AI-900：Microsoft Azure AI Fundamentals 問題一覧

顧客レビューのテキストが「好意的・否定的・中立」のどれかを自動判定するAIタスクはどれか？

ラベルなしの顧客データを購買パターンで自動グループ化したい。最も適した機械学習のアプローチはどれか？

工場ラインのロボットアームが試行錯誤しながら最適な動作を学習する手法はどれか？

住宅の広さ・築年数・立地から「売却価格（数値）」を予測するMLタスクはどれか？

「売上予測」などの数値を予測する場合と、「スパムメール判定」などのカテゴリを予測する場合の機械学習手法の正しい組み合わせはどれか。

オンライン決済システムで、通常の取引パターンから大きく逸脱した疑わしい操作をリアルタイムで検出し不正を防ぎたい。どのAIタスクが最適か。

強化学習（Reinforcement Learning）が他の機械学習手法と最も大きく異なる点はどれか。

ニュースサイトでユーザーの過去閲覧履歴から好みに合った記事を推奨（レコメンデーション）したい。どの手法が最も一般的か。

機械学習の手法に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

機械学習モデルの評価指標に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

ニューラルネットワークと深層学習に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure AI Servicesの主要サービスに関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

データ準備と前処理に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

機械学習モデルのトレーニング・テストに関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

ある企業が画像認識モデルを本番環境にデプロイした後、撮影条件（照明、角度、背景）が当初の学習データと大きく異なるシナリオが頻発するようになりました。このとき、モデルの性能はどのように変化する可能性が高いか？

ある医療診断AIシステムで、モデルの閾値（しきい値）を調整する際、病気の検出率を95%に上げると、誤検出（偽陽性）も増加して患者の不安が生じるようになりました。このトレードオフの関係はどれか？

あるeコマースプラットフォームで、機械学習モデルが「商品Aを購入する顧客は商品Bも購入する傾向がある」というパターンを発見しました。しかし、このパターンが実は第三の要因（季節）に支配されていた場合、このモデルに基づいた推奨施策の問題点はどれか？

中小企業で開発した自然言語処理（NLP）モデルが、開発環境では高い精度（95%）を示していました。ところが、本番環境で実際の顧客問い合わせ100万件を処理したとき、精度が78%に低下しました。この低下の最も可能性の高い原因はどれか？

採用試験の合否判定AIモデルが、過去の採用データから学習した結果、特定の性別や年齢層に対して系統的に低いスコアを付与するようになりました。このモデルを改善する際、単純に差別的なパターンを削除すると、他のどのような問題が生じる可能性があるか？

銀行が不正検出AIを導入する際、リアルタイム処理のため計算量を削減した簡潔なモデルを選択したところ、複雑なモデルと比べ検出精度が88%に低下しました。この制約下で精度を改善する最も効果的なアプローチはどれか？

教師あり学習と教師なし学習の最も本質的な違いは何か。

回帰（Regression）と分類（Classification）のタスクの根本的な違いはどれか。

教師あり学習内における回帰と分類の異なる用途例の組み合わせとして、最も適切なものはどれか。

クラスタリング（Clustering）と教師あり学習による分類の違いの説明として、最も正確なものはどれか。

深層学習（Deep Learning）と従来の機械学習（Machine Learning）の最大の違いはどれか。

バッチ学習（Batch Learning）とオンライン学習（Online Learning）における学習方法の主な相違点は何か。

機械学習モデルの精度評価について、100件のテストデータで以下の結果が得られました。正しく分類されたサンプル数が78件であった場合、このモデルの精度（Accuracy）は何パーセントでしょうか？

画像認識モデルの訓練に使用するデータセットが480,000枚のラベル付き画像で構成されています。訓練データ：検証データ：テストデータを6：2：2の比率で分割する場合、テストデータは何枚になりますか？

音声認識モデルの評価で、実際に発話された単語が1,250個、モデルが正しく認識した単語が1,075個でした。このモデルの単語認識率（Word Recognition Rate）は何パーセントですか？

自然言語処理モデルの訓練に必要な計算リソースについて、1エポック（全データの1回の学習）に45分かかります。モデルを100エポック訓練する場合、合計で何時間必要になりますか？

機械学習モデルのハイパーパラメータ調整で、学習率候補5種類と正則化パラメータ候補8種類の組み合わせをすべて試す場合、実験の総数は何回になりますか？

コンピュータビジョンモデルが異常検出タスクで、実際に異常があった画像が50枚、正しく異常と判定できた画像が42枚、正常だと誤判定した異常画像が8枚でした。このモデルの再現率（Recall）は何パーセントですか？

Microsoftの責任あるAI原則として定められている6つに含まれないものはどれか？

採用選考AIが特定の大学出身者を不当に高評価していた。これは責任あるAIのどの原則に最も違反するか？

「AIシステムが想定外の入力に対してもクラッシュや危険な動作をしない」ことを保証する原則はどれか？

AIが生成した医療診断レポートを医師が必ず確認してから患者に提供する仕組みを指す言葉はどれか？

身体的能力・言語・地域に関わらず、すべての人がAIの恩恵を受けられるよう設計することを重視する責任あるAIの原則はどれか。

責任あるAIの6原則に関する記述として誤っているものはどれか。

AIシステムの判断基準が明確であり、ユーザーがその論理を理解できる状態にすることを何と呼ぶか。

視覚障害者向けの商品ラベル読み上げアプリ開発で考慮すべき責任あるAIの原則の組み合わせはどれか。

Microsoft Azure AIの責任あるAI原則に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

Azure Machine Learning上でAIモデルを開発する際の責任あるAI実装に関する記述で、誤っているものはどれか。

責任あるAIの「セキュリティとプライバシー」原則に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

責任あるAIの「包括性」原則に基づいたシステム設計に関する記述で、誤っているものはどれか。

AIシステムの「説明責任」と「透明性」に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

AI開発プロセスにおけるバイアス軽減と公平性の確保に関する記述で、誤っているものはどれか。

ある企業が信用スコアリングAIを導入しました。このAIが特定の地域の住民に対して系統的に低いスコアを付与していることが発見されました。このような問題が生じた場合、企業が最初に実施すべき対応はどれか。

医療機関が患者の再入院リスク予測AIを導入予定です。このAIが高リスク判定した患者に対して医師が追加の集中的ケアを提供するシステムです。導入前に最も重点的に実施すべき検証はどれか。

採用面接助言AIが、面接での応答内容から「攻撃性が高い」と判定し、採用担当者にそう報告しました。しかし実は、その候補者は神経神経発達症の一種で、直接的な言語表現が特性であり、実際には協調性が高い人物でした。この状況から学べる責任あるAIの重要な教訓はどれか。

銀行が貸付審査AIを導入しました。このAIが低所得地域の申請者に対して系統的に貸付を否認する傾向を示しています。AIの開発チームが「これは学習データに反映された歴史的な返済実績に基づいている」と説明しました。この説明に対する責任あるAIの観点からの最適な対応はどれか。

セキュリティシステムが「不正ログイン検知AI」として従業員のログイン行動を監視しています。このAIが特定の部門の従業員に対してアラート頻度が高いことが判明しました。これが『セキュリティ対策』という正当な目的で運用されている場合、企業が講じるべき措置はどれか。

オンライン教育プラットフォームが「学習支援AI」を導入し、生徒の学習パターンから進度予測を行い、推奨教材を提示しています。3ヶ月の運用後、低成績の生徒に対してAIが「より簡単な教材」をほぼ自動的に提示し続けることで、その生徒たちが高難度教材へのアクセス機会が減少していることが発見されました。この状況を改善するために最優先すべき対応はどれか。

責任あるAIにおける「透明性」と「説明責任」の違いはどれか？

「包摂性」と「公平性」の違いについて、最も適切な説明はどれか？

AIシステムの「信頼性・安全性」と「セキュリティ」の違いはどれか？

AIの「バイアス検出」と「バイアス軽減」の違いはどれか？

責任あるAIにおける「プライバシー」と「データガバナンス」の違いは何か？

AIシステムの「監視」と「監査」の違いについて、最も正確な説明はどれか？

あるAIシステムの監査で、1000件のクレジットカード申請者のうち、年収が同じにもかかわらず性別により承認率に差異が見られました。女性の承認率が68%、男性の承認率が82%でした。この差は何ポイントのバイアスを示していますか？

医療診断AIの公平性監査で、アフリカ系患者5000名と白人患者5000名を対象に実施されました。特定の疾患の診断精度はアフリカ系で76%、白人で88%でした。このAIシステムの精度格差は何ポイントですか？

採用選考AIが3つの企業で運用されている場合、合計15000人の候補者が評価されました。企業A（5000人）での女性採用率が32%、企業B（5000人）での女性採用率が45%、企業C（5000人）での女性採用率が28%でした。3企業全体の平均女性採用率はおよそ何%ですか？

