模擬試験C

第1問未採点

AI（人工知能）の定義について、一般的に普及している考え方として適切な記述を１つ選びなさい。

1：自己学習を行い、未知のデータに対して常に100%の予測精度を持つコンピュータである。
2：明確な定義は定まっていないが、一般に「人間の知能に近い人工的な知能を持ったコンピュータ」とされる。
3：人間の脳の構造を物理的に完全に再現した、バイオコンピュータの一種である。
4：ダートマス会議において、「特定のプログラム言語のみで構築された論理回路」と定義された。

正解： 2

解説： AIの定義は学術的にも一つに定まってはいませんが、一般的には人間の知能を模倣するコンピュータを指します。

第2問未採点

生成AIパスポート有資格者に期待される役割のうち、指示文を設計・改善することで業務の質と効率を高めることを何と呼ぶか。

1：リスク予防
2：プロンプト最適化
3：リスキリング
4：ツール選択

正解： 2

解説：効果的なプロンプト（指示文）を作成し、業務改善に繋げることが求められています。

第3問未採点

入力データに対して人間が「正解（ラベル）」のペアを与えてモデルをトレーニングする機械学習の手法を選びなさい。

1：教師あり学習
2：教師なし学習
3：強化学習
4：半教師あり学習

正解： 1

解説：正解ラベルを付与して学習させる手法が教師あり学習です。

第4問未採点

AIの4つのレベル分類において、「エアコンの温度調節」のように、あらかじめ決められた単純な制御のみを行う段階はどれか。

1：レベル1
2：レベル2
3：レベル3
4：レベル4

正解： 1

解説：レベル1は特定の単純な制御のみを行うAI（または自動化技術）を指します。

第5問未採点

AIのレベル4に分類される、ディープラーニング（深層学習）を利用したAIについて正しく説明している記述を１つ選びなさい。

1：ロボットに搭載することで、人間並の身体能力を持つことが唯一の特徴である。
2：専門家の知識をすべて「IF-THEN」形式のルールで人間が入力する必要がある。
3：大量のデータからAI自身が注目すべき特徴（特徴量）を自律的に見つけ出すことができる。
4：計算速度が速いだけで、新しいデータを生成する能力は持っていない。

正解： 3

解説：ディープラーニングは、特徴量を自律的に抽出する点が従来の機械学習との大きな違いです。

第6問未採点

機械学習において、データの構造やパターンをモデルが自己で発見する「教師なし学習」の代表的な手法はどれか。

1：回帰分析
2：クラスタリング
3：報酬最大化
4：ラベル付け

正解： 2

解説：似たもの同士を分けるクラスタリングや次元削減が教師なし学習の代表例です。

第7問未採点

1980年代の「第二次AIブーム」において、専門家の知識をルール化して教え込むことで注目された仕組みの名称を答えなさい。

1：ニューラルネットワーク
2：探索と推論
3：生成AI
4：エキスパートシステム

正解： 4

解説：第二次ブームの主役はエキスパートシステムでしたが、知識獲得のボトルネックにより「AIの冬」を迎えました。

第8問未採点

ニューラルネットワークにおいて、情報の重要度に応じて変化する、ノード間の繋がりの強さを表す数値を何と呼ぶか。

1：重み（Weight）
2：シグナル
3：バイアス
4：ニューロン

正解： 1

解説：情報の重要度を調整するこの値を「重み」と呼びます。

第9問未採点

レイ・カーツワイルが提唱した、AIが人類の知能を超える転換点である「シンギュラリティ」の説明として誤っているものを選びなさい。

1：2045年に到来すると予測されており、「2045年問題」とも呼ばれる。
2：シンギュラリティは既に2022年のChatGPT公開時に達成されたというのが定説である。
3：AIが自分より優れたAIを自ら作れるようになる段階を指す。
4：技術的特異点とも訳され、社会に不可逆的な変化をもたらすとされる。

