/test）の目的として適切なのはどれ？
問題 53
「データリーク（学習データ混入）」の例として適切なのはどれ？
問題 54
生成AIの「テストプロンプト（回帰テスト）」を用意する利点として適切なのはどれ？
問題 55
「人間の介在（Human-in-the-loop）」が必要になりやすい場面として適切なのはどれ？
問題 56
モデルの「ドリフト（drift）」の説明として適切なのはどれ？
問題 57
生成AIで「安全性テスト（レッドチーミング）」を行う目的として適切なのはどれ？
問題 58
生成AIのリスクカテゴリを整理したNIST文書（Generative AI Profile）として適切なのはどれ？
問題 59
「モデルカード」などのドキュメント整備の狙いとして適切なのはどれ？
問題 60
RAG導入時の「評価指標」例として適切なのはどれ？
問題 61
OWASP Top 10 for LLM Applicationsで「LLM01」として挙げられる代表リスクはどれ？
問題 62
プロンプトインジェクション対策として有効になりやすいのはどれ？
問題 63
OWASP Top 10で「機微情報の漏えい」に関係が深いのはどれ？
問題 64
「最小権限（least privilege）」の考え方として適切なのはどれ？
問題 65
生成AI利用で「入力に個人情報を入れない」方針が推奨される理由として適切なのはどれ？
問題 66
NIST Privacy Frameworkの狙いとして適切なのはどれ？
問題 67
GDPRの自動化された意思決定（Article 22）に関連する要点として適切なのはどれ？
問題 68
「プロファイリング」の説明として適切なのはどれ？
問題 69
OWASP Top 10で「Insecure Output Handling（不安全な出力処理）」の典型例として適切なのはどれ？
問題 70
「モデル/サービスのサプライチェーンリスク」に含まれやすいのはどれ？
問題 71
MITRE ATLASの説明として適切なのはどれ？
問題 72
生成AIアプリで「ログ」を残す目的として適切なのはどれ？
問題 73
「データ最小化」の考え方として適切なのはどれ？
問題 74
生成AIに社内文書を連携する際、まず検討すべきこととして最も適切なのはどれ？
問題 75
「モデルDoS（Model Denial of Service）」の説明として適切なのはどれ？
問題 76
秘密情報（APIキー等）をプロンプトに埋め込むことが危険な理由として適切なのはどれ？
問題 77
セキュリティ観点での「出力のサニタイズ」に近い行為はどれ？
問題 78
情報セキュリティ管理の国際標準として有名なものはどれ？
問題 79
プライバシーとセキュリティの関係として適切なのはどれ？
問題 80
生成AI利用ポリシーに含めるべき項目として適切なのはどれ？
問題 81
日本の「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」の位置づけとして適切なのはどれ？
問題 82
AI事業者ガイドラインで想定される主体の区分として適切なのはどれ？
問題 83
OECDのAI原則（2019）の狙いとして適切なのはどれ？
問題 84
EU AI Act（規則(EU) 2024/1689）の基本的な枠組みに近いのはどれ？
問題 85
ISO/IEC 23894:2023の概要として適切なのはどれ？
問題 86
NIST AI RMF 1.0が目指す中心価値として適切なのはどれ？
問題 87
「説明責任（accountability）」の実務例として適切なのはどれ？
問題 88
生成AIと著作権に関する日本の公的資料として適切なのはどれ？
問題 89
著作権リスク低減の基本として適切なのはどれ？
問題 90
導入時に「ユースケース選定」が重要な理由として適切なのはどれ？
問題 91
生成AIの社内展開で「教育」が重要な理由として適切なのはどれ？
問題 92
「利用規程（Acceptable Use）」に含めるべき内容として適切なのはどれ？
問題 93
ベンダー/外部サービス利用時のデューデリジェンスとして適切なのはどれ？
問題 94
「継続的改善（continuous improvement）」に近い運用として適切なのはどれ？
問題 95
「透明性（transparency）」の実務例として適切なのはどれ？
問題 96
「人間の監督（human oversight）」が求められる考え方として適切なのはどれ？
問題 97
ISO/IEC 27001の説明として適切なのはどれ？
問題 98
EU AI Actの公式条文参照先として最も適切なのはどれ？
問題 99
生成AIリスクの体系化に役立つ代表資料の組み合わせとして適切なのはどれ？
問題 100
生成AI導入の効果測定（KPI）例として適切なのはどれ？