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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と労働」の議論において；AIが一部の業務を代替することで；人間がより高度で創造的な仕事に専念し；生産性が向上することを何というか。

AIを敵ではなく；人間の能力を拡張するパートナーとして捉える考え方。

2026年1月25日

ニューラルネットワークの学習において；全ての層を一気に学習させるのではなく；下の層から順番に学習させて積み上げていく手法を何というか。

初期のディープラーニングにおいて；学習を安定させるために用いられた手法。

2026年1月25日

画像生成AIにおいて；「実在する特定のクリエイターの絵柄」を大量に模倣したモデルを無断で配布することが；法的に問題視される最大の理由はどれか。

クリエイターの努力の結晶である作風を不当に搾取する行為への懸念。

2026年1月25日

LLMの性能評価において；単なる単語の一致率（BLEUなど）ではなく；「意味的な整合性」を別のAIが評価する指標を何というか。

人間の評価基準に近い形で；より高度な生成能力を測定する。

2026年1月25日

LLMの運用において；特定の「有害な意図」を持つユーザーからの攻撃（ジェイルブレイク試行など）を検知し；アカウントを一時停止するセキュリティ機能を何というか。

サービスの安全性と健全性を維持するための重要なインフラ。

2026年1月25日

強化学習において；エージェントが「過去に一度も見たことがない状態」に遭遇した際に；その新奇性を評価して報酬を与える仕組みを何というか。

未知の領域を積極的に探索させるための工夫。

2026年1月25日

AIが生成した回答の「真偽」を検証するために；回答の根拠となったウェブサイトのURLを自動で付加する技術を何と呼ぶか。

ユーザーが情報の信頼性を自分で確認できるようにする透明性の確保手段。

2026年1月25日

AIを導入した際の「組織の受容性」を高めるために；AIによる成功を「一部の専門家の手柄」にせず；現場の成果として称えるマネジメント手法を何というか。

AIに対する現場の心理的ハードルを下げ；共生を促進する。

2026年1月25日

分類モデルにおいて；「クラスごとのサンプル数に極端な偏りがある」場合に；多数派クラスを間引いてバランスを取る手法を何というか。

モデルが多数派のデータばかりを学習し；少数派を無視するのを防ぐ。

2026年1月25日

2つの変数間の因果関係を分析する際；「処置群」と「対照群」の属性の偏りを調整するために；処置を受ける確率（傾向スコア）を用いる手法はどれか。

観察データから擬似的に実験状況を作り出し；因果効果を測定する。

2026年1月25日