顔認識AIの精度監査において、高照度環境での認識精度が92%、低照度環境での認識精度が71%でした。このAIシステムの環境条件による精度差は何ポイントですか？

言語翻訳AIが4つの言語ペアについてテストされました。英語→日本語での翻訳精度84%、英語→スペイン語83%、英語→中国語77%、英語→アラビア語72%でした。最も高い言語ペアと最も低い言語ペアの精度差はどのくらいですか？

障害者向けアクセシビリティ対応AIシステムの導入前後で調査されました。導入前：年齢60歳以上の高齢者の利用率18%、導入後：28%でした。同期間に全体ユーザー数が25000人から31000人に増加した場合、利用率の上昇が何ポイントですか？

モデルが訓練データでは高精度だが、初見のデータでは著しく精度が落ちる現象を何というか？

混同行列（Confusion Matrix）において「実際は陰性なのに陽性と予測した件数」を何というか？

がん検診AIで「見逃し（実際は陽性を陰性と予測）を最小化」したい場合に最優先すべき評価指標はどれか？

学習率・木の深さ・エポック数など、訓練前に人が設定するモデルの設定値を何というか？

モデルが時間の経過とともに精度低下する原因として「本番データの統計的性質が訓練時から変化した」現象を何というか？

複数の決定木をランダムなデータ・特徴量で並列訓練し多数決で予測するアンサンブル学習手法はどれか？

モデルの汎化性能をより正確に評価するために、データをK個に分割して交互に検証セットとして使う手法はどれか？

回帰モデルの訓練中、訓練損失は継続的に低下しているが、検証損失がある時点から増加に転じました。この時点以降、モデルに何が起きていると考えられますか？

分類モデルの本番運用中、初期学習後に新しいデータが継続的に流入しています。1年後、モデルの予測精度が当初の95%から73%に低下しました。訓練データの再構成以外で、この問題に対応する最初のアプローチはどれですか？

医療診断AIで、真陽性率（感度）を97%に維持しながら、偽陽性を減らしたいとします。この目的を達成するために最も直接的に調整すべきパラメータは何ですか？

ニューラルネットワークモデルの学習曲線で、訓練損失が第100エポックから第200エポックの間で0.45から0.42へ低下しているのに対し、検証損失は0.48から0.51に増加しています。この傾向が続く場合、学習を進める際の最適な判断はどれですか？

分類タスクで、モデルAは精度88%・再現率92%・適合率75%、モデルBは精度85%・再現率68%・適合率94%です。顧客の苦情対応システムで「実際の苦情を見落とさない」ことが最優先とされています。この要件の下で、どのモデルを選択すべき理由は何ですか？

画像分類モデルを、元の訓練データ（自社データセット）で学習した後、異なる撮影環境（照度・角度・背景）の新しい顧客データで運用したところ、精度が81%から52%に低下しました。この問題を部分的に緩和する最初の施策として、最も効果的なアプローチはどれですか？

ある二値分類モデルの混同行列が以下の通りです。真陽性（TP）= 85、偽陰性（FN）= 15、偽陽性（FP）= 20、真陰性（TN）= 80 のとき、このモデルの再現率（Recall）は何%か？（小数第1位で四捨五入）

訓練データで120個のサンプルを使用して決定木モデルを訓練しました。この際に8つのフォールドを用いた8分割交差検証を実施した場合、各フォールドの訓練セットに含まれるサンプル数は何個か？

ある疾病予測AIモデルの性能を評価したところ、TP = 72、FN = 8、FP = 12、TN = 208 でした。このモデルの精度（Accuracy）は何%か？（小数第1位で四捨五入）

画像分類モデルが250枚の検証画像で以下のように分類しました。犬を犬と分類：64枚、犬を猫と分類：6枚、猫を猫と分類：156枚、猫を犬と分類：24枚。犬クラスに対する適合率（Precision）は何%か？（小数第1位で四捨五入）

ニューラルネットワークモデルの訓練においてバッチサイズが32で、総訓練データが960サンプルです。1エポックで何バッチ処理されるか？

回帰モデルが5つのテストサンプルに対して以下の予測を行いました。実際の値：[10, 20, 30, 40, 50]、予測値：[12, 18, 32, 38, 52]。平均絶対誤差（MAE）はいくつか？

教師あり学習と教師なし学習の最大の違いはどれか？

回帰モデルと分類モデルの主な違いはどれか？

訓練セット、検証セット、テストセットの役割の違いはどれか？

精度（Accuracy）と再現率（Recall）の違いはどれか？

線形回帰と多項式回帰の主な違いはどれか？

バッチ学習とオンライン学習の最大の違いはどれか？

機械学習モデルの評価指標に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

教師あり学習における回帰と分類の特性に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

機械学習モデルの学習プロセスに関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

機械学習における距離ベースのアルゴリズムに関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

機械学習モデルのロバスト性と信頼性に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

機械学習における特徴量エンジニアリングと前処理に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

Azure Machine Learning DesignerとAutomated MLの違いとして正しいものはどれか？

Azure MLで「注文ごとに即時で詐欺判定を返すAPI」と「月末に100万件を一括処理するAPI」に対してそれぞれ適切なエンドポイントはどれか？

Azure MLのモデルレジストリの主な目的はどれか？

Azure MLのResponsible AI ダッシュボードで確認できる分析として含まれないものはどれか？

Azure MLのAutoMLが複数のモデルを試した後、最終的に最良モデルを選ぶ基準として使われる指標の例として正しいのはどれか？

Azure Machine Learningで複数のアルゴリズムとパラメータを自動試行し、特定データに最適なモデルを特定する機能はどれか。

回帰モデルの評価指標でMAEと比べてRMSEを使う主な利点はどれか。

コードを全く書かずにキャンバス上でMLワークフローを視覚的に構築・テストしたい。どの機能が最適か。

本番デプロイ後に訓練データと本番データの性質が乖離しモデル精度が低下する現象を監視する手法はどれか。

機械学習で「モデルの学習には使用せず、未知のデータへの汎化性能を最終評価するために一度だけ使うデータ」はどれか。

Azure Machine Learningのデプロイに関する記述として誤っているものはどれか。

分類モデルで「実際に陽性である人のうち、正しく陽性と予測できた割合」を示す指標はどれか。

センサーデータから翌月の設備故障率を「パーセンテージ」で予測したい。適切な学習タイプと評価指標の組み合わせはどれか。

機械学習のプロセスで「評価用データセット（テストデータ）」を使う主な目的はどれか？

モデルが訓練データに過剰に適合してしまい、新しいデータで精度が出なくなる現象を何というか？

不均衡データ（病気あり1%：なし99%）で正解率（Accuracy）だけ使うべきでない理由はどれか？

入力データとして使われる「広さ・築年数・立地」などの説明変数を機械学習では何と呼ぶか？

AutoMLが複数のアルゴリズムと設定を自動試行するプロセスはどれか？

訓練済みモデルをWebサービスとしてAPIで呼び出せるようにした状態を何と呼ぶか？

分類モデルの混同行列で「実際は陽性なのに誤って陰性と予測した（見逃した）」エラーを何と呼ぶか？

回帰タスクで予測値と実際値の平均的な「ズレ」を示す指標はどれか？

Azure Machine Learningのモデル管理に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

Azure Machine Learning Designerとの視覚的なワークフロー構築に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

Azure MLで訓練データと本番データの特性が異なる場合に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

機械学習プロジェクトのデータセット分割と評価に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

分類モデルの評価指標に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

Azure MLのAutoMLの自動試行プロセスに関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

Azure Machine Learning の「Compute Instance」と「Compute Cluster」の主な違いとして正しいものはどれか？

バッチ推論とリアルタイム推論の使用シーンの違いとして最も適切なものはどれか？

Azure ML Studio（ノーコード）と Azure ML SDK（コードベース）を使い分ける際の主な判断基準として最も適切なものはどれか？

Azure ML の「トレーニングラン」と「パイプラインラン」の主な違いとして正しいものはどれか？

Azure ML の「ハイパーパラメータチューニング」と「Automated ML（AutoML）」における自動化範囲の違いとして最も適切なものはどれか？

Azure ML の「モデルレジストリ」と「モデル出力フォルダ」の用途の違いとして正しいものはどれか？

Azure Machine Learningで回帰モデルを訓練し、テストデータセット上で以下の結果を得ました。実際の値と予測値の組：(実際値=120, 予測値=115)、(実際値=80, 予測値=85)、(実際値=160, 予測値=158)。このモデルのMAE（Mean Absolute Error）を計算してください。

二項分類モデルの混同行列が以下の通りです：真陽性(TP)=240、偽陽性(FP)=60、真陰性(TN)=650、偽陰性(FN)=50。このモデルの精度（Accuracy）を計算してください。

