Salesforce認定AIアソシエイト100題 問題集全問解答＋全問解説付き
Salesforce認定AIアソシエイトの過去問100題を全問解答＋全問解説付き【最新】
全問最新の問題になります。
筆者が実際に受験して、問題を収集し、過去問と模擬問題の解答とその解説を全問付けております。
問題数は合計100題。
この100問の問題の解答を理解できれば、ほぼ間違いなく、合格すると思います。
ここから問題と解答/解説になります。
100題、全問解答＋全問解説付きになります。
1.
SalesforceでEinstein Discoveryを利用してビジネスインサイトを得る際に、データセットの準備で最も重視すべき点は何ですか？
A. データの完全性とクリーニング
B. 実行する分析の種類
C. データセットのサイズ
解答
A. データの完全性とクリーニング
解説
A. データの完全性とクリーニング
正解。Einstein Discoveryを使用する際、データの完全性とクリーニングは非常に重要です。不完全または不正確なデータは、分析の結果に大きな影響を及ぼし、誤ったインサイトや結論を導く可能性があります。データクリーニングにより、欠損値や異常値を処理し、データの質を向上させることができます。B. 実行する分析の種類
不正解。分析の種類は重要ですが、データセットの準備段階では、まずデータの質と完全性に焦点を当てるべきです。分析の種類は、良質なデータが用意された後に考慮する要素であり、データ準備の初期段階では優先順位が低くなります。C. データセットのサイズ
不正解。データセットのサイズも分析の精度に影響を与える要素ですが、質の高いデータなしでは、大量のデータを持っていても意味がありません。最初にデータのクリーニングと完全性を確保し、その後サイズやその他の要素を考慮するのが適切です。
2.
Salesforce Einstein AIツールを利用する際、企業が顧客行動データを用いてパーソナライズされたマーケティングキャンペーンを展開することを計画しています。個々の顧客に最適なコンテンツを提供するため、機械学習モデルがこれらのデータポイントから学習します。以下のうち、Salesforceの信頼済みAIの原則に基づき、このシナリオにおいて特に注意を払うべき倫理的な考慮事項は何でしょうか？
A. データ収集と利用における消費者の同意の確保
B. マーケティングキャンペーンの効率性の最大化
C. ユーザーごとにパーソナライズされたコンテンツの精度の向上
正解: A.
解説:
A. データ収集と利用における消費者の同意の確保 - 正解です。Salesforceの信頼済みAI原則において、透明性と倫理的責任は重要な原則の一つです。パーソナライズされたマーケティングキャンペーンの展開では、顧客からの明示的な同意なしに個人データを収集・使用することは、プライバシーの侵害に繋がる可能性があります。消費者が自らのデータがどのように使用されるのかを理解し、その使用に同意しているかが、倫理的な実践のカギとなります。
B. マーケティングキャンペーンの効率性の最大化 - この選択肢はビジネスにおける効率性を向上させることを目指していますが、倫理的な考慮事項とは直接関係がありません。効率的なマーケティングは企業の利益を高めるために重要ですが、それを追求する上で消費者のプライバシーや同意が犠牲になることは許されません。
C. ユーザーごとにパーソナライズされたコンテンツの精度の向上 - この選択肢も技術的な向上やユーザー体験の改善に焦点を当てていますが、倫理的な問題の核心は触れていません。顧客からの同意を確実に得た上で、精度の向上を図ることは価値があります。ただし、倫理的な考慮事項としては、データの使用許可やプライバシー保護がより根本的な問題を構成します。
3.
一般的なAIシステムにおいて、モデルの解釈可能性を高める目的で使用される技術はどれですか？
A. ニューラルネットワーク
B. ブースティング
C. 特徴量重要度
解答: C. 特徴量重要度
解説:
A. 不正解 - ニューラルネットワークはAIおよび機械学習における強力な予測モデリング手法の一つですが、通常、その複雑な内部構造は解釈が難しく、「ブラックボックスモデル」とも見なされます。そのため、モデルの解釈可能性を高めるために直接使用されるわけではありません。
B. 不正解 - ブースティングは、複数の弱学習器を組み合わせて強学習器を作るアンサンブル学習手法の一つです。性能の向上を目的としますが、この方法自体がモデルの解釈可能性を直接高めるものではありません。むしろ、複数のモデルを組み合わせることで解釈がさらに複雑になる場合もあります。
C. 正解 - 特徴量重要度は、特定の予測モデルにおいて、各特徴量がどの程度予測に影響を与えているかを定量化するための指標です。これを通じて、モデルがどのような情報を根拠に予測を行っているのかを理解することができ、モデルの解釈可能性を高めることができます。特に決定木やランダムフォレストなどのモデルでは、特徴量重要度を比較的簡単に抽出し、モデルの振る舞いを理解しやすくすることが可能です。
4.