正解： 2

解説：シンギュラリティは将来の予測であり、現在既に達成されたという定説はありません。

第10問未採点

学習データに対して過剰に適合し、未知のデータに対する予測性能が低下してしまう「過学習」を防ぐための手法として正しいものを選びなさい。

1：パラメータ数を無限に増やす。
2：ドロップアウト（学習時に一部のノードを無視する）
3：全ての学習データを削除する。
4：学習のステップを極端に短縮する。

正解： 2

解説：過学習を防ぐには、正則化やドロップアウトなどの技術が用いられます。

第11問未採点

RNN（回帰型ニューラルネットワーク）の特性として、正しい説明を選びなさい。

1：画像の局所的な特徴を抽出する畳み込み処理が中心である。
2：学習データに全く依存せず、ルールベースのみで動作する。
3：内部にループ構造を持ち、文脈や時間の流れがあるデータの処理に適している。
4：100万トークン以上の情報を一度に並列処理することが物理的に可能である。

正解： 3

解説： RNNは過去の情報を保持し、時系列データやテキストの処理に向いています。

第12問未採点

Transformer以前に普及していた「LSTM（長・短期記憶）」が開発された主な目的は何か。

1：画像からノイズを除去するため。
2：RNNの弱点であった「長い情報を覚えられない」点を改良するため。
3：AIに感情を持たせるため。
4：計算コストを100分の1に削減するため。

正解： 2

解説： RNNの課題を解決するためにLSTMが開発されました。

第13問未採点

画像生成AIの主要モデルである「GAN（敵対的生成ネットワーク）」について、正しく説明している記述を選びなさい。

1：入力データを圧縮するエンコーダのみで構成される。
2：「生成器」と「識別器」の2つのネットワークが競い合うことで精度を高める。
3：あらかじめ人間が入力した画像素材をランダムに組み合わせる仕組みである。
4：動画生成には一切利用できない、静止画専用の技術である。

正解： 2

解説： GANは作る側と見破る側が切磋琢磨する仕組みです。

第14問未採点

Transformerモデルの核心技術であり、文章の中で「どの言葉とどの言葉が深く関係しているか」に注目する仕組みはどれか。

1：位置エンコーディング
2：リカレント層
3：Self-Attention（自己注意力）
4：畳み込み

正解： 3

解説： Attention機構により、長い文章でも文脈を正確に捉えられるようになりました。

第15問未採点

シラバス（2026年2月版）の改訂項目に含まれている、将来的な次世代モデルとして期待されるOpenAIのモデル名称はどれか。

1：GPT-3.5 Turbo
2：Claude 3
3：GPT-5
4：Gemini Ultra

正解： 3

解説：新シラバスでは将来的なモデルとしてGPT-5が言及されています。

第16問未採点

GPT-3において注目された、計算量・データ量・パラメータ数を増やすほどAIの性能が予測通りに向上するという法則を何と呼ぶか。

1：ムーアの法則
2：スケーリング則（スケーリング・ロー）
3：ノーフリーランチ定理
4：アムダールの法則

正解： 2

解説：モデル規模と性能の相関を示す重要な法則がスケーリング則です。

第17問未採点

Anthropic社が開発したAIモデル「Claude」に関する記述として、最も不適切なものを選びなさい。

1：安全性が高く、自然な文章生成を得意としている。
2：MicrosoftのOffice製品に標準で組み込まれており、Excelの自動化に特化している。
3：生成された文章などを別ウィンドウで編集できる「Artifacts」機能がある。
4：憲法AIなどの手法を用いて、倫理的な制御が行われている。

