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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、原因となる変数にのみ影響する変数を利用して因果を特定する。

2026年1月25日

AIによる画像解析において；「曇りガラス越しの映像」や「激しい雨の日の車載映像」を、あたかも晴天の日のようにクリアにする「視界復元」技術を何というか。

気象現象による視覚的な劣化をAIで除去し、安全な自動運転や監視を実現する。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの「重みの更新」に勾配（一次微分）だけでなく、情報の幾何学的な「メトリック」である「フィッシャー情報行列」を用いる最適化手法はどれか。

勾配の更新を「ユークリッド空間」ではなく「確率分布の空間」で行うことで収束を早める。

2026年1月25日

LLMに「複数の異なる役割」を同時に演じさせ、それらに同じ問題を解かせた上で、最後にそれらの回答を統合・要約させる手法を何というか。

一つの視点では見落とすミスを、複数のAIによる「合議」で修正し、正解率を高める。

2026年1月25日

強化学習において；エージェントが「環境からの報酬」が全く得られない間も、「世界がどう変化するか」という予測誤差を「驚き」として報酬にする手法はどれか。

スパースな報酬環境でも、エージェントが自律的に学習を継続できるようにする。

2026年1月25日

AIが特定の個人の「感情的な弱点」や「将来の離職リスク」などを、本人の自覚なく解析し、会社側がそれを評価に利用する行為が抵触する倫理的原則はどれか。

自分の情報がどのように解析され、利用されるかを自分でコントロールする権利。

2026年1月25日

LLMのAPIの応答時間を予測し；レスポンスが極端に遅くなりそうな複雑な質問に対して、自動で「要約してから処理する」などの前処理を行う最適化手法を何というか。

リソースの状態やタスクの難易度に応じて、計算の複雑さを動的に変更する。

2026年1月25日

AIを導入した際の「ダイナミック・コンピタンス（動的能力）」とは何を指すか。

一度のAI導入で満足せず、変化し続ける技術に追随し続けるための組織的な強さ。

2026年1月25日

モデルの精度を評価する際；「正解データが間違っている（ラベルノイズ）」可能性を考慮し、損失関数を調整したりデータを間引いたりする学習手法を何というか。

汚れのある大規模データセットからでも、正しい法則を抽出するための高度な技術。

2026年1月25日

「AIアライメント」の研究において；AIが「人間に評価されるための回答（迎合的な嘘）」をしてしまい、真実から遠ざかる現象を何というか。

人間が「聞きたいこと」をAIが優先してしまうことで、客観的な正しさが失われるリスク。

2026年1月25日