回帰モデルの訓練データでの予測値と実際値の差の二乗が：(4)²=16、(3)²=9、(5)²=25、(2)²=4である場合、RMSE（Root Mean Square Error）を計算してください。

分類モデルで実際に陽性である人が300人います。そのうちモデルが正しく陽性と予測できたのは255人です。このモデルの再現率（Recall）を計算してください。

機械学習パイプラインで、訓練データセット：8000サンプル、検証データセット：1000サンプル、テストデータセット：1000サンプルに分割しました。全データに占める訓練データの割合（パーセンテージ）は？

Azure AutoMLで複数のアルゴリズムを試行した結果、各モデルの精度が以下の通りです：ロジスティック回帰=87%、ランダムフォレスト=92%、勾配ブースティング=89%、SVM=85%。最良モデルの精度は全体平均より何ポイント高いですか？

Azure Machine Learning で訓練済みモデルをリアルタイムエンドポイントにデプロイした直後は高い精度を示していたが、本番運用を続けるうちに精度が徐々に低下し始めた。この現象の最も一般的な原因と対処法の組み合わせとして最も適切なものはどれか？

Azure AutoML で分類モデルを作成するとき、不均衡データセット（陰性サンプル85%：陽性サンプル15%）に対して正解率（Accuracy）を主要評価指標に設定してモデルを自動生成した場合、どのような問題が起きやすいか？

Azure Machine Learning Pipelineで、月1回の定期スケジュール実行で大量の顧客データ（500万件）を処理してモデルを再訓練する場合と、リアルタイムで単一顧客のスコアリングを行う場合の最適なコンピューティング構成の組み合わせとして正しいのはどれか？

Azure Machine Learning で訓練済み回帰モデルを本番デプロイした後、モデル監視ダッシュボードで「平均絶対誤差（MAE）が訓練時の 0.8 から本番環境で 2.3 に悪化した」ことを検出した。この悪化が外部要因由来（データドリフト）か、モデル設計由来（正則化不足）かを判断するための最初の確認ステップはどれか？

Azure Machine Learning のリアルタイムエンドポイントに予測リクエストが集中し、レスポンスタイムが基準値（500ms）を超える頻度が増えている。性能改善のため、現在の単一ノード構成から複数ノード構成へのスケールアップを検討している。スケール後の効果を正確に判断するために事前に確認すべき最も重要なメトリクスはどれか？

Azure AutoML で分類モデルの訓練を実行したところ、訓練前のデータ検証ステップで「特定のカテゴリ特徴量に、訓練セットには出現せず、テストセットには出現する値が含まれている」という警告が出た。この状況でモデルが本番環境で遭遇した場合、最も起きやすい現象はどれか？

事前学習済みの画像認識モデルを、少量の医療X線データで追加学習する手法はどれか？

学習済みモデルを実運用に適用する際の「推論（Inference）」の説明として正しいのはどれか？

訓練データセットと検証データセットを分ける主な目的はどれか？

「特徴量の正規化（0〜1にスケーリング）」が特に重要なアルゴリズムはどれか？

機械学習モデルの訓練中に、訓練データセットのサイズを100サンプルから10,000サンプルに大幅に増やした場合、一般的にモデルの性能はどのように変化するか？

分類モデルの学習率（Learning Rate）を0.1から0.001に低下させた場合、訓練プロセスにはどのような影響が生じるか？

訓練データに大量のラベル誤りが混在していることが後から発見された場合、モデルの性能と学習曲線にはどのような影響が生じるか？

回帰モデルで、関連性の低い特徴量15個を削除して、関連性の高い特徴量5個だけに絞った場合、モデルの性能にどのような変化が期待できるか？

不正取引検出モデルで、正常取引（99%）と不正取引（1%）のクラス不均衡が存在する場合、精度指標だけを基準にモデルを評価すると、どのような問題が発生するか？

決定木モデルの最大深さ（max_depth）を2から20に増やした場合、過学習と過小学習のバランスにはどのような変化が生じるか？

教師あり学習と教師なし学習の最も重要な違いは何か？

分類モデルと回帰モデルの違いとして正しいのはどれか？

過学習（オーバーフィッティング）と過小学習（アンダーフィッティング）の主な違いは何か？

バッチ学習とオンライン学習（ストリーミング学習）の違いとして正しいのはどれか？

機械学習における特徴エンジニアリングと特徴抽出の主な違いは何か？

決定木とニューラルネットワークの最も重要な違いは何か？

機械学習モデルの開発プロセスに関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

機械学習アルゴリズムと適用シーンの以下の記述で、誤っているものはどれか。

機械学習モデルの評価指標に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

転移学習（Transfer Learning）とモデルの最適化に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

機械学習の前処理とデータ準備に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

機械学習の性能課題と対応策に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

機械学習モデルの評価において、医療診断AIの性能を測定しています。1,000件のテストデータセットで、正しく陽性と判定されたケースが85件、実際に陽性だったケースが100件でした。このモデルの再現率（Recall）として最も適切な値はどれか？

機械学習モデルの過学習（Overfitting）を判定するため、訓練データとテストデータの誤差を比較しています。訓練データセットでの損失値が0.08、テストデータセットでの損失値が0.45であった場合、このモデルの状態として最も正しい判断はどれか？

分類モデルの性能評価で、以下の混同行列が得られました。真陽性（TP）=72、偽陽性（FP）=8、偽陰性（FN）=15、真陰性（TN）=305。このモデルの適合率（Precision）として最も正しい値はどれか？

画像分類モデルの学習において、訓練データセットが2,400枚、検証用データセットが600枚、テストデータセットが1,000枚の場合、全データセット（合計4,000枚）に対する各セットの割合として最も正しい組み合わせはどれか？

回帰モデルの性能を評価するため、テストセットの予測値と実際値を比較しました。実際値：[25, 30, 35, 40]、予測値：[24, 32, 34, 41]の場合、平均絶対誤差（MAE）として最も正しい値はどれか？

クラスタリングアルゴリズムの性能を測定するため、シルエット分析を実施しました。得られたシルエット係数が0.68の場合、クラスタリング結果として最も正しい解釈はどれか？

機械学習における「過学習（Overfitting）」の定義として最も適切なものはどれか？

機械学習の「回帰（Regression）」タスクの定義として正しいものはどれか？

Azure AI Visionで「画像1枚につき1つのカテゴリを付与する」タスクはどれか？

Azure Custom Visionで「製品写真に複数の不良箇所の位置と種類を検出するモデル」を構築するタスクはどれか？

Azure AI Visionの「Read API（OCR）」と「Image Analysis OCR」を使い分ける際の説明として正しいのはどれか？

Azure Custom Visionのモデルを「Raspberry PiなどのIoTデバイスでオフライン実行」したい場合に選ぶべきドメインはどれか？

工場の映像から作業員が危険エリアに立ち入ったことをリアルタイムで検知するのに最適なAzure AI Visionの機能はどれか？

Azure AI FaceのFace Verificationとは何をする機能か？

Azure Video Indexerが動画から自動的に抽出できる情報の組み合わせとして正しいのはどれか？

画像内のオブジェクトの種類を特定するだけでなく、それが画像のどこにあるかをバウンディングボックスで特定するタスクはどれか。

小売店が防犯カメラ映像から顧客の棚前滞在時間やレジ行列の長さをリアルタイム分析したい。どの機能が最適か。

Azure AI Vision（事前訓練済み）とAzure Custom Visionの使い分けとして正しいものはどれか。

Azure Video Indexerの機能に関する説明として誤っているものはどれか。

Azure AI Faceで顔を検出し、微笑みや怒りなどの感情・眼鏡・年齢を推測する機能はどれか。

Azure AI VisionのOCRと、Document Intelligenceを使った文書処理の最大の違いはどれか。

画像内の「車」の位置を特定し、その範囲をバウンディングボックスで囲むタスクはどれか？

店舗カメラ映像から入り口を通過した人数をカウントし滞在時間を計測したい。最適な機能はどれか？

Custom Visionでモデルをモバイル端末にダウンロードしてオフライン実行したい。何が必要か？

Azure AI Visionで動画や映像から有名人の顔が登場したタイミングを自動でマークしたい。どの機能か？

Azure AI Faceで2枚の画像が同一人物かどうかを1対1で判定する機能はどれか？

Azure Video Indexerで動画から「ビデオ撮影時のカメラのレンズ型番」を取得できるか？

病院が大量のレントゲン写真から骨折箇所をバウンディングボックスで特定したい。最適なサービスとタスクはどれか？

Azure AI Visionで1秒あたり最大30フレームの動画を処理する場合、1分間に処理できる最大フレーム数は何フレームですか？

Azure Custom Visionで不良品検出モデルの訓練に使用する画像セットが、良品800枚と不良品200枚の場合、不良品の割合は全体の何パーセントですか？

