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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

2023年末に採択された「国連AI決議（安全で信頼できるAI）」が、主に途上国支援の文脈で強調している内容はどれか。

AIの恩恵を一部の先進国だけでなく、世界全体で公平に享受することを目指す合意。

2026年1月25日

AIによるビデオ解析において；「物体の動き」だけでなく「カメラの三次元的な動き（視点の変化）」を同時に推定する技術を何というか。

自己位置の推定と地図作成を同時に行い、ロボットや自動運転の空間把握を支える。

2026年1月25日

LLMのコンテキスト長を「数百万トークン」に拡張するために；アテンションの計算を「通信（リング状の転送）」によって分散化する技術を何というか。

GPU間のメモリ通信を工夫し、1台のメモリ制限を超えた超長文の入力を可能にする。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの「情報の流れ」を、情報の幾何学的な「曲率」で最適化する「自然勾配法」を、近似的に高速実装したアルゴリズムはどれか。

二次の情報を利用することで、一次の勾配法よりも圧倒的に少ない反復回数で収束させる。

2026年1月25日

強化学習のエージェントが「一回の試行」から最大限に学ぶために；「過去の重要な経験」を優先的に学習対象として選ぶ手法を何というか。

誤差が大きかった（驚きが大きかった）経験を重点的に復習し、学習を加速させる。

2026年1月25日

AIが「特定の個人の思考や行動」を勝手に学習し、その人を模倣する「デジタルクローン」を作成することに対する法的・倫理的な最大の懸念はどれか。

個人のアイデンティティが、本人の意思に反して技術的に複製・利用されるリスク。

2026年1月25日

LLMアプリケーションにおいて；「事実に基づかない回答（ハルシネーション）」を検知するために、回答の内容を外部の信頼できるデータベース（Wikipedia等）と照合する処理を何というか。

生成AIの回答を現実の事実（Ground）に結びつけ、信頼性を確保する。

2026年1月25日

AIを導入した際の「生産性のパラドックス」を解消するために；技術だけでなく、人の教育やプロセスの刷新に投資することを何と呼ぶか。

ITの恩恵を引き出すために必要な、組織改革やスキル習得という「目に見えない資産」。

2026年1月25日

モデルの精度を向上させる「アンサンブル学習」において；「弱学習器」を並列に学習させて平均をとる「バギング」に対し、直列に学習させて誤差を修正する手法はどれか。

XGBoostなどの高性能モデルの基盤であり、前のモデルのミスを次のモデルが補強する。

2026年1月25日

「AIガバナンス」の議論において；AIがもたらすリスクを管理するために、AIの「サプライチェーン（学習データからデプロイまで）」を追跡可能にする仕組みを何というか。

ソフトウェアの部品表（SBOM）をAIに応用し、脆弱性や権利関係を明確にする考え方。

2026年1月25日