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G検定ジェネラリスト検定

「G検定ジェネラリスト検定」の記事一覧

回帰分析において；説明変数が誤差項と相関している「内生性」がある場合に；その影響を排除するために用いられる外部変数はどれか。

直接的には目的変数に影響しないが；原因変数にのみ影響する変数で因果を特定する。

2026年1月25日

LLMの性能を極限まで高めるために；「解答の正しさ」を自己検証し；思考の道筋（ステップ）を何度も修正しながら答えを導き出す推論手法はどれか。

一発の回答ではなく；自己対話を通じて回答の論理性を高める手法。

2026年1月25日

AIによるビデオ生成において；「物体の形状」と「テクスチャ」と「動き」を完全に分離して管理し；自由に入れ替えることができる技術を何というか。

キャラクターの「見た目」を変えずに「動き」だけを変えるなどの精緻な編集が可能。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの「情報の伝播」を幾何学的に解析し；情報の対称性を保ったまま学習させる「等変ニューラルネットワーク」の利点はどれか。

データの持つ幾何学的な対称性（回転等）を利用し効率的に学習できる。

2026年1月25日

強化学習において；「環境から得られる報酬」をそのまま使うのではなく；「人間から見た行動の良さ」を反映した報酬に変換するプロセスを何というか。

RLHFの中核プロセスであり；人間の好みを報酬関数として数値化する。

2026年1月25日

LLMアプリケーションにおいて；「入力されたプロンプト」の中に「システム命令を無視せよ」という不正な指示がないかをチェックする別のLLMを何というか。

プロンプト・インジェクション攻撃を防御するための多層防御の一つ。

2026年1月25日

AIが「特定の個人の顔」を学習し；本人が言っていない「政治的メッセージ」を発信させるディープフェイクが引き起こす民主主義への脅威を何というか。

偽情報によって有権者の判断が歪められることへの深刻な懸念。

2026年1月25日

非常に多くの統計テストを繰り返すと；偶然に有意な結果が出てしまう問題を回避するための統計的補正はどれか。

偽陽性を抑え；統計的な有意性の信頼度を高めるための手法。

2026年1月25日

AIを導入した際の「組織の成熟度」を測る際；「データが整理され、AIが一部の業務で標準的に使われている」段階は一般に何と呼ばれるか。

試行錯誤を超えて；実務の中にAIが組み込まれ始めている状態。

2026年1月25日

モデルの精度向上のために；「ラベルがない大量のデータ」に対して；モデル自身が予測した「仮のラベル」を付けて学習に加える手法を何というか。

半教師あり学習の一種であり；モデルの自信のある予測を活用して精度を高める。

2026年1月25日