小売店が防犯カメラ映像をAzure Video Indexerで分析する場合、240時間分の動画を処理するのに必要なAPI呼び出し単位数は（1単位 = 10分）何単位ですか？

Azure AI Faceの顔検出APIで、1回の呼び出しで最大100枚の顔画像を処理できます。1,500枚の顔写真を分析する場合、最小限必要なAPI呼び出し回数は何回ですか？

工場のライン監視カメラで、毎日8時間操業時に1秒あたり2フレーム分析する場合、1ヶ月（20営業日）の総分析フレーム数は何フレームですか？

Azure Custom Visionで訓練データとして、各カテゴリあたり最低50枚の画像が推奨される場合、5カテゴリの多クラス分類モデルに必要な最小画像数は何枚ですか？

Azure AI Visionで顔認識APIを使用して年齢推定を行う場合、同じ顔写真でも季節や照明条件が異なると推定年齢が変わる可能性があります。このような変動を最小限に抑えるため、実装段階でとるべき対応として最も適切なのはどれか？

製造工場がAzure Custom Visionで不良品検出モデルを構築し、本番環境で使用開始しました。1ヶ月後、新しい種類の不良が頻繁に発生し、既存モデルの検出率が低下しました。迅速に対応するため、最初に実施すべきステップはどれか？

小売店がAzure AI Visionの顔検出機能を使用して来店客の属性分析（年齢層・性別）を行っています。営業時間中、突然検出精度が大幅に低下しました。原因として最も可能性が高いのはどれか？

Azure Custom Visionで構築した品質検査モデルが、訓練環境では97%の精度を達成していますが、実際の工場環境では70%の精度に低下しました。この現象を説明し、改善策として最も効果的なのはどれか？

ある企業がAzure AI Visionで顔認識による勤務管理システムを導入しました。冬場に眼鏡やマスク着用者が増えると、認識エラーが増加することが判明しました。この問題を最小限に抑えるための実装上の工夫として最も適切なのはどれか？

医療画像解析にAzure Custom Visionを導入した医療機関が、CT画像から腫瘍候補領域を検出するモデルを構築しました。モデルは高い精度を示しているものの、実地での臨床採用を医師が躊躇しています。この状況で、AI導入を実現するために最初に検討すべきアプローチはどれか？

Azure AI Visionのオブジェクト検出機能に関する以下の記述で、誤っているものはどれか？

Azure Custom Visionのモデル構築に関する以下の記述で、誤っているものはどれか？

Azure AI Faceの顔分析機能に関する以下の記述で、誤っているものはどれか？

Azure Video Indexerの機能と制限に関する以下の記述で、誤っているものはどれか？

Azure AI VisionのRead API（OCR）に関する以下の記述で、誤っているものはどれか？

Azure AI Visionの空間分析機能に関する以下の記述で、誤っているものはどれか？

Azure AI Vision の「物体検出（Object Detection）」と「画像分類（Image Classification）」の主な違いはどれか？

Azure AI Vision の「Read API」と「Form Recognizer（現：Document Intelligence）」を使い分ける際の特徴として正しいのはどれか？

Azure AI Face の「Face Verification」と「Face Identification」の違いとして正しいのはどれか？

Azure Custom Vision と Azure AI Vision（事前訓練済みモデル）を比較した場合、主な違いとして誤っているものはどれか？

Azure Video Indexer と Azure AI Vision の Video Analysis 機能を比較した場合、Video Indexer の主な利点はどれか？

Azure Custom Vision の「分類モデル」と「物体検出モデル」の主な使い分けとして正しいのはどれか？

文書から「株式会社〇〇」「東京都」「2024年1月1日」などを自動識別するタスクはどれか？

FAQ文書やWebページから質問応答ナレッジベースを構築するAzure AI Languageの機能はどれか？

Azure AI Speechの「テキスト読み上げ（TTS）」でブランド独自の音声を作成する機能はどれか？

ユーザーが「明日の東京の天気は？」と入力した際に「天気照会」という意図と「東京」「明日」というエンティティを識別するAzure AI Languageの機能はどれか？

Azure AI LanguageのText Summarizationにおける「抽出型要約」と「抽象型要約」の違いはどれか？

Azure AI Translatorのカスタム翻訳（Custom Translator）の主な用途はどれか？

Azure AI LanguageのPII（個人情報）検出・マスキング機能が自動識別する情報の例として正しいのはどれか？

コールセンターの音声通話をリアルタイムでテキスト化し、品質チェックに活用するために組み合わせるAzureサービスはどれか？

テキスト内の「Microsoft」を「組織」、「2025年5月」を「日付」として分類して抽出するNLPの機能はどれか。

スマートホームアプリで「リビングのライトをつけて」という発話から「照明を操作したい」という意図を正確に把握したい。どの機能が最適か。

Azure AI Translatorの「言語検出」と「カスタム翻訳」の使い分けとして正しいものはどれか。

紙の請求書からデータをデジタル化し英語から日本語に翻訳してDBに保存するシステムに最適なサービスの組み合わせはどれか。

大量の顧客メールから「不満」や「喜び」の度合いを数値化して集計したい。最適な機能はどれか？

FAQドキュメントから質問応答ペアを自動作成してチャットボットに組み込む機能はどれか？

ユーザーが「エアコンをつけて」と言った際、対象（エアコン）と意図（オンにする）を抽出したい。最適な機能はどれか？

「私の電話番号は090-XXXX-XXXXです」という文章から電話番号を自動的に隠蔽したい。どの機能を使うか？

アンケートの大量の自由記述から「配送」「価格」「品質」といった主要な話題を自動で抽出したい。最適な機能はどれか？

Azure AI Document Intelligenceのレイアウトモデルが抽出できる情報はどれか？

Azure AI Languageの感情分析機能を使用して顧客レビューを分析した際、同じ文章「このサービスは高い」に対して感情スコアが異なる結果が返された場合、最も考えられる原因はどれか？

Azure AI Translatorを使用して日本語のマニュアル文書を複数言語（英語、中国語簡体字、スペイン語）に自動翻訳する際、カスタム翻訳（Custom Translator）を導入するべき判断基準として最も適切なのはどれか？

Azureの音声テキスト変換（Speech-to-Text）機能を用いて医療現場での医師の診断を音声で記録し、自動的に診療記録テキストに変換するシステムを構築する場合、最も対応すべき課題はどれか？

Azure AI Languageの質問応答（Question Answering）機能を使用して社内FAQナレッジベースを構築した際、ユーザーが「返品期間は？」と質問しても関連する回答が返されない場合、最も考えられる原因と対処法はどれか？

Azure AI Languageのテキスト分析でPII（個人情報）検出機能を使用して企業データベースの顧客メールを自動処理している場合、検出されないPII情報が存在する可能性を低減するために最も重要な施策はどれか？

Azureの複数のAI言語サービス（Text Analytics、Translator、Speech）を組み合わせて、多国籍カスタマーサービスプラットフォームを構築する際、以下のシナリオで最適なパイプラインはどれか？【シナリオ：スペイン語の音声問い合わせ→感情分析で満足度判定→日本語テキスト化→日本語で応答作成→スペイン語で顧客に返信】

Azure AI LanguageのName Entity Recognition（NER）と、PII Detection（個人情報検出）の違いとして最も正確なのはどれか？

Azure AI Speech の「音声認識（Speech-to-Text）」と「音声翻訳（Speech Translation）」の機能上の違いとして正しいのはどれか？

「意図認識（Intent Recognition）」と「トピック検出（Topic Detection）」の処理対象と活用シーンの違いとして最も適切なのはどれか？

Azure AI Translator の「言語検出（Language Detection）」と「自動翻訳（Machine Translation）」の処理プロセスにおける役割の違いとして最も正確なのはどれか？

「テキスト分類（Text Classification）」と「感情分析（Sentiment Analysis）」の分析対象と出力形式の違いとして最も適切なのはどれか？

Azure AI Document Intelligence の「レイアウト解析（Layout Analysis）」と「フォーム認識（Form Recognition）」の処理方式の違いとして最も正確なのはどれか？

Azure AI Languageの機能に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか？

Azure AI Speechの音声処理機能に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか？

Azure AI Translatorのカスタム翻訳機能に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか？

Azure AI LanguageのConversational Language Understanding（CLU）機能に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか？

Azure AI LanguageのAbstractive Summarization（抽象型要約）機能に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか？

Azure AI LanguageのPII（Personally Identifiable Information）検出・マスキング機能に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか？

Azure AI Languageのセンチメント分析で、1000件のカスタマーレビューを分析しました。肯定的（1.0）が600件、中立的（0.5）が300件、否定的（0.0）が100件でした。全体のセンチメントスコアの加重平均は何か？

