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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による画像解析において；物体の表面の「質感（粗さ、光沢など）」を数値化・記述するタスクを何というか。

素材の検品や；リアルなCG生成のために重要な技術。

2026年1月25日

「広島AIプロセス」において提言された；高度なAIが生物兵器の開発やサイバー攻撃に悪用されることを防ぐための「出口管理」を何というか。

最先端かつ強力なモデル（フロンティアAI）の配布や利用を制限する考え方。

2026年1月25日

LLMに長いコンテキスト（文脈）を入力する際；メモリ使用量を抑えるために、注目すべきトークンを動的に選択する「疎な注目機構」の名称はどれか。

計算コストを入力長の2乗ではなく；より低いオーダーに抑える技術。

2026年1月25日

ニューラルネットワークのパラメータを削減する際；「重みの値」ではなく「重み行列の階数（ランク）」を意識して圧縮する手法を何というか。

LoRAなどの効率的な微調整技術の理論的背景でもある。

2026年1月25日

強化学習において；エージェントが「最適な行動」を直接学習するのではなく、「自分の行動が良いか悪いか」を評価する「Critic」と協力して学習する手法はどれか。

方策勾配法の一種で；学習の安定性と効率を両立させる。

2026年1月25日

AIが特定の個人の政治的・宗教的なデモへの参加を監視カメラから特定してしまうなど；「表現の自由」を抑制してしまう効果を何というか。

監視されていると感じることで；市民が自由な行動を控えてしまう社会的問題。

2026年1月25日

LLMアプリケーションにおいて；あらかじめ特定の回答（FAQなど）を用意しておき；ユーザーの質問の「意味的な近さ」をベクトルで判定して回答を出す手法を何というか。

LLMを呼び出すコストと時間を節約するための高度なキャッシュ。

2026年1月25日

AIを全社導入する際；部門ごとにバラバラに開発するのではなく；「共通のAI基盤」を整備して効率化を図る体制を何というか。

開発コストの重複を防ぎ；データの利活用を促進する。

2026年1月25日

教師なし学習において；データをクラスタリングする際、まずデータ間の「距離」を確率に変換し、低次元空間でもその確率が維持されるように配置する手法はどれか。

高次元データの可視化において；似たもの同士を近くに集める能力が高い。

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「完全になくす」のではなく、「許容可能な範囲に抑えつつ恩恵を最大化する」考え方を何というか。

EU AI法などでも採用されている；リスクの大きさに応じて規制を変える考え方。

2026年1月25日