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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

データを特定の基準で分割し、木のような構造で予測を行うモデルはどれか。

条件分岐を繰り返すことで結果を導き出す、解釈性が高いアルゴリズム。

2026年3月13日

カスタマーサポートで、AIが過去の応対記録から最適な回答候補をオペレータに提示する仕組みはどれか。

人間の判断をAIがサポートすることで、迅速かつ正確な顧客対応を支援する。

2026年3月13日

AI技術の進歩が加速し、もはや人間の知能では予測できない変化が起きる時点を何と呼ぶか。

技術的特異点と呼ばれ、レイ・カーツワイルらが2045年頃に到来すると予測している。

2026年3月13日

AIが学習データにない情報を、もっともらしく事実であるかのように出力してしまうことを何と呼ぶか。

LLMにおいて、誤った知識や架空の出来事を堂々と回答する現象を指す。

2026年3月13日

ニューラルネットワークにおいて、入力データの重要度を抽出するために積和演算を行う層はどれか。

画像などの空間的な特徴をフィルタ（カーネル）を用いて抽出する中心的な層。

2026年3月13日

AIによる個人のスコアリング（信用評価等）において、評価の透明性と異議申し立て権を認める考えはどれか。

AIに勝手に判断されるだけでなく、その理由を知り修正を求める権利を重視する。

2026年3月13日

予測結果が「正」であると判定したもののうち、実際に「正」であった割合を示す指標はどれか。

予測の正確さを表し、特に誤検出を減らしたい場合に重視される指標。

2026年3月13日

自然言語処理において、文章を意味のある最小単位（単語など）に分割する作業を何と呼ぶか。

「私はAIです」を「私/は/AI/です」のように分け、品詞などを特定する処理。

2026年3月13日

データ分析前に、誤字脱字の修正や単位の統一を行い、データの質を高めるプロセスはどれか。

不完全なデータを取り除くことで、分析結果の誤りやモデルの精度低下を防ぐ。

2026年3月13日

データの中央値を求める際、データの数が偶数の場合はどのように算出するか。

偶数個の場合は真ん中の隣り合う2つの値を足して2で割ったものを中央値とする。

2026年3月13日