正解： 2

解説： Microsoftの製品に組み込まれているのは「Copilot」です。

第18問未採点

GPT-4がアメリカの模擬司法試験において記録したとされる、驚異的なスコアの水準はどれか。

1：受験者の平均点と同等
2：受験者の上位10%（90パーセンタイル）に入る水準
3：全ての科目が満点
4：受験者の下位10%に相当する水準

正解： 2

解説： GPT-4は極めて高い専門知識と推論能力を証明しました。

第19問未採点

ディープフェイク技術の法的な側面に関して、正しく説明している記述を選びなさい。

1：生成物に人間が全く関与していなければ、他人の権利を侵害しても法的な責任は問われない。
2：実在の人物の肖像を勝手に利用した場合、肖像権やパブリシティ権の侵害になる恐れがある。
3：AIによる生成物は全て「パブリックドメイン」となるため、法的な規制は存在しない。
4：日本の法律では、ディープフェイクの作成そのものが一律で禁じられている。

正解： 2

解説： AIによる偽コンテンツであっても、他人の権利侵害があれば法的責任が発生します。

第20問未採点

生成AIが、事実に基づかない「もっともらしい嘘」をつく現象の名称を答えなさい。

1：アライメント
2：スケーリング
3：ハルシネーション（幻覚）
4：ディストーション

正解： 3

解説： AIを利用する際は常にハルシネーションのリスクを考慮したファクトチェックが必要です。

第21問未採点

RAG（検索拡張生成）システムの活用として、最も「適切でない」ものを一つ選びなさい。

1：社内マニュアルの内容に基づいた正確な質疑応答を行う。
2：常に更新される最新のニュース記事を検索して要約する。
3：過去のデータには全く存在しない、完全に独創的なSF小説をゼロから創作する。
4：回答に「参照元：マニュアルP.5」といった根拠を表示させる。

正解： 3

解説： RAGは「既存の資料を検索」する技術であり、資料にない独創的な創作には向きません。

第22問未採点

RAGの「データ準備」工程において、長い文書をAIが扱いやすい数百文字程度の塊に分割する作業を何と呼ぶか。

1：ベクトル化
2：チャンク化（Chunking）
3：埋め込み
4：正規化

正解： 2

解説：検索精度を高めるための重要な前処理であるチャンク化に関する問題です。

第23問未採点

目的（ゴール）を与えるだけで、手順を自ら考えて実行する「自律型AIエージェント」の特徴として最も適切な記述を選びなさい。

1：人間があらかじめ「Aの次はBをする」と全手順を決めておく必要がある。
2：複雑で未知の課題に対し、必要なツールを自ら選択して解決を目指す。
3：テキスト生成機能のみを持ち、外部のWebサイトやアプリを操作することはできない。
4：計算速度は速いが、思考のプロセスを表示することはできない。

正解： 2

解説：自律型は、人間が手順を細かく指示しなくても動く特性を持ちます。

第24問未採点

AIエージェントにおいて、大きなタスクを細かく分解し、同時に処理することで実行スピードを劇的に上げる仕組みを何と呼ぶか。

1：ルーティング
2：オーケストレーター
3：並列化
4：評価者（エバリュエーター）

正解： 3

解説：複数のAIやツールを同時に動かす技術を並列化と呼びます。

第25問未採点

デジタル市民権（デジタル・シティズンシップ）に含まれる要素として「誤っている」記述を選びなさい。

1：情報の信頼性を見極める情報リテラシー。
2：テクノロジーを安全かつ適切に扱うスキル。
3：オンラインにおける他者への配慮と責任ある行動。
4：全ての有料AIサービスを無料で利用し続ける技術的な権利。

正解： 4

解説：デジタル市民権は権利と責任のバランスであり、不正な利用を肯定するものではありません。

第26問未採点

電話などで知人や権威のある人物になりすまし、巧みな「口実（Pretext）」でパスワードなどを聞き出す詐欺手法を何と呼ぶか。

1：スミッシング
2：ヴィッシング（Vishing）
3：ベイト攻撃
4：ブラックメール

正解： 2

解説：音声（Voice）によるフィッシング攻撃の名称はヴィッシングです。

第27問未採点

公共の場で、自分のスマートフォンが信頼できないWi-Fiに自動接続された際、最も注意すべきリスクは何ですか。

1：Wi-Fiの電波により、スマホ本体のバッテリーが急激に劣化する。
2：通信内容が第三者に傍受され、IDやパスワードを盗み取られる。
3：そのWi-Fiに接続しただけで、スマホ内の全ての写真データが即座に削除される。
4：インターネット接続速度が速すぎて、データ通信料が100倍になる。