Azure AI Translatorで複数言語への翻訳を行いました。日本語→英語が250件、日本語→スペイン語が180件、日本語→中国語が320件でした。スペイン語翻訳が全翻訳件数に占める割合は何パーセントか？（小数第一位で四捨五入）

テキスト要約のプロジェクトで、元の文書が2000語でした。抽出型要約で540語が抽出され、抽象型要約で480語が生成されました。それぞれの圧縮率はどちらが高いか？

Azure AI Languageの固有表現認識（NER）でテスト評価を行いました。認識対象：100個のエンティティ。正しく認識されたもの：85個。誤認識（偽陽性を含む）：15個。適合率（Precision）と再現率（Recall）はいくらか？

多言語チャットボットシステムでAPI呼び出しを追跡しました。言語検出：5000回、翻訳処理：3500回、センチメント分析：2800回、意図認識：1700回。翻訳処理が全API呼び出しに占める割合は何パーセントか？（小数第二位で四捨五入）

テキスト分類モデルの性能評価を行いました。全テストデータ：800件（カテゴリA：200件、カテゴリB：300件、カテゴリC：300件）。各カテゴリの正解数はA：180件、B：255件、C：252件でした。全体の加重平均精度はいくらか？

LLMが事実と異なる情報を高い確信度で生成してしまう現象を何というか？

外部の信頼できる知識ソース（社内文書など）を検索してLLMの応答に組み込むことでハルシネーションを低減する技術はどれか？

Azure OpenAI Serviceでシステムの役割・制約・振る舞いを定義する特別なプロンプトを何というか？

LLMの出力のランダム性（創造性と安定性のバランス）を調整するパラメータはどれか？

Azure AI Studioの主な用途として最も適切なものはどれか？

Few-shotプロンプティングとZero-shotプロンプティングの違いはどれか？

LLMにおいて「テキストを処理する最小単位」であり、課金の基準になるものはどれか？

Azure OpenAI ServiceのDALL-E（画像生成）を使う際のプロンプトの役割はどれか？

「Chain of Thought（CoT）プロンプティング」の効果として正しいのはどれか？

Azure OpenAI ServiceでRAGシステムを構築する際に「文書の意味的類似検索」を担うコンポーネントはどれか？

Copilot Studioを使う主な目的はどれか？

生成AIが外部の信頼できるデータソース（社内文書やMicrosoft Graphなど）に接続し、その情報に基づいて回答を生成する手法を何と呼ぶか？

特定の業務ドメイン（医療・法律など）に特化させるため、事前学習済みLLMを追加の専門データセットで再学習させる手法を何というか？

悪意のあるユーザーが巧妙な入力文を通じてLLMのシステムプロンプトを無視させたり、意図しない動作を引き起こしたりするセキュリティ上の脅威を何というか？

Copilot Studioの説明として最も適切なものはどれか？

LLMが一度に処理・記憶できる情報の最大量（トークン数の上限）を何と呼ぶか？

Microsoft 365 CopilotがMicrosoft Graphを使って回答する際の「グラウンディング」の目的はどれか？

LLMが一度に処理・記憶できる情報の上限を表す概念で、トークン数で表される指標を何というか？

Azure OpenAI Serviceの「o1」「o3-mini」などの推論モデルの最大の特徴はどれか？

責任ある生成AI実装でリスクを最小化する4段階プロセスの最初に行うべきことはどれか？

プロンプトエンジニアリングに関する説明として「誤っているもの」はどれか？

透明性の原則に関する説明として「誤っているもの」はどれか？

Azure AI SearchがRAGシステムで担う役割はどれか？

LLMに対して同じプロンプトを送っても毎回異なる回答が返ってくる性質を何と呼ぶか？

LLMのTransformerアーキテクチャにおいて文中の各単語が他の単語との文脈的関係を計算する仕組みはどれか？

Azure OpenAI Serviceでテキスト生成を実行する際、プロンプトに含まれるテキストが1,250トークン、生成される応答が580トークンの場合、この1回のAPI呼び出しで消費される総トークン数はいくつか？

企業がRAGシステムを構築し、社内文書ライブラリから検索された3つの関連ドキュメント（各ドキュメント平均420トークン）と、ユーザーの質問（95トークン）を合わせてLLMに送信します。その後、LLMが715トークンの回答を生成した場合、この処理全体で消費されるトークン数は？

複数のAPIエンドポイントを呼び出すワークフローで、第1回目のAPI呼び出しが入力2,100トークン＋出力890トークン、第2回目が入力3,450トークン＋出力1,260トークン、第3回目が入力1,875トークン＋出力745トークンの場合、3回全体で消費される総トークン数は？

カスタマーサポートチャットボットが1日に3,200件のユーザー質問を処理します。各質問の平均トークン数が185トークン、平均応答が340トークンの場合、1日の総トークン消費量は？

Azure OpenAI Serviceで画像生成APIを使用する場合、1024×1024ピクセルの画像生成は4クレジット、512×512ピクセルは1クレジットで課金されます。1ヶ月に1024×1024の画像を150枚、512×512の画像を280枚生成する場合、必要な総クレジット数は？

企業が複数のAzure OpenAI Serviceモデルを並行運用しており、月間のプロンプトトークンが2,900,000、補完トークン（応答）が1,950,000です。プロンプトトークンは1,500円/100万トークン、補完トークンは3,000円/100万トークンで課金される場合、月間コストはいくらか？

Azure OpenAI ServiceにおけるGPT-4とGPT-4oの最大の違いはどれか？

Prompt FlowとCopilot Studioの最大の違いはどれか？

Embedding（埋め込み）とVector Search（ベクトル検索）の関係として正しいのはどれか？

推論モデル（o1/o3-mini）と標準的なLLM（GPT-4o）の最大の違いはどれか？

Azure AI SearchとAzure OpenAI Serviceを用いたRAGの実装において、それぞれの主な役割の違いはどれか？

Azure AI StudioとAzure OpenAI Studio（Playground）の位置付けとして正しいのはどれか？

Azure OpenAI Serviceで構築したチャットボットが、ユーザーの質問に対して一貫性を持った回答を提供する必要があります。同じ質問を複数回送信しても、毎回異なる内容の回答が返ってくる場合、どのパラメータを調整すべきですか？

RAGシステムを構築して社内文書に基づいた回答を提供していたところ、LLMが検索結果に含まれていない古い商品情報を回答してしまいました。この問題を根本的に解決するため、最初に確認・改善すべきことはどれですか？

Copilot Studioで複雑な業務フローに対応するチャットボットを開発しました。ユーザーからの質問が予想外の内容だった場合、チャットボットの回答精度が低下することが判明しました。この問題に対応するため、最も効果的なアプローチはどれですか？

Azure OpenAI Serviceで構築したカスタマーサポートチャットボットが、顧客データを含むコンテキストを処理するときにトークン数の上限に達してしまい、応答を生成できなくなるという問題が発生しました。この問題を最も効果的に解決するためのアプローチはどれですか？

医療関連の企業がAzure OpenAI Serviceで医学情報を提供するAIアシスタントを開発しました。リスク評価の結果、ハルシネーションによる誤った医学情報の提供が最大の懸念事項として特定されました。責任ある生成AI実装の観点から、最初に実施すべき対策はどれですか？

企業のドキュメント検索システムがAzure AI Searchとインデックスベースの検索を使用していますが、ユーザーが「解決策」と検索しても「対策」という言葉を含む関連ドキュメントがヒットしていません。検索精度を改善するために導入すべき技術はどれですか？

以下の記述で誤っているものはどれか？

以下の記述で誤っているものはどれか？

以下の記述で誤っているものはどれか？

以下の記述で誤っているものはどれか？

以下の記述で誤っているものはどれか？

以下の記述で誤っているものはどれか？

Azure OpenAI Serviceのコンテンツフィルターが対処する有害コンテンツカテゴリに含まれないものはどれか？

生成AIアプリのデプロイ前に悪意ある使用シナリオを意図的に試してリスクを評価する手法はどれか？

AI生成のコンテンツ（文章・画像）について、責任ある利用の観点から推奨される取り組みはどれか？

「責任ある生成AI」のためのAzureの機能に関する説明として誤っているものはどれか。

Azure OpenAI ServiceにおけるコンテンツフィルターとRAG（Retrieval-Augmented Generation）の役割の違いとして、最も適切な説明はどれか。

責任ある生成AIの実現において、『透明性の確保』と『バイアス軽減』はどのような点で異なるアプローチであるか。

Azure OpenAI Serviceのセーフガード機能における『プロンプトインジェクション対策』と『コンテンツモデレーション』の主な違いは何か。

生成AIの『適正使用ポリシー』と『技術的セーフガード』における責任ある利用の観点での役割の相違点は何か。

Azure AI Content Safetyにおけるテキスト分析とイメージ分析の主な相違点として、最も正確な説明はどれか。

責任ある生成AI実現における『人間のループ（Human-in-the-Loop）』と『自動モデレーション』のアプローチの違いは何か。

Azure OpenAI Serviceにおける責任ある利用に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

