G検定（ジェネラリスト検定） 2020#1　自己採点

2020年3月14日に実施されたG検定（ジェネラリスト検定）の自己採点を行ってみました。その中でも少しひねった問題、個人的に難しいと思った問題についてこちらにあげておきたいと思います。解説はまた別な投稿でご覧ただければ幸いです。

問題51

AIの共同開発形式について留意しなければならないこととして、最も不適切な選択肢を1つ選べ。

1.アジャイル型の開発方式はあらゆる工程にすべてのステークホルダーが関与する余地があるため、仕様変更に柔軟に対応できる利点があるが、そのぶん責任の範囲や成果の帰属について適時適切にコミュニケーションをとり、契約交渉を行うよう留意しなければならない。

2.経済産業省の「AI・データの利用に関する契約ガイドライン」では、開発プロセスをアセスメント、PoC、開発、追加学習の各段階に分けて、それぞれの段階で必要な契約を結ぶことで、試行錯誤しながら納得のゆくモデルを生成するアプローチがしやすくなるとしている。

3.これまでの裁判例からシステム開発においては開発者と利用者の双方に協力しあう義務があることが確認されており、その中には実際に発注を行う利用者が実際の業務や既存システムについて情報提供する義務も含まれている。

4.契約交渉は実際の開発状況に合わせてステークホルダー間で適時適切なコミュニケーションをとりながら進めていく必要があるが、秘密保持契約はその内容上、開発の最終段階で結ぶことが望ましい。

【答え】4

問題52

以下の文章を読み、文中の空欄に入る語の組み合わせとして、最も適切な選択肢を1つ選べ。

人工知能が社会生活に及ぼす影響、あるいは人工知能における法的・倫理的課題に対処するため、国内外あるいは営利・非営利を問わず様々な機関や団体がガイドラインを公表している。Amazon社、Google社、FaceBook社、IBM社、Microsoft社などアメリカのIT企業が組織した（ア）は2016年9月に安全性やAIにおける公平性、透明性、責任の確保を掲げた「信条」を公表している。また、学術団体であるIEEEは（イ）を公表し、設計段階からさまざまな倫理的課題に対処できる仕組みを盛り込むための標準規格を策定しようとしている。日本政府は2019年3月に「人間中心のAI社会原則」を取りまとめ、「人間の尊厳が尊重される社会」、「持続可能性」そして（ウ）を基本理念として掲げている。

1.（ア）Future of Life Institute（イ）アシロマAI原則（ウ）コンプライアンスと法令を尊守する社会
2.（ア）Partnership on AI（イ）倫理的に調和した設計（ウ）多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる
3.（ア）Partnership on AI（イ）人間的価値に配慮した設計（ウ）コンプライアンスと法令を尊守する社会
4.（ア）Ethnical AI Board（イ）倫理的に調和した設計（ウ）多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる

【答え】2

問題53

2018年5月に適用開始されたEU一般データ保護規則（GDPR)に関する説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

1.GDPRはEEA域内に事業展開している日本企業の現地法人は対象となるが、EEA内で収集したデータの管理と分析を日本国内のみで行っている場合は規制の対象とならない。
2.GDPRは前身であるEUデータ保護指令に比べてより広い意味での個人情報をカバーしているが、具体的な適用・制裁内容は各加盟国の個人データ保護法にゆだねられている。
3.GDPRは個人情報として個人の名前や住所、クレジットカード情報、、メールアドレスを含めるだけでなく、位置情報やCookie情報も個人情報とみなしている。
4.GDPRは個人情報の自動化された処理に基づいたプロファイリングに強い規制を課す一方で、データポータビリティの権利については現状は認めていない。

