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ITパスポートシラバス6.2 (AI・データ活用)

「ITパスポートシラバス6.2 (AI・データ活用)」の記事一覧

データの中心傾向を知るために、全データの合計をデータの個数で割った値はどれか。

すべての値を足し合わせ、その総数で割ることで得られる一般的な代表値。

2026年3月13日

自治体において、AIがゴミ出しのルールやイベント情報をチャット形式で案内する窓口はどれか。

24時間365日、住民からの問い合わせに自動応答することで利便性を向上させる。

2026年3月13日

AIが人間には簡単な「歩く」「触る」などの身体的動作を苦手とする現象を何と呼ぶか。

高度な論理推論より歩行などの感覚運動スキルの方が実装が難しいという逆説。

2026年3月13日

AIの学習において、一度に処理するデータのまとまりを何と呼ぶか。

全データを一気に学習させるのではなく、小分けにして効率的に重みを更新する。

2026年3月13日

実際の「正」のデータのうち、AIが正しく「正」と予測できた割合を示す指標はどれか。

見逃しを減らしたい（病気の診断など）場合に特に重視される指標。

2026年3月13日

AIに対して、特定の出力形式や役割（プロの編集者など）を指定して指示を出す技術を何と呼ぶか。

AIからより高品質で意図に沿った回答を引き出すための、入力文の設計技術。

2026年3月13日

AIがプライバシーを侵害しないよう、特定の個人がデータセットに含まれているか不明にする技術はどれか。

属性をグループ化するなどして、誰のデータかを特定できなくする加工技術。

2026年3月13日

組織の意思決定をデータに基づいて行う「データドリブン」経営に不可欠な文化はどれか。

主観や感情を排除し、事実としてのデータから戦略を導き出す姿勢を指す。

2026年3月13日

統計学において、2つの変数が独立である（関係がない）ことを前提とした仮説を何と呼ぶか。

検定において、否定されることを期待して立てる「差がない」という仮説。

2026年3月13日

異なる種類のデータ（テキストと画像など）を組み合わせて学習・処理するAIの形式を何と呼ぶか。

視覚、聴覚、言語など複数の情報の種類を統合して理解・生成できるAI。

2026年3月13日