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Salesforce認定 AI Associate

「Salesforce認定 AI Associate」の記事一覧

Tableau Einstein（旧CRM Analytics）の主な役割はどれか。

Tableau Einsteinはデータを深く分析し、ビジネス上の洞察や予測をグラフ等で表示する。

2026年3月22日

データの特徴を数値の列として表現したものを何と呼ぶか。

ベクトルはデータの特徴（大きさや向き）を数値の並びとして表現する形式である。

2026年3月22日

データの「一貫性」を損なう主な原因はどれか。

同じ情報が複数の形式や場所で重複し、それぞれ内容が異なると一貫性が失われる。

2026年3月22日

プロンプトに何も例を与えず、指示のみで回答を求める手法を何と呼ぶか。

Zero-shot promptingは例示なしでAIにタスクを遂行させる最もシンプルな命令方法である。

2026年3月22日

Einstein Case Classificationの利点はどれか。

Einstein Case Classificationは過去のデータを基に新規ケースの項目（優先度など）を予測し自動設定する。

2026年3月22日

AIが意図せず特定の属性を持つ人に不利益を与える現象を何と呼ぶか。

間接的なバイアスは、特定の属性に相関する別のデータを通じて結果的に不平等が生じることである。

2026年3月22日

モデルが単純すぎてデータのパターンを十分に捉えられない状態を何と呼ぶか。

アンダーフィッティングは学習不足やモデルが単純すぎるために精度が出ない状態を指す。

2026年3月22日

「ゴミを入力すればゴミが出る（GIGO）」という格言がAIにおいて強調しているのはどれか。

GIGO（Garbage In, Garbage Out）は不正確なデータからは不正確な結果しか得られないことを意味する。

2026年3月22日

既存のモデルを特定の業界用語やタスクに最適化するために追加学習させることを何と呼ぶか。

ファインチューニングは汎用的な学習済みモデルを特定のデータセットで微調整し専門性を高めることである。

2026年3月22日

Einstein Prediction Builderで作成できるものはどれか。

Einstein Prediction Builderはコーディングなしで特定のビジネス項目に対する予測モデルを作成できる。

2026年3月22日