生成AIの責任ある利用に関する以下の説明のうち、誤っているものはどれか。

Microsoft Azureの責任あるAI原則とその実装に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure OpenAI Serviceを使用したアプリケーションの責任ある実装に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

生成AIモデルの責任ある利用におけるバイアスと公平性に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure OpenAI Serviceのコンテンツフィルターと責任ある利用に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure OpenAI Serviceにおける「責任ある生成AI」の基本原則として、以下のうち最も適切な説明はどれか？

Azure OpenAI Serviceにおける「コンテンツフィルター」とは何か？その主な役割として最も正確な説明はどれか？

Azure OpenAI Serviceを使用して顧客向けチャットボットをデプロイする際、コンテンツフィルターが有効な状態で不適切なリクエストが送信されました。この場合、システムはどのように動作しますか？

生成AIモデルが訓練データから学習した個人情報を、新しいテキスト生成時に無意識に出力するリスクに直面しています。このシナリオで、責任ある利用の観点から最初に実施すべき対応はどれですか？

医療診断支援AIシステムで、生成AIが特定の患者層に対してバイアスを示す傾向が検出されました。このバイアスが本番環境で運用中に発見された場合、最初に実施すべき行動はどれですか？

Azure OpenAI Serviceで構築したアプリケーションが、ユーザーの入力に基づいて違法な活動に関する情報を生成しようとしています。責任ある利用の枠組みで、このリスクを軽減するために実装すべき複層的な対策はどれですか？

生成AIアプリケーションが存在しない情報（幻覚）を事実として提示するシナリオが発生しました。ユーザーがこの出力に基づいて重要な決定を下した場合、責任ある利用の観点から事前に講じるべき最適な対策はどれですか？

Azureの責任あるAI枠組みに基づいて、生成AIシステムの監視・改善サイクルを継続的に実施するために最も重要な要素はどれですか？

Azure OpenAI Serviceで生成されたテキストコンテンツの品質検査を実施しています。1,200件のAI生成テキストのうち、コンテンツフィルターで検出された有害コンテンツが72件でした。有害コンテンツの検出率は何パーセントでしょうか？

責任ある生成AIの導入を検討する企業が、AIシステムの説明可能性を向上させるプロジェクトに投資しています。初期投資が500万円で、毎月運用コストが12万円かかります。12ヶ月間の総コストはいくらになるでしょうか？

生成AIアプリケーションのセキュリティテストを実施しました。850回のレッドティーミング試験のうち、システムが不適切な応答を生成した場合が102回ありました。失敗率（不適切な応答の割合）はおよそ何パーセントでしょうか？

Azure OpenAI Serviceを使用するAIチームの構成について、現在15名のエンジニアがいます。責任ある利用の推進のため、新たに現在人数の40%に相当する人数を倫理・コンプライアンス専任チームとして追加配置します。追加される人数はいくらでしょうか？

生成AIモデルの説明可能性を向上させるため、訓練データセット3,600件に対して解釈性分析を実施しています。現在までに720件の分析が完了しました。完了率はおよそ何パーセントでしょうか？

企業のAIシステムにおいて、デフォルト状態でのコンテンツフィルター有効化により、月間50,000件のAI生成リクエストのうち、有害コンテンツ関連のリクエストが2,500件ブロックされました。ブロック率はおよそ何パーセントでしょうか？

Azure AI Document Intelligenceの「プリビルドモデル」と「カスタムモデル」の違いはどれか？

Azure AI Searchの「AIエンリッチメント（スキルセット）」の主な目的はどれか？

Azure AI Anomaly Detectorが得意とするデータの種類はどれか？

Azure Bot Serviceでチャットボットを複数のチャネル（Teams・Web・LINE）に同時配信するために使う概念はどれか？

Azure Cognitive Serviceを使って顧客からの問い合わせメール100件をバッチ処理しようとしています。処理中に一部のメールが言語判定に失敗した場合、他のメールの処理と最終結果にどのような影響が生じるか？

Azure AI Languageのテキスト分析で、ユーザーレビュー1,000件の感情分析を実行した後、キャッシュされた言語モデルを新しいバージョンに更新する場合、既存の分析結果はどうなるか？

Azure Computer Visionで医療用X線画像を分析するカスタムモデルを構築しました。本番環境で医学的に異なる解像度の画像が大量に入力される場合、モデルの精度にどのような影響が予想されるか？

Azure OpenAIで構築したチャットアプリケーションが、ユーザーが毎回別のブラウザタブで新しい会話を開始した場合、以前の会話コンテキストを保持するために何を実装する必要があるか？

Azure AI Search のシステムがピーク時間帯（1秒あたり500リクエスト）に検索応答時間が急増する場合、以下のどのアプローチが最も効果的か？

Azure Bot ServiceでTeams、Web、LINEの3つのチャネルに同じボットロジックを配信していますが、各チャネルでメッセージフォーマット（文字数制限、リッチテキスト対応など）が異なります。この課題に対応するための最適な実装方法はどれか？

Azure Computer Visionを使用して画像分析を行う場合、1分あたり最大10回のAPI呼び出しができるプランで、1日あたり1,440回の呼び出しが必要です。このプランで対応できるのは何日間ですか？

Azure Language Serviceで感情分析を行う場合、1回あたり1,000文字までの分析が可能です。250,000文字のテキストコーパスを分析するには、最低何回のAPI呼び出しが必要ですか？

Azure Speech Serviceで音声テキスト変換を行う場合、1時間あたりのコストが$2.40です。月間（30日）で毎日8時間の音声処理を行う場合、月額コストはいくらになりますか？

Azure Custom Vision Serviceでトレーニング用画像データセットを構築する場合、1つのクラスあたり最低50枚の画像が推奨されます。5つのクラスで均等にトレーニングセット（80%）とテストセット（20%）に分割する場合、テストセットに含まれる画像総数はいくらになりますか？

Azure Cognitive Search（AI Search）でドキュメント検索インデックスを構築する場合、1つのインデックスあたり1,000万ドキュメントまで格納できます。1ドキュメントの平均サイズが2MBで、現在5,000万ドキュメント必要とする場合、最低何個のインデックスを作成する必要がありますか？

Azure OpenAI ServiceでGPT-4を使用する場合、入力トークン（Prompt）は1,000トークンあたり$0.03、出力トークン（Completion）は1,000トークンあたり$0.06です。1回のAPIリクエストで入力トークン数500、出力トークン数300の場合、このリクエストのコストはいくらですか？

以下のAzure AIサービスに関する記述のうち、誤っているものはどれか。

以下のAzure Cognitive Servicesのコンテナー化に関する記述のうち、誤っているものはどれか。

以下のAzure Form Recognizerに関する記述のうち、誤っているものはどれか。

以下のAzure Language Understanding（LUIS）/Azure CLUに関する記述のうち、誤っているものはどれか。

以下のAzure Metrics Advisorに関する記述のうち、誤っているものはどれか。

以下のAzure OpenAI Serviceに関する記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure Cognitive Search（Azure AI Search）における「セマンティック検索」と「キーワード検索」の最も重要な違いはどれか？

Azure Speech ServiceにおけるBatch Transcription（バッチ転写）と Real-time Transcription（リアルタイム転写）を比較した場合、バッチ転写の主な特徴はどれか？

Azure Computer Vision APIの「Image Analysis」と「Document Analysis」（旧Form Recognizer）を比較した場合、Document Analysisが適している使用例はどれか？

Azure Language ServiceにおけるNER（固有表現認識）とKey Phrase Extraction（キーフレーズ抽出）の主な違いはどれか？

Azure OpenAI Serviceの「GPT-4」と「GPT-3.5 Turbo」を比較した場合、GPT-4の主な利点はどれか？

Azure AI Content SafetyのText Moderation（テキスト審査）とContent Moderator（旧サービス）の関係として正しいのはどれか？

