D1 確認テスト 1

「アルゴリズム」と「モデル」について、正しい記述はどれですか。

ある工場では、大量の製品外観写真から傷やへこみなどの欠陥を自動で識別したく、モデルに生のピクセルから特徴を学習させたいと考えています。最も適切な技術分類はどれですか。

ユーザーが 2 GB の会議録画をアップロードします。処理には約 10 分かかり、完了後は通知で知らせるため、ユーザーは画面で待ちません。最も適切な推論方式はどれですか。

データと、最も適切な種類を組み合わせてください。

会社には商品画像が 2 万枚ありますが、ラベルは一切ありません。外観が似た商品を自動でまとめ、各グループの名前は運用担当者が付けたいと考えています。これは何にあたりますか。

基本的な AI 用語について、正しい記述を 2 つ選んでください。

ある銀行のオンラインアシスタントは、50 万人のユーザーからの一般的な質問に同時に回答する必要がありますが、オペレーターを比例して増やしたくありません。AI が提供する主な価値はどれですか。

新規事業の過去の販売記録は十数件しかありませんが、チームは複雑なモデルを直接トレーニングして来四半期の需要を予測したいと考えています。より適切な判断はどれですか。

マーケティングチームは、あるユーザーが今月メール内のリンクをクリックするかどうか（する／しない）を予測したいと考えています。どの手法を使うべきですか。

従業員が、社内の 3,000 ページの規程類について自然言語で質問し、回答はそれらの文書に基づくことを求めています。最も適切な応用分野はどれですか。

サイトの記事を視覚障害のあるユーザーも「聞ける」ようにするため、記事のテキストを自然な音声に変換したいです。どのサービスを使いますか。

保険会社は、① スキャンされた保険金請求フォームから文字と表を抽出し、② 顧客コメントの感情傾向を分析したいと考えています。どの 2 つのサービスを選びますか。

マーケティング部は、新商品ごとに異なるトーンの宣伝文を 5 パターンすばやく生成したいと考えています。ラベル付きデータはなく、今日中に試したいです。より適切な方法はどれですか。

データサイエンティストが学習率 0.01 と 0.1 でそれぞれトレーニングし、どちらの設定が検証結果が良いかを比較しました。パイプラインのどの工程にあたりますか。

次の段階を典型的な順序（先 → 後）に並べ替えてください。

チームはオープンソースの基盤モデルを、自社が販売する有料 SaaS 製品に組み込む予定です。リリース前に、法務部門がまず確認すべきことは何ですか。

チームは基盤モデルの呼び出しにマネージド API（Amazon Bedrock など）を使うことにしました。次のうち、引き続き主にチーム自身が責任を負うものはどれですか。

AWS サービスの位置付けについて、正しい記述を 2 つ選んでください。

チームは、トレーニングのたびに同じ自動化フロー（データ取得 → トレーニング → 評価 → モデル登録）を実行し、誰が実行しても結果を再現できるようにしたいと考えています。これが表す MLOps の考え方はどれですか。

10,000 件の取引のうち 100 件が不正です。モデルは 80 件を不正と判定し、そのうち 60 件が実際に不正でした。このモデルの再現率（Recall）はいくらですか。