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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

「AIガバナンス」のグローバルな議論において；AIがもたらす「破滅的なリスク」を未然に防ぐため；一定以上の計算量を持つモデルの開発には「免許制」を導入すべきだという考え方を何というか。

核物質のように計算資源（GPU）を管理することで；安全性を担保しようとする過激な提案。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの学習において；「誤差の逆伝播（バックプロパゲーション）」を行わずに；各層が独立して最適な表現を学習する、脳科学に近い学習アルゴリズムの総称はどれか。

ジェフリー・ヒントンらが提唱した；より生物学的な学習メカニズムの探求。

2026年1月25日

AIによる画像解析において；「透き通った水」や「煙」「炎」などの定まった形を持たない物体を、画素単位で正確に認識・分離する高度なタスクを何というか。

境界が曖昧な対象物を高い精度で切り分けるための技術。

2026年1月25日

LLMの性能を維持したまま、推論時の「行列演算の回数」を劇的に減らすために；特定の要素（重みや活性化値）が0に近い場所を計算から除外する技術はどれか。

計算リソースを賢く使い分け；推論のスピードを飛躍的に高める。

2026年1月25日

LLMの運用において；特定の「不適切な画像や文章」を学習データから遡って削除し、モデルからその知識を消去する最新の技術分野を何というか。

一度学習した内容を「忘れさせる」ことで；著作権やプライバシーの問題に対応する。

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」が全くない状態で；「世界を自由に歩き回り、どのような行動をとればどのような状態になるか」の地図だけを先に作る段階を何というか。

後の学習を高速化するために；まず環境の物理法則や構造を把握するプロセス。

2026年1月25日

モデルの精度向上のために；「似たような複数のデータセット」から得られた複数のモデルを、単に平均するのではなく「メタモデル」で学習させる手法を何というか。

各モデルの「得意・不得意」をさらに別のAIが学習して統合する高度な手法。

2026年1月25日

AIが「特定のSNSユーザーの性格や心理的弱点」を分析し、それを利用して「購買意欲を極限まで高める広告」を出す心理的なターゲティングを何と呼ぶか。

個人の自由な意思決定を技術によってバイパスする倫理的問題。

2026年1月25日

AIを導入した際の「業務の自動化率」において；「人間が全く介在せず、AIが全ての例外処理まで完遂する」最高難易度の自動化レベルを何と呼ぶか。

自動運転のレベル分けに準じ；人間が完全に責任を手放す段階。

2026年1月25日

複数の変数の関係を調べる際；「AとBの両方に影響を与える共通の原因C」が存在する場合、Cを考慮せずにAとBの相関だけを見ることで生じる誤った因果推論を何というか。

見かけ上の相関に騙されず；真の因果関係を特定するための最大の障壁。

2026年1月25日