Azure AI Language サービスの「感情分析（Sentiment Analysis）」機能とは、どのような機能を指すか？

Azure OpenAI Serviceの「Temperature（温度）」パラメータの役割として、最も正確な説明はどれか？

「レストランの口コミサイトから自社に関する投稿を毎日収集し、ネガティブな意見に翌営業日以内に返信するシステム」に最適なAzureサービスの組み合わせはどれか？

「紙の申請書をスキャンして、申請者名・金額・日付などを構造化データとして自動取得したい」に最も適したAzureサービスはどれか？

「社内の技術マニュアル（数百ファイルのPDF）から従業員が自然言語で検索・質問できるシステム」に最適なアーキテクチャはどれか？

「Eコマースサイトで商品画像をアップロードするだけで、類似商品を自動でレコメンドしたい」に必要なAI技術はどれか？

「工場の品質管理で、ベルトコンベア上の製品を0.1秒以内に良品・不良品に判定したい」に最適な構成はどれか？

「多国籍企業で、英語・フランス語・日本語の社内チャットをリアルタイムで全社員が母国語で読めるよう翻訳したい」に最適なサービスはどれか？

「問い合わせメールが届いたら自動でカテゴリ分類し、担当チームに振り分けてSlackに通知する自動化フロー」に最適なAzureの構成はどれか？

あるオンライン小売企業が、顧客の購買履歴データ（月間150万件）から個人化されたレコメンデーションを生成し、1日あたり平均3000万件のレコメンデーション結果を生成する必要があります。このシステムでは、リアルタイムに顧客が閲覧している商品に基づいて関連商品を提案する必要があります。レコメンデーション精度を最大化しながら、1秒あたり約35,000件のレコメンデーション要求を処理する必要があります。このシナリオに最も適したAzureサービスの組み合わせはどれか？

医療機関が、患者の医療画像（月間45万枚、1枚あたり平均25MB）を自動分析して、疑わしい領域を医師に報告するシステムを構築します。画像の取り込みから診断レポート生成までの平均処理時間は4分以内に抑える必要があります。月間データ容量は約11TB、同時処理件数は最大850件です。コンプライアンス上、すべてのデータはオンプレミスのデータセンター内に保管する必要があります。このシナリオに最も適した構成はどれか？

金融機関が、1日あたり320万件の口座取引データから不正検知を行うシステムを構築します。異常検知モデルは、過去24か月の約8600万件の取引データで訓練された上、毎日200件の新しい詐欺パターンでリトレーニングされます。検知精度は99.5%以上を維持し、新規取引の判定レイテンシは平均800msec以内である必要があります。このシナリオに最適なAzureサービスの組み合わせはどれか？

スマート農業企業が、260か所の農場から毎秒650センサー（温度・湿度・土壌成分など）を集約し、リアルタイムで作物生育状況を分析・予測します。各農場のセンサーデータは1秒ごとに2.8KBのペイロードで送信され、月間データ量は約73TBに達します。作物の生育異常を検知してから農家への通知までは平均3秒以内の応答が必要です。このシナリオに最適なAzureアーキテクチャはどれか？

小売チェーンが、全世界76か国の1850店舗から毎日480万件のPOS取引と38万枚の商品画像を収集し、在庫最適化と需要予測を行います。画像から商品属性（色・サイズ・シーズン）を自動抽出し、75言語での自動翻訳と地域別の棚配置レコメンデーションを生成する必要があります。各地域の在庫データベースは独立しており、グローバル分析と地域ローカル分析の両立が必要です。このシナリオに最適なAzureサービスの組み合わせはどれか？

ロジスティクス企業が、配送拠点58か所から毎時間32万件の配送予定データを収集し、交通状況・天気・過去3年間（約2600万件）の配送実績をもとに配送最適化予測を行います。配送ルート最適化エンジンは平均7分以内に全予定に対する最適ルートを生成し、配送車両の燃費改善率を38%以上達成する必要があります。予測結果はすべての配送管理システムにAPI経由で配信されます。このシナリオに最適なAzureサービスの組み合わせはどれか？

医療機関が患者の診療記録（テキスト、画像、検査結果）から疾患パターンを学習し、新しい患者データに基づいて診断支援を行いたいとしています。以下の記述で誤っているものはどれか？

製造企業が機械の故障予測システムを構築する際の以下の検討事項について、誤っている記述はどれか？

オンラインショップが商品レビュー画像から品質問題を自動検出し、リアルタイムで対応するシステムについて、以下の記述で誤っているものはどれか？

不動産企業が物件画像から特徴を自動抽出し、間取り・広さ・設備などを構造化データ化するプロジェクトについて、誤っている記述はどれか？

教育機関がeラーニングプラットフォームに学生からの質問を自動応答する機能を導入する場合について、以下の記述で誤っているものはどれか？

農業企業がドローンで撮影した農地画像から作物の健康状態を監視するAIシステムについて、誤っている記述はどれか？

Azure Cognitive Searchを使用した情報検索システムと、Azure OpenAI ServiceのRAG（Retrieval-Augmented Generation）パターンの主な違いはどれか？

Azure Machine Learning（AutoML）とAzure Cognitive Servicesの主な違いはどれか？

Azure Bot ServiceとAzure Language Understanding (LUIS) の役割分担において、最も正確な説明はどれか？

Azure Computer VisionのOCR機能とAzure Form Recognizerの主な相違点はどれか？

Azure Text Analyticsの感情分析（Sentiment Analysis）とキーフレーズ抽出（Key Phrase Extraction）の処理結果の違いはどれか？

Azure Translator ServiceとAzure Cognitive Service for Languageの翻訳機能における違いはどれか？

製造業の顧客が、既存のオンプレミス機械学習モデル（Pythonで開発）を Azure に移行したいと考えています。モデルの推論が 1 日に 1 回、バッチ処理で実行され、結果は翌日のレポートに利用されます。コストを最小化しながら運用負担を軽減するには、どのアーキテクチャが最適ですか？

医療機関が患者の診療記録（テキスト、画像、時系列データ）から疾患パターンを発見し、今後の診療支援に活用したいと考えています。データは HIPAA 規制対象で、オンプレミスに保管する必要があります。Azure を使用する場合、適切なアプローチはどれですか？

リテール企業が Azure Computer Vision を使用して店舗の商品陳列を検査しています。AI モデルが過去 6 ヶ月で学習した品質は維持しているものの、新しい商品や陳列パターンの認識精度が低下した場合、最初に実施すべきアクションは何ですか？

大規模な言語翻訳サービスを構築する企業が、Azure Translator サービスを使用しています。特定の業界用語（金融・医療・法律）の精度をさらに高めたい場合、どのアプローチが効果的ですか？

セキュリティ企業が Azure Anomaly Detector を使用して、ネットワークトラフィック量の異常検知を実施しています。正常時は日中 500 Mbps、夜間 100 Mbps ですが、DDoS 攻撃時は 2000 Mbps 以上になります。既存モデルが夜間の急増（300 Mbps）を正常な変動として誤分類している場合、改善方法はどれですか？

不動産企業が物件の希少価値を判定する画像認識 AI を開発しています。学習データは過去 5 年間の売却済み物件 10,000 件ですが、直近 1 年で建築基準法の改正により、新物件と旧物件の視覚的特徴が大きく変わりました。現在、新築物件の価値評価が不正確になっています。根本原因と対策はどれですか？

Azure MLのMLflowとの統合が提供する主な価値はどれか？

Azure Machine Learning StudioとAzure Synapse Analyticsにおけるデータ分析機能の最大の違いは何か？

Azure ML Computing Instanceと自動機械学習（AutoML）における役割の主な違いは何か？

Azure ML PipelineとAzure Data Factoryパイプラインを比較した場合、用途の違いとして最も適切なものはどれか？

Azure ML Designer（ドラッグアンドドロップインターフェース）とSDK（Python）を使用したモデル開発において、主な相違点は何か？

Azure ML Compute ClusterとAzure Batch AIの違いを最も正確に表しているものはどれか？

Azure ML Endpointのbatchエンドポイントとrealtimeエンドポイントの最大の機能的違いは何か？

Azure Machine Learningにおけるコンピューティング環境（Compute）の定義として最も適切なものはどれか？

Azure MLにおけるパイプライン（Pipeline）とは何か。最も正確な説明はどれか？

Azure Machine Learningにおける自動機械学習（AutoML）の主な役割として最も適切なものはどれか？

Azure MLにおけるレジストリ（Registry）の主な目的として最も適切なものはどれか？

Azure Machine Learningにおけるバッチエンドポイント（Batch Endpoint）の定義として最も正確なものはどれか？

Azure Machine Learning上で大規模なハイパーパラメータチューニングを実行する際に、並列処理を有効にするために必要な計算リソースが不足した場合、スケールアウトはできるが処理時間が大幅に増加する状況が発生しました。この場合、Azure ML上での最適な対処方法はどれか？

Azure MLのパイプラインで、前段の学習ステップの出力が予期した型（float32）ではなく文字列型になってしまった場合、後段のスコアリングステップの実行はどうなり、どのタイミングでエラーが検出されるか？

Azure MLで構築した機械学習モデルをAzure Kubernetes Service (AKS) に本番環境としてデプロイしたが、リアルタイム予測リクエストの応答時間が予期せず3秒を超えるようになった場合、考えられる原因と対処方法の組み合わせとして最適なものはどれか？

Azure MLで自動機械学習（AutoML）を実行する際に、トレーニングデータの約35%に欠損値が含まれている場合、AutoMLの処理フローと最終的なモデル性能にはどのような影響が生じるか？