正解： 2

解説：セキュリティの低いWi-Fiでは通信の盗聴リスクが非常に高いです。

第28問未採点

個人情報保護法において、人種、信条、社会的身分、病歴など、不当な差別を生む恐れがあるため本人の「事前同意」なしに取得してはならない情報を何と呼ぶか。

1：個人識別符号
2：匿名加工情報
3：要配慮個人情報
4：オープンデータ

正解： 3

解説：要配慮個人情報は極めて慎重な取り扱いが求められる情報の分類です。

第29問未採点

生成AIにプロンプトを入力する際、個人情報保護法を遵守するために「不適切な」記述を選びなさい。

1：本人の同意なく、プロンプトに他人の病歴などの機微な情報を含めない。
2：利用目的を特定し、その範囲を超えて個人情報を入力しないようにする。
3：AIに学習させたくない個人情報であっても、暗号化せずにそのまま入力するのが一般的である。
4：情報を入力する前に、名前を「〇〇」とするなどのマスキング処理を検討する。

正解： 3

解説：個人情報の不用意な入力は、モデルの学習に利用されるリスクがあるため避けるべきです。

第30問未採点

「不正競争防止法」において、他人のブランドを真似することのほかに、企業が持つ価値のある情報として不正な盗用を防ぐ対象となっているものはどれか。

1：著作者人格権
2：営業秘密（企業秘密）
3：思想または感情の創作的表現
4：公開されているオープンデータ

正解： 2

解説：不正競争防止法は、営業秘密や限定提供データを不正に盗用することを防ぐ法律です。

第31問未採点

知的財産権について最も正しく説明している記述を１つ選びなさい。

1：思想や感情を創作的に表現した「著作物」は、著作権法によって保護される。
2：AIが生成したものであれば、人間に創作的寄与がなくても自動的に人間に著作権が発生する。
3：特許権は、いかなる場合でも申請から100年間保護される。
4：商標権は、個人の日記や感想などを保護するための権利である。

正解： 1

解説：著作権の定義に関する基本知識です。

第32問未採点

AI社会原則において、AIの利用目的や最終的な判断の責任は常に人間が持つべきであるという、最も根本的な考え方はどれか。

1：透明性の原則
2：人間中心の考え方
3：イノベーションの推進
4：公正競争確保

正解： 2

解説： AIをあくまで人間の自己実現を助ける「道具」として位置付ける人間中心の考え方が最上位の原則です。

第33問未採点

「AI新法」と、それ以前に公表された「AI事業者ガイドライン」との関係性について、最も適切な記述を選びなさい。

1：AI新法は法的枠組みを提供し、ガイドラインはその具体的な実践方法やベストプラクティスを示す補完関係にある。
2：AI新法が公布されたため、AI事業者ガイドラインは即座に廃止された。
3：ガイドラインの内容とAI新法の内容は、お互いに矛盾しており一切両立しない。
4：AI新法は海外企業のみに適用され、日本企業はガイドラインのみに従えば良い。

正解： 1

解説：法律がルールを定め、ガイドラインが具体的なやり方を示す形で運用されます。

第34問未採点

2025年6月4日に公布された、日本の「AI新法」の法的性格として、最も適切なものを選びなさい。

1：違反した事業者に対して、無条件で事業停止命令を下すための「厳格な規制法」である。
2：企業の自主性を尊重しつつ、AIの研究開発や健全な利活用を強力に支える「推進法」である。
3：AIを開発すること自体を犯罪とみなし、禁止するための法律である。
4：プロンプトエンジニアリングの技術そのものを国家資格にするための法律である。