ある企業がSalesforceのEinstein AIを使って、顧客サービスの自動化を進めようとしています。このAIシステムは顧客からの問い合わせに基づいて自動的に回答を生成します。このプロセス中において、Salesforceの信頼済みAIの原則に基づき、特に重視するべき倫理的考慮事項は何でしょう？
A. 自動応答に利用されるAIモデルの説明可能性の確保
B. 顧客サービスの自動化を通じたコスト削減の最大化
C. AIモデルを用いることによる応答時間の短縮
正解: A.
解説:
A. 自動応答に利用されるAIモデルの説明可能性の確保 - 正解です。Salesforceの信頼済みAIの原則では、AIの透明性と説明可能性が重要な要素とされています。特に、顧客サービスのような顧客と直接関わる領域では、AIによる自動応答の背後にあるロジックが理解可能で、信頼できるものでなければなりません。この透明性は、顧客が提供されるサービスの品質に対して信頼を持てるようにするために不可欠です。
B. 顧客サービスの自動化を通じたコスト削減の最大化 - この選択肢は、企業側の経済的な利益に焦点を当てています。確かに、コスト削減はビジネスの立場から見れば重要な目標であるかもしれませんが、AIの倫理的な課題やSalesforceの信頼済みAI原則の観点では優先事項ではありません。倫理的な考慮事項では、より良い顧客体験と公正性、透明性が重視されます。
C. AIモデルを用いることによる応答時間の短縮 - 応答時間の短縮は、顧客体験を向上させるための重要な要素ですが、倫理的な課題としてはAの「AIモデルの説明可能性の確保」の方がより重要とされます。AIシステムがいかに速く回答を生成しても、そのプロセスや結果が顧客や管理者にとって透明でない場合、そのシステムは信頼を得ることが難しくなります。説明可能性は、AIの判断がどのように下されたかを理解し、必要に応じて問い合わせや対応を行うための基盤を提供します。
5.
あなたは Salesforce の AI アソシエイトとして、顧客のデータを活用した AI ソリューションを提供するプロフェッショナルです。ある顧客から、顧客のウェブサイト上での行動履歴をもとに、次回の訪問時に表示するコンテンツを予測する AI モデルを構築してほしいとの依頼がありました。
以下の選択肢から、このタスクに適切なアプローチを選んでください。
A. シーケンスモデル（RNN や LSTM）を使用してウェブサイトの行動履歴を学習し、次回の訪問時のコンテンツを予測する。
B. 単純な線形回帰モデルを構築して予測を行う。
C. ウェブページのカテゴリごとにクラスタリングを行い、各クラスタごとに予測モデルを作成する。
解答
A.
解説
A. シーケンスモデル（RNN や LSTM）を使用してウェブサイトの行動履歴を学習し、次回の訪問時のコンテンツを予測する。
正解です。ウェブサイトの行動履歴は時系列データであり、RNN や LSTM のようなシーケンスモデルは適しています。これらのモデルは過去の行動パターンを学習し、次回の訪問時のコンテンツを予測するのに適しています。
B. 単純な線形回帰モデルを構築して予測を行う。
不正解です。単純な線形回帰モデルは時系列データの特性を捉えるのに適していません。ウェブサイトの行動履歴は複雑なパターンを持っているため、より高度なモデルが必要です。
C. ウェブページのカテゴリごとにクラスタリングを行い、各クラスタごとに予測モデルを作成する。
不正解です。クラスタリングは有用なアプローチですが、ウェブページのカテゴリごとに予測モデルを作成することは複雑すぎる可能性があります。シーケンスモデルの方が適切です。
6.
AIシステムでの自然言語処理(NLP)の応用として不適切なものはどれですか？
A. 感情分析
B. 疾病の自動診断
C. ソーシャルメディア上のトレンド分析
解答: B. 疾病の自動診断
解説:
A. 不正解 - 感情分析は自然言語処理(NLP)の一般的な応用の一つであり、テキストデータから人の感情や意見、態度を識別・把握するために使用されます。顧客フィードバック、オンラインレビュー、ソーシャルメディアの投稿など、多様なテキストソースに対して有効です。
B. 正解 - 疾病の自動診断は、自然言語処理(NLP)ではなく、一般的には医療画像解析や生体信号処理など、他のAI技術や医療知識が必要な分野です。NLPはテキストデータの解析と理解に特化しており、疾病診断に直接応用するには限界があります。臨床記録からの情報抽出などには利用されることがありますが、自動診断は医療専門知識と複雑なデータ解析技術を要するため、NLPだけでは不十分です。
C. 不正解 - ソーシャルメディア上のトレンド分析は自然言語処理(NLP)の有用な応用例です。公開されている投稿やハッシュタグなどのテキスト情報を分析し、特定の話題やトレンドがどのように議論されているかを把握するために使用されます。このような分析はマーケティング戦略、公共政策の策定、社会的ムーブメントの理解など、多岐にわたる領域で役立ちます。
7.