Azure MLで実装したモデルが本番環境で大幅な予測精度低下を示す場合、その原因として最も可能性が高いシナリオはどれか？

Azure MLで複数の異なる機械学習フレームワーク（scikit-learn、TensorFlow、XGBoost）で訓練した3つのモデルを、同じテストデータセットで評価する場合、Azure ML上での最適な比較・管理方法はどれか？

Azure Machine Learning Studioについての以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure Machine Learning Designerの機能に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure Machine Learningのコンピューティングリソースに関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure Machine Learningのモデル管理に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure Machine Learningのパイプラインについての以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure Machine Learningのハイパーパラメーターチューニングに関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure Machine Learning で機械学習モデルの学習を行った結果、以下のパフォーマンスメトリクスが得られました。訓練データのMSE（平均二乗誤差）が0.08、テストデータのMSEが0.32の場合、オーバーフィッティングの指標として、テストMSEと訓練MSEの比率はおよそいくつになるでしょうか？

Azure MLで機械学習パイプラインを実行するとき、データセット内のサンプルが12,000件あり、バッチサイズを128に設定した場合、1エポック（全データを1回通す）を完了するのに必要なバッチ処理の回数は何回になるでしょうか？

Azure MLで複数の機械学習実験を実行する際、各実験に4.5時間かかります。並列実行する場合、5つの実験を同時に実行すると、全ての実験が完了するまでの総処理時間はおおよそ何時間になるでしょうか？

Azure MLの分類モデルの性能評価で、真陽性(TP)が156件、偽陽性(FP)が24件、真陰性(TN)が680件、偽陰性(FN)が40件得られました。このモデルの精度(Accuracy)はおよそいくつでしょうか？

Azure MLで回帰モデルのハイパーパラメータチューニングを行う際、学習率の候補が0.001、0.01、0.1、1.0の4つ、正則化パラメータの候補が0.0001、0.001、0.01の3つある場合、グリッドサーチで試行する必要のある組み合わせは全部で何パターンになるでしょうか？

Azure MLでデータセットをトレーニングセット、バリデーションセット、テストセットに分割する際、全データが9,600件で、トレーニング:バリデーション:テスト=6:2:2の比率で分割する場合、バリデーションセットのサンプル数は何件になるでしょうか？

スパムフィルターで「正常メールを誤ってスパムと判定する（誤検知）」を極力防ぎたい場合に最優先すべき指標はどれか？

AUC-ROCスコアが0.5のモデルはどのような状態を示すか？

回帰モデルの評価指標として「予測値と実際値の差の二乗の平均の平方根」を計算するものはどれか？

不均衡データ（陽性99%・陰性1%）において「精度（Accuracy）だけが高い（99%）」モデルの問題点はどれか？

分類モデルの評価において、適合率（Precision）と再現率（Recall）の違いとして最も正確なものはどれか？

医療診断モデルで「疾患有りと予測したが実際は無い（偽陽性）」を減らしたい場合と、「疾患有りを見落とす（偽陰性）」を減らしたい場合では、それぞれ優先すべき指標はどれか？

混同行列（Confusion Matrix）における「真陽性（TP）」と「真陰性（TN）」の違いは何か？

回帰モデルの評価で「MAE（平均絶対誤差）」と「RMSE（二乗平均平方根誤差）」を比較した場合、どのような違いがあるか？

分類モデルの評価において「感度（Sensitivity）」と「特異度（Specificity）」の関係として正しいものはどれか？

モデル評価で「過学習（Overfitting）」と「過小学習（Underfitting）」が発生した場合、訓練データと検証データでのスコア差はどのように異なるか？

分類モデルの評価において、以下のデータが得られました。真陽性（TP）= 45、偽陽性（FP）= 15、真陰性（TN）= 120、偽陰性（FN）= 20 の場合、精度（Accuracy）はどれか？

医療診断モデルの評価で、真陽性（TP）= 72、偽陰性（FN）= 18 の場合、再現率（Recall）はどれか？

メール分類モデルについて、真陽性（TP）= 56、偽陽性（FP）= 14 の場合、適合率（Precision）はどれか？

回帰モデルの評価において、予測値と実際値の二乗誤差が [16, 9, 25, 36, 4] の場合、平均二乗誤差（MSE）はどれか？

分類モデルの性能評価において、以下のデータから F1スコアを計算してください。適合率（Precision）= 0.85、再現率（Recall）= 0.75 の場合の F1スコアはどれか？

回帰モデルの評価において、実際値 = [10, 20, 30, 40]、予測値 = [12, 18, 32, 38] の場合、平均絶対誤差（MAE）はどれか？

機械学習モデルの評価指標に関する以下の記述で、誤っているものはどれか？

機械学習モデルの評価方法と用途に関する以下の記述で、誤っているものはどれか？

機械学習モデルの交差検証（クロスバリデーション）と過学習に関する以下の記述で、誤っているものはどれか？

回帰モデルの評価指標に関する以下の記述で、誤っているものはどれか？

機械学習モデルの性能評価と実装に関する以下の記述で、誤っているものはどれか？

機械学習の評価メトリクスと実装上の考慮事項に関する以下の記述で、誤っているものはどれか？

医療診断AIモデルで、訓練データに含まれる患者の年齢分布が20～40歳に偏っていました。このモデルを60～80歳の高齢患者に適用したところ、精度は95%でしたが、実際には多くの診断ミスが報告されました。この現象を最も適切に説明する概念はどれですか？

クレジットカード詐欺検出モデルで、精度（Accuracy）は98%でしたが、実際の詐欺事例の85%を検出できていません。この矛盾が起きる理由として最も適切なものはどれですか？

画像分類モデルのテストセットでの精度が92%、訓練セットでの精度が98%の場合、どのような対策が最も効果的ですか？

ローン審査モデルで、陽性（ローン承認）と陰性（ローン拒否）の件数が10:1の不均衡データを使用しています。F1スコアが0.75、精度が0.92の場合、これらの指標からどのような推測が最も合理的ですか？

感染症検査の陽性・陰性判定モデルで、感度（再現率）を98%、特異度を88%に設定しました。病院の管理者から「陽性と判定された患者の何割が実際に感染しているのか？」という質問を受けました。この質問に直接答える指標はどれですか？

機械学習モデルのAUC-ROCスコアが0.92で、別のモデルは0.88でした。両者を比較する際、AUC-ROCスコアが高い方が「必ず良い」と断定できない理由として最も適切なものはどれですか？

機械学習モデルの評価における「再現率（Recall）」の定義として最も適切なものはどれか？

回帰モデルの評価指標「決定係数（R²）」の定義として最も適切なものはどれか？

k-meansクラスタリングで「最適なクラスタ数K」を決める一般的な方法はどれか？

PCA（主成分分析）の目的として最も適切なものはどれか？

k-meansクラスタリングを実行したとき、初期クラスタ中心をランダムに選び直して再度実行すると、全く異なるクラスタ結果が得られることがあります。このような現象が起きる主な原因として最も適切なものはどれか？

階層的クラスタリング（凝集型）を用いて大規模なテキストドキュメント群をクラスタリングしたところ、途中で計算が極めて遅くなりました。この問題が起こる理由として最も適切なものはどれか？

DBSCAN（密度ベースのクラスタリング）でε（近傍半径）パラメータを0.5から1.5に増加させたとき、一般的にどのような変化が起こるか？

複数の異なる教師なし学習アルゴリズム（k-means、DBSCANと階層的クラスタリング）を同じデータセットに適用したとき、3つのアルゴリズムが全く異なるクラスタリング結果を出力しました。この相違が生じる理由として最も適切なものはどれか？

PCAで50個の特徴量を10個の主成分に削減した後、元のデータに対する復元誤差が予想より大きかったとします。この原因として最も適切なものはどれか？

顧客セグメンテーションでk-meansを使用し、最初は5つのセグメントで良好な結果が得られていました。しかし、新しい顧客データが追加されたため再度実行したところ、クラスタの構成が大きく変わってしまいました。この問題を改善するための最も効果的なアプローチはどれか？

教師なし学習の手法に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

次元削減とクラスタリングに関する記述で、誤っているものはどれか。

クラスタリング性能の評価指標に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

異常検知とアウトライア検出に関する記述で、誤っているものはどれか。

推奨システムと関連トピックに関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

時系列データの教師なし学習に関する記述で、誤っているものはどれか。

k-meansクラスタリングと階層的クラスタリングの違いについて、最も適切な説明はどれか？

密度ベースのクラスタリング（DBSCANなど）と分割型クラスタリング（k-meansなど）の主な違いは何か？

PCA（主成分分析）と特異値分解（SVD）の関係について、最も正確な説明はどれか？

k-meansクラスタリングとGaussian Mixture Model（GMM）の主な違いについて