正解： 2

解説： AI新法は日本のAI政策を一段上のレベルへ引き上げる「推進法」です。

第35問未採点

言語モデルに関する説明として「誤った」記述を１つ選びなさい。

1：LM（言語モデル）は、与えられた文章がどれだけ論理的に正しいかを100%判定できる絶対的なモデルである。
2：n-gramモデルは、直前の単語だけを見て次を予測する単純な確率モデルである。
3：LLMは一般的に、数十億以上の膨大なパラメータを持つ巨大なモデルを指す。
4：ニューラル言語モデルは、人間の脳を模したネットワークを利用し、高い文脈理解力を実現した。

正解： 1

解説：言語モデルは確率的に単語を繋げているだけであり、絶対的な真偽を判定するものではありません。

第36問未採点

プロンプトの構成要素のうち、AIに与える「あなたはプロのWebライターです」といった役割設定や状況説明を何と呼ぶか。

1：指示（Instruction）
2：背景（Context）
3：入力データ（Input Data）
4：出力形式（Output Indicator）

正解： 2

解説： AIが回答のトーンを正しく判断するための情報を背景（Context）と呼びます。

第37問未採点

プロンプティングに関する説明として「誤った」記述を選びなさい。

1：Zero-Shot プロンプティングは、例を与えずに指示だけを伝える手法である。
2：Few-Shot プロンプティングは、複数の例示によりAIの出力を安定させる手法である。
3：Temperature（温度）の値を「0」に近づけるほど、回答は独創的でランダムなものになる。
4：プロンプトエンジニアリングは、AIの回答精度を高めるための設計・最適化技術である。

正解： 3

解説： Temperatureは低いほど「堅実・一貫的」になり、高いほど「独創的・ランダム」になります。

第38問未採点

基礎的なプロンプティングの実践に関して、最も適切な記述をしている文章を１つ選びなさい。

1：一度のプロンプトで全てのタスクを完了させるのが、常に最も効率的である。
2：AIは文字数を1文字単位で正確に数えることができるため、常に「100文字ぴったり」での出力を指定すべきである。
3：複雑でな数学の計算であっても、AIは一切ミスをしないためファクトチェックは不要である。
4：「箇条書きで出力して」「3つのステップで説明して」など、制約を具体的に追加することで出力を制御できる。

正解： 4

解説：制約の具体化はプロンプトの質を高める基本技術です。

第39問未採点

テキスト生成AI（LLM）が得意とする「基本的なテキスト処理」に含まれないものはどれか。

1：文章の要約や翻訳
2：箇条書きからビジネスメールへの変換
3：漢数字から算用数字への一括変換
4：100%正確な最新の法律条文の生成（検索機能なしの状態）

正解： 4

解説：最新情報や法律などの厳密な事実は、AIが苦手とする（嘘をつく可能性がある）分野です。

第40問未採点

ChatGPT（リリース当初）に採用されたモデル「GPT-3.5」に関して、最も不適切な記述を選びなさい。

1：人間が回答を評価する「RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）」を導入した。
2：インターネット上の膨大なテキストデータをあらかじめ学習させる「プレトレーニング」が行われた。
3：高い対話能力を持ち、世界的に生成AIが普及するきっかけとなった。
4：最初から画像や音声をテキストと同等にネイティブ処理できる、完璧なマルチモーダルモデルであった。

正解： 4

解説：初期のモデルはテキストベースであり、高度なマルチモーダル機能は後のGPT-4等で強化されました。

第41問未採点

AI社会原則の基本理念の一つであり、気候変動などの地球規模の課題解決にAIを役立て、将来世代へより良い環境を引き継ぐ考え方を何と呼ぶか。

1：人間の尊厳（Dignity）
2：多様性と包摂（Diversity & Inclusion）
3：持続可能な社会（Sustainability）
4：公平性の確保

