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Salesforce認定 AI Associate

「Salesforce認定 AI Associate」の記事一覧

Einstein Trust Layerにおける「Toxicity Detection」の目的はどれか。

Toxicity DetectionはAIの出力に含まれる差別的、暴力的、または不適切な表現を監視し防ぐ機能である。

2026年3月22日

マルチモーダルAIが扱えるデータの種類はどれか。

マルチモーダルAIはテキストだけでなく画像や音声など複数の種類の情報を統合して処理できる。

2026年3月22日

AIが人間のような汎用的な知能を持つ状態を指す言葉はどれか。

AGIは特定のタスクに限定されず、人間と同等以上の知的能力を広範に発揮できるAIを指す。

2026年3月22日

データ品質改善のための「PDCAサイクル」の「C（Check）」で行うことはどれか。

Check段階では実施した改善策が実際にデータ品質を向上させたかを測定し評価する。

2026年3月22日

AIのトレーニングに使用するデータの「同意」を重視するのはなぜか。

ユーザーの同意を得たデータを利用することは法規制遵守とユーザーとの信頼関係維持に不可欠である。

2026年3月22日

SalesforceのAI利用において「信頼」を第一に掲げる理由はどれか。

Salesforceにとって信頼は最大の価値であり、顧客データの安全性確保がAI利用の前提となる。

2026年3月22日

正解データが極端に少ない場合に、データを水増しして学習させる手法を何と呼ぶか。

データ拡張は画像を回転させたりノイズを加えたりして学習データのバリエーションを増やす。

2026年3月22日

モデルの「出力の多様性」を制限し、最も確率の高い単語のみを選択する手法を何と呼ぶか。

Greedy decoding（強欲なデコード）は各ステップで最大確率の単語を常に選択する手法である。

2026年3月22日

データスチュワード（Data Steward）の主な責任はどれか。

データスチュワードは現場レベルでデータの正確性やガバナンスを管理する責任者である。

2026年3月22日

AIシステムにおいて、特定の出力結果が得られた理由を「なぜ」と問える性質はどれか。

説明可能性はAIのブラックボックス問題を解消し、特定の判断根拠を明示する能力である。

2026年3月22日