✨ Generative AI Leader

Generative AI Leader 問題の一覧

全 66 問。各問題のページで答えと解説を確認できます。順番に解きたいときは 問題で学ぶ へ。

生成AIの基礎

  1. 生成AIの説明として最も適切なものはどれですか？
  2. 小売企業が「来月の商品別需要を予測したい」場合、主に適しているのはどれですか？
  3. 「基盤モデル」の特徴として正しいものはどれですか？
  4. テキスト・画像・音声・動画など複数の形式を入力として扱えるモデルを何と呼びますか？
  5. LLM（大規模言語モデル）の基盤となっているアーキテクチャはどれですか？
  6. 生成AIにおける「ハルシネーション」とは何ですか？
  7. ハルシネーションのリスクを低減する方法として適切なものはどれですか？（2つ選択）
  8. 「トークン」について正しい説明はどれですか？
  9. 「コンテキストウィンドウ」が大きいことの利点はどれですか？
  10. テキストを意味を保ったまま数値ベクトルに変換し、類似度検索に利用できるものは何ですか？
  11. 機械学習の分類で、ラベルのないデータから顧客のグループなどのパターンを見つける手法はどれですか？
  12. AI・機械学習・ディープラーニング・生成AI の関係として正しいものはどれですか？
  13. 画像生成で広く使われている、ノイズから段階的に画像を作り出す方式はどれですか？
  14. Google のテキストから動画を生成するモデルはどれですか？
  15. 自社環境やオンデバイスで実行したい、Google の軽量なオープンモデルはどれですか？
  16. 低レイテンシ・低コストで大量のリクエストを処理したい場合、最初に検討すべき Gemini のモデルタイプはどれですか？
  17. 生成AI利用に伴うデータプライバシー上の主な懸念はどれですか？
  18. 生成AIがもたらす「バイアス」のリスクの原因として最も適切なものはどれですか？
  19. 非構造化データに該当するものはどれですか？（2つ選択）
  20. 同じプロンプトを入力しても毎回出力が異なることがある理由は何ですか？

Google Cloud の生成AIサービス

  1. 開発者が Gemini などのモデルを探索・評価・デプロイするための、Google Cloud の統合AIプラットフォームはどれですか？
  2. Vertex AI Model Garden の説明として正しいものはどれですか？
  3. プロンプトの設計・テスト・比較をコンソール上で素早く行いたい場合に適した Vertex AI の機能はどれですか？
  4. 個人の開発者が API キーを使って Gemini を素早く試すためのシンプルな Web ツールはどれですか？
  5. 社員が Gmail、Docs、Meet 上で文章作成・要約・会議メモ作成などを支援してもらうために適した製品はどれですか？
  6. アップロードした資料だけを情報源として要約・Q&A・音声概要を生成し、出典を示してくれる製品はどれですか？
  7. 社内の複数システム（Drive、Slack、Jira 等）を横断して検索し、ノーコードでエージェントを作成・利用できる従業員向けプラットフォ…
  8. IDE 内でコードの補完・生成・テスト作成・説明を支援する製品はどれですか？
  9. 自社データ（社内文書）に基づく検索・回答アプリを、最小限の開発でスピーディに構築したい場合に適した選択肢はどれですか？
  10. エージェント（目標達成のために推論し、ツールを使って行動するシステム）の構築・デプロイ・運用を支援する Google Cloud のサービス…
  11. コンタクトセンターでの顧客対応を AI で強化する、Google Cloud のソリューションはどれですか？
  12. Google が設計した AI ワークロード向けの専用チップはどれですか？
  13. Vertex AI で Google が顧客の入力データについて行う取り扱いとして正しいものはどれですか？
  14. 生成AI アプリを不正プロンプト（プロンプトインジェクション）や機密データ漏洩から保護するために使える Google Cloud のサービス…
  15. 機密データ（個人情報など）を検出・マスキングするために生成AI の前処理で利用できるサービスはどれですか？
  16. 自然言語で BigQuery のデータを分析したり SQL を生成してもらいたい場合に関連する機能はどれですか？
  17. Google Cloud の生成AI 提供の強みとして適切なものはどれですか？（2つ選択）
  18. エージェント同士が連携するための標準プロトコルとして Google が推進しているものはどれですか？
  19. Google Cloud の設計・運用・トラブルシューティングを自然言語で支援する製品はどれですか？
  20. 「プログラミング経験のない業務担当者が、自社データを使ったエージェントをすぐに作って使いたい」場合に最も適した選択肢はどれですか？
  21. Google の AI のセキュリティ確保の概念フレームワークとして提唱されているものはどれですか？
  22. AI エージェントの主要な構成要素として適切な組み合わせはどれですか？

生成AIの出力を改善するテクニック

  1. モデルに期待する出力の例を 2〜3 個プロンプトに含める手法はどれですか？
  2. 複雑な推論問題で精度を上げるために「ステップごとに考えてください」と指示する手法は何ですか？
  3. 事実に基づく正確な回答を重視する業務（社内規程の回答など）で適切な temperature の設定はどれですか？
  4. 広告コピーのアイデアを幅広く出したい場合、推論パラメータはどうするのが適切ですか？
  5. 良いプロンプトに含めると効果的な要素として適切なものはどれですか？（2つ選択）
  6. RAG（検索拡張生成）の説明として正しいものはどれですか？
  7. モデルが学習していない最新情報や社内固有情報に基づいて回答させたい場合、最初に検討すべき手法はどれですか？
  8. 「グラウンディング」の目的として最も適切なものはどれですか？
  9. 特定の業界用語・文体・出力形式にモデルを専門化したい場合に有効で、ラベル付きデータが必要な手法はどれですか？
  10. 大規模モデルの能力を小さなモデルへ移し、低コスト・低遅延にする手法はどれですか？
  11. モデルが外部 API を呼び出して最新の在庫情報を取得したり注文処理を実行できるようにする機能はどれですか？
  12. 生成AI の出力品質を改善する取り組みの一般的な順序として最も適切なものはどれですか？
  13. モデルの出力を評価する方法として適切なものはどれですか？（2つ選択）
  14. Top-P（nucleus サンプリング）の説明として正しいものはどれですか？

生成AI活用のビジネス戦略

  1. 生成AI導入の初期段階で、最も推奨されるアプローチはどれですか？
  2. 生成AI プロジェクトの成功に不可欠な要素として適切なものはどれですか？（2つ選択）
  3. 一般的な文書作成・要約など汎用的な生産性向上を素早く実現したい企業に適した調達方針はどれですか？
  4. 生成AI導入の ROI を評価する際に考慮すべき項目はどれですか？
  5. 責任ある生成AI活用のために組織が行うべきこととして最も適切なものはどれですか？
  6. Google の AI 原則に含まれるものはどれですか？（2つ選択）
  7. 従業員が生成AI に不安を持ち、導入が進まない場合の最も効果的な対策はどれですか？
  8. 生成AI が顧客対応チャットで不適切な回答をするリスクへの対策として適切なものはどれですか？（2つ選択）
  9. ある企業が「競合との差別化につながる独自の業務ノウハウ」を活かした AI を作りたい場合の方針として最も適切なものはどれですか？
  10. 生成AI プロジェクトが期待した成果を出せない一般的な原因はどれですか？