【答え】3

問題54

第三者の著作物を学習用データとして取り扱う場合に、現在の日本の法律に照らし合わせて、最も適切な選択肢を1つ選べ。

1.改正著作権法では学習用データとして著作物を利用することは、一定の基準を満たしており、それが研究や非営利目的である場合に限り適法である。
2.WEB上に公開されている自然言語データから生成した学習用データセットをWEB上で公開したり第三者に有償で譲渡することは違法である。
3.ある漫画家の画風に似せたキャラクターを生成するモデルを製作するための学習用データセットとして、その漫画家の著作物を丸ごとデジタルスキャンしたデータを公開することは適法である。
4.著作権法の規定をクリアしていても不正競争防止法の観点から営業秘密にあたるデータの利用などは制約がかかる可能性がある。

【答え】4

問題55

AI技術の社会実装によって生じる倫理的・法的・社会的な課題に対処するために企業が留意しなければならないこととして最も不適切な選択肢を1つ選べ。

1.社内でAI倫理委員会を組織する際には、実効性のない名ばかりの委員会による「エシカル・ウォッシュ」に陥らないよう設置者が委員会の人選や権限に留意する必要がある。
2.個人情報などを扱う企業においては、単に社内で法令やコンプライアンスを尊守するだけでなく、ユーザーに対してプライバシーやセキュリティ対策をどのように実施しているのかを公開し、透明性を高めることが望ましい。
3.企業は自社の製品やサービスによって発生した倫理的・法的・社会的課題に対処するため、クライシスの種類と緊急レベルに応じた危機管理マニュアルを整備しておくことが望ましい。
4.個人情報の自働化された処理に基づいてユーザーの行動特性を評価するプロファイリングは、ユーザーの強い不安を引き起こすことが予測されるため、本人にプロファイリングを行う旨を通知しないように留意する必要がある。

【答え】4

問題56、57、58

以下の文章を読み、空欄（ア）に当てはまる選択肢を1つ選べ。
以下の文章を読み、空欄（イ）に当てはまる選択肢を1つ選べ。
以下の文章を読み、空欄（ウ）に当てはまる選択肢を1つ選べ。

日本政府は2020年までに（ア）の自動運転を実用化する目標を掲げている。このレベルの自動運転は（イ）が認められていることから2019年5月には改正道路運送車両法のほか、道路交通法が成立した。また、自動運転車の保安技術として（ウ）の搭載などを義務付けた改正道路運送車両法が2020年4月に施行される予定である。

（ウ）の選択肢（※ア、イの選択肢はメモし忘れてしまいました。）

○ふらつき検出装置
○酒気帯び監視装置
○作動状態記録装置
○車検証確認装置
【答え】
（ア）：政府は一定の条件付きで自動運転できる「レベル3」
（イ）：道交法の改正により、これまで禁止されていたスマートフォン操作や車載テレビの視聴などが、人による運転にすぐに切り替えられることを前提に

※（ア）、（イ）の選択肢をメモしていないため、正解のニュアンスに近い文章を記載しています。
（ウ）：作動状態記録装置

問題59

ディープフェイクに関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。

1.ディープフェイクは主に敵対的ネットワークを用いて生成され、近年その精巧さが高まっていることから問題視されている。
2.ディープフェイクは偏りのあるデータで学習を行ったことが原因となって生じるため、開発者は学習に用いるデータが目的に即した質の高いものかを精査することが要求される。
3.ディープフェイクはポルノの生成や詐欺に利用されるだけでなく、選挙などで特定の候補者に関する虚偽の風説の流布などにも利用され得ることから民主主義上の脅威になると考えられている。
4.ディープフェイクに対してはFacebookなどの企業が検出ルールの開発を支援しているほか、中国をはじめとした各国で法整備が始められている。

【答え】2

問題60

2017年に改正・施行された個人情報保護法では「匿名加工情報」の条項が新設された。
これは、特定の個人を識別できないように個人情報を加工し、当該個人情報を復元できないようにした情報を「匿名加工情報」とし、本人の同意不要で第三者へのデータ提供を行うことを脳とするものである。これを取り扱う事業者である「匿名加工情報取扱事業者」が留意しなければならないこととして、最も適切な選択肢を1つ選べ。