Salesforce Einsteinを使用して人材管理システムを開発している企業が、従業員のパフォーマンス評価と将来のキャリアパス推薦にAIを導入しようと計画しています。このシステムの設計において、Salesforceの信頼済みAIの原則に沿った、最も優先すべき倫理的考慮事項は何でしょうか？
A. 内部プロモーションの機会増加
B. 人的バイアスの除去
C. 経営層へのレポーティングの自動化
正解: B. 人的バイアスの除去
解説:
A. 内部プロモーションの機会増加 - 従業員にとってはプラスの影響がありますが、これは直接的な倫理的考慮事項ではありません。内部プロモーションの機会を増やすこと自体が、AIの導入の目的や原則として優先されるべきではありません。
B. 人的バイアスの除去 - 正解です。Salesforceの信頼済みAIの原則は、フェアネスと透明性を非常に重要視しています。人材管理システムにAIを導入する際には、人的バイアスを排除し、公平な評価と推薦が行われるように努める必要があります。この原則は、すべての従業員が平等な評価とチャンスを受けられるようにすることで、企業の倫理性と公正性を保持する上で不可欠です。
C. 経営層へのレポーティングの自動化 - この選択肢は、ビジネスの効率性や運営の改善に貢献する可能性がありますが、直接的な倫理的考慮事項とは見なされません。また、自動化されたレポーティングが人的バイアスをなくすことに直接貢献するわけではありません。AIの導入にあたっては、如何にしてフェアなプロセスを設計し、実行するかが、最も重要なポイントです。
8.
Salesforce Einstein AIに関して、Einstein Languageが自然言語処理のどのタイプのタスクをサポートすることが主な機能ですか？
A. 画像内のテキスト認識と解析
B. テキストに基づく感情分析
C. 音声認識と会話型インタフェースの開発
解答: B. テキストに基づく感情分析
解説:
A. 誤り - 画像内のテキスト認識と解析は、主にEinstein Visionの機能であり、自然言語処理ではなく、画像処理と認識に関連します。Einstein Languageはテキストデータに焦点を当てたサービスです。
B. 正しい - Einstein Languageは自然言語処理技術を用いて、特にテキストデータから情報を抽出したり、感情分析を行うことを可能にします。これには顧客のフィードバックやメッセージなどからポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなどの感情を識別することが含まれます。
C. 誤り - 音声認識と会話型インタフェースの開発は、自然言語処理技術を使いはしますが、Einstein Languageの主な機能とは異なります。これはより会話型AIやチャットボットなどの実装に関連し、Salesforceでサポートされている他のツールやサービスで扱われることがあります。Einstein Voiceという別のサービスが音声関連の機能を提供しています。
9.
Salesforce Einstein AIの機能で、顧客の購入履歴から最も可能性の高い次の購入商品を予測することはどの機能によって実現されますか？
A. Einstein Prediction Builder
B. Einstein Recommendation Builder
C. Tableau CRM
解答: B. Einstein Recommendation Builder
解説:
A. 誤り - Einstein Prediction Builderは、ユーザーが独自の予測モデルを作成できるツールです。これを使用して特定の業務結果を予測することが可能ですが、顧客の購入履歴から次に購入しそうな商品を推薦する機能は、直接の機能ではありません。
B. 正しい - Einstein Recommendation Builderは、顧客の行動や過去のデータに基づいてパーソナライズされたレコメンデーションを提供する機能を持っています。このツールは、顧客が最も関心を持ちそうな商品やサービスを自動的に推薦するために設計されており、顧客の購入履歴から次に購入しそうな商品を予測するのに最適です。
C. 誤り - Tableau CRMは、データの視覚化およびビジネスインテリジェンスの機能を提供するツールです。データを分析してインサイトを提供することはできますが、顧客の行動に基づいて具体的な商品を推薦する機能は直接提供していません。
10.
AIプロジェクトにおいてデータの前処理段階で最も一般的に行われる作業はどれですか？
A. アルゴリズムの最適化
B. データクレンジング
C. ディープラーニングモデルの訓練
解答: B. データクレンジング
解説:
A. 不正解 - アルゴリズムの最適化は、AIプロジェクトにおいて重要な手順の一つですが、これは主にモデル構築の段階で行われます。データの前処理段階ではなく、既にある程度モデルが形成された後にパフォーマンスを向上させる目的で行われる作業です。
B. 正解 - データクレンジングは、AIプロジェクトにおいて前処理段階で最も一般的に行われる作業の一つです。これには、欠損値の処理、異常値の検出と修正、重複データの削除などが含まれます。きれいで整理されたデータは、モデルの精度と性能を大幅に向上させることができるため、データクレンジングは非常に重要なプロセスです。
C. 不正解 - ディープラーニングモデルの訓練は、前処理後のデータを用いてモデルを構築し、実際にタスクを実行できるように学習させる過程です。データの前処理段階ではなく、データが既にクレンジングされた後、モデル構築というワークフローの中で位置づけられます。データのクオリティを確保した後に適切なアルゴリズムを選定し、モデルを訓練する手順に移ります。
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