正解： 3

解説：環境負荷の低減（グリーンAI）なども持続可能な社会（Sustainability）の理念に含まれます。

第42問未採点

画像生成AIにおいて、学習データの値を一定の範囲に揃えたり、画像サイズを統一したりする前処理を何と呼ぶか。

1：リマスタリング
2：データ拡張
3：正規化・リサイズ
4：アライメント

正解： 3

解説： AIが効率よく学習するために必要なデータ加工処理です。

第43問未採点

AI新法「第10条」で定められている、国（政府）の義務として正しいものを選びなさい。

1：全てのAI事業者に、売上の半分を国に納めさせること。
2：AIの推進に必要な法制上の措置や予算の準備を講じること。
3：海外企業のAIサービス利用を一律に禁止すること。
4：AIが作った全ての文章を、官僚が毎日手作業で校閲すること。

正解： 2

解説：国はAIの発展を支えるための法的・財政的支援を行う責任があります。

第44問未採点

情報の信頼性を見極めるための「QRコード詐欺」への対策として、最も適切な態度はどれか。

1：QRコードは技術的に改ざん不能なので、安心してどこでも読み込んで良い。
2：QRコードはURLの情報の塊であることを理解し、読み込み後に表示されるサイトのURLを必ず確認する。
3：QRコードを読み込む際は、スマートフォンの電源を必ず一度切る。
4：AIがあればQRコードの内容を全て事前に審査してくれるので、人間は何もする必要がない。

正解： 2

解説：テクノロジーの仕組みを理解し、目視で確認するリテラシーが重要です。

第45問未採点

2020年にRAG（検索拡張生成）の概念を最初に提唱したとされる組織を選びなさい。

1：OpenAI
2：Google
3：Microsoft
4：Facebook AI Research（現Meta AI）

正解： 4

解説： RAGの歴史的背景に関する知識です。

第46問未採点

AIエージェントの内部機能において、ユーザーの依頼内容を分析し、最適な専門AIやツールへタスクをパスする役割を選びなさい。

1：オーケストレーター
2：ルーティング
3：評価者（エバリュエーター）
4：並列化

正解： 2

解説：依頼の性質に応じて振り分けを行う「交通整理」の役割をルーティングと呼びます。

第47問未採点

異なるAIツールやデータソース同士を繋ぐための共通ルール（プロトコル）であり、AIエージェントの外部連携を容易にする規格の名称を答えなさい。

1：JSON
2：HTTP
3：MCP（Model Context Protocol）
4：API-Key

正解： 3

解説： 2026年シラバスで重要視されている外部連携の標準規格MCPです。

第48問未採点

個人情報保護法に基づき、特定の個人を識別できないように加工し、かつ当該個人情報を復元できないようにした情報を何と呼ぶか。

1：仮名加工情報
2：匿名加工情報
3：マスキング情報
4：機微情報

正解： 2

解説：復元不可能なレベルまで加工することで、比較的柔軟な利活用が可能になる匿名加工情報です。

第49問未採点

有名人の氏名や肖像が持つ「顧客を惹きつける力」という経済的価値を守る権利はどれか。

1：肖像権
2：パブリシティ権
3：意匠権
4：著作隣接権

正解： 2

解説：著名人の肖像が持つ財産的価値を保護する側面をパブリシティ権と呼びます。

第50問未採点

AIエージェントの内部メカニズムにおいて、最終的な成果物の品質をチェックし、基準に達していない場合に「やり直し」を指示する役割はどれか。

1：ルーティング
2：オーケストレーター
3：並列化
4：評価者（エバリュエーター）

正解： 4

解説：品質管理を担当するサブシステムの役割である評価者（エバリュエーター）です。

第51問未採点

現在の「動画生成AI」において、物理法則を完全に計算しているわけではないために生じる代表的な不自然な描写として教材に挙げられているものはどれか。

1：背景が全て白黒になってしまう。
2：コップが割れても中身がこぼれない。
3：動画の長さが必ず3秒ぴったりになる。
4：画面の中に文字を表示することができない。

正解： 2

解説：動画生成AIにおける物理法則の無視（不自然さ）の具体例です。

第52問未採点

大規模言語モデルの設定において、次に続く単語の候補を「累積確率が特定のしきい値に達するまでの単語群」から選ぶ手法を何と呼ぶか。

1：Temperature（温度）
2：Top-p（核サンプリング）
3：トークナイゼーション
4：プレトレーニング

正解： 2

解説：出力の多様性を制御するためのハイパーパラメータであるTop-p（核サンプリング）です。

第53問未採点

プロンプトで情報を整理して伝える際、「### 指示」や「---」などの記号を用いて視覚的に区切る手法を何と呼ぶか。

1：ネガティブプロンプト
2：構造化プロンプト
3：Few-Shot学習
4：メタデータ付与

正解： 2

解説： AIに情報を正確に理解させるための設計技術である構造化プロンプトです。

第54問未採点

企業などがAIを安全・適切に運用するために設定する、具体的な運用目標のことを何と呼ぶか。

1：AIマネジメントシステム
2：AIガバナンス・ゴール
3：AIセキュリティ・ゲート
4：AIコンプライアンス・チェック

正解： 2

解説：ガバナンス構築の第一歩として設定される目標であるAIガバナンス・ゴールです。

第55問未採点

AI新法「第7条」において、AI事業者が負うべき努力義務として正しいものを選びなさい。

1：全てのAIモデルのソースコードを無償公開すること。
2：基本理念を尊重し、AIを適正に使うための努力をすること。
3：AIが生成した全ての著作物の著作権を放棄すること。
4：自社の全ての顧客データを政府に提供すること。

正解： 2

解説：事業者は安全かつ適正な利用に向けた努力が求められます。

第56問未採点

RAGのステップ2「検索（リトリーバル）」において、ユーザーの質問と最も近い情報を探すために使用される技術的要素はどれか。

1：ベクトルデータベース（意味の近さによる検索）
2：リレーショナルデータベース（完全一致検索）
3：紙のマニュアルの目次
4：AIの記憶（パラメータ知識）のみ

正解： 1

解説：数値化されたデータの「意味の近さ」を計算して情報を抽出するベクトルデータベースです。

第57問未採点

インターネットリテラシーにおいて、デジタル社会の一員としての適切な行動規範を指す言葉はどれか。

1：情報ガバナンス
2：デジタル市民権
3：ネットワーク・プロトコル
4：サイバー・アライメント

正解： 2

解説： ICTを使いこなす権利と、負うべき責任の両面を含んだデジタル市民権という概念です。

第58問未採点

個人情報の保護において、「要配慮個人情報」に加えて、思想や信教など個人のプライバシーに深く関わり、高度に秘匿されるべき情報の呼称を答えなさい。

1：個人識別符号
2：匿名加工情報
3：機微（センシティブ）情報
4：マスキング情報

正解： 3

解説：思想や信教など、個人のプライバシーに深く関わる高度に秘匿されるべき情報を「機微（センシティブ）情報」と呼びます。

第59問未採点

画像生成AIにおいて、元々あるデータに対して「反転・回転」などの加工を加えて、学習用のデータを水増しする技術はどれか。

1：正規化
2：データ拡張（augmentation）
3：リマスタリング
4：エンコーディング

正解： 2

解説：少ないデータから精度を上げるための重要なテクニックであるデータ拡張（augmentation）です。

第60問未採点

ビジネス実務におけるプロンプトの活用例として、新しいアイデアを磨くためにAIにあえて反対意見を出してもらうなど、「批判的思考のパートナー」として活用する手法を何と呼ぶか。

1：文章の校正・整理
2：話者の設定変更
3：データ成形（姓名の分離）
4：ブレインストーミング・ディベート

正解： 4

解説：新しいアイデアの壁打ち相手や、あえて反対意見を出してもらうパートナーとしての活用を「ブレインストーミング・ディベート」と呼びます。