1.匿名加工された情報を扱う事業者は、加工の対象となる個人情報についてはいかなる方法で匿名加工を行ったのかをウェブサイトで公表する義務がある。
2.匿名加工された情報を扱う事業者は、第三者にその情報を提供する際に、提供先の事業者名を公表する義務がある。
3.匿名加工情報の提供を受けた事業者は、その匿名加工情報について安全管理措置を行う義務がある。
4.ほかの選択肢のいずれも適切ではない。

【答え】4

問題81

多くの機械学習の目的は、ある目的関数の値を最小化するパラメータを求めることであり、このことを最適化と呼ぶ。最適化手法として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。

○Adam
○LeakyReLU
○SGD
○RMSprop

【答え】LeakyReLU

問題82

以下の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
ロジスティック回帰は分類アルゴリズムであり、0から1の値を出力するため、確率として表現することができる。ロジスティック回帰を用いるのに適切な事例としては、（）などが挙げられる。

○見た目に関するさまざまな情報からある動物が何科に属するのかを分類する。
○体重と身長の関係性について調べる。
○喫煙状況や血中コレステロールなどをもとに病気の発症リスクについて調べる。
○気温とラーメンの売上高との関係性について調べる。

【答え】
・喫煙状況や血中コレステロールなどをもとに病気の発症リスクについて調べる。

問題86

以下の文章を読み、空欄に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。

機械学習の分類問題におけるモデルを考える際、適切な性能指標を見出すためには、（）が利用される。2クラス分類の例では、（）とは本来Aに分類しなければいけないものがどれくらい正しくAと判別されているか、またAに分類しなければいけないものを誤ってBと分類している割合がどれくらいなのかなどを知ることができる。

○転置行列
○相関行列
○三角行列
○混同行列

【答え】混同行列

問題163

強化学習の説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。

○正解付きデータの訓練データを用意する必要がない。
○一般的に学習には時間がかかる。
○未知な環境にも対応可能といった万能性は比較的低い。
○状態遷移を考慮することができる。

【答え】未知な環境にも対応可能といった万能性は比較的低い。

問題181

畳み込みニューラルネットワーク（CNN)を用いたEnd-to-Endなアルゴリズムである
A.YOLO
B.完全畳み込みニューラルネットワーク（FCN)
C.Unet
D.SSD(Single　Shot Multibox Detector)
について、リアルタイムな一般物体検知のためのアルゴリズムと（セマンティック）セグメンテーションのためのアルゴリズムに分類するとどうなるか、もっとも適切な選択肢を1つ選べ。

○一般物体検知：A,B　セグメンテーション：C,D
○一般物体検知：A,C　セグメンテーション：B,D
○一般物体検知：A,D　セグメンテーション：B,C
○一般物体検知：C,D　セグメンテーション：A,B

【答え】一般物体検知：A,D　セグメンテーション：B,C

問題●●

以下の文章を読み、空欄（ウ）に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
世の中にはテキスト形式のデータが大量に存在している。SNSの投稿や購入商品のレビュー、あるいはアンケート調査の結果などはその例である。これらのデータを適切に分析できれば、ビジネスにおける顧客の動向を把握することができる。こうした背景から、自然言語で書かれたテキストの取り扱いは重要である。ここでは、日本語の自然言語処理の単純なフローを見てみよう。まず、形態素解析という手法を用いて、（ア）処理やデータをクレンジングして、（イ）。次に、BoW（Bag-of-Words）などの手法を用いて、形態素解析を行ったデータを（ウ）。さらに、分割した単語についてはTF-IDFなどの手法を用いて（工）。あるいは、単語をより低次元の空間における実数ベクトルとして表現する（オ）を用いることもある。（オ）を利用すると、単語同士の意味的な関係性を捉えることができ、例えば、「king」-「man」+「woman」=「queen」といったアナロジーを行うことができる。

○ 1つ値の形式に変換する
○ ベクトルの形式に変換する
○ 対数尤度の形式に変換する
○ 複素数の形式に変換する
答え：対数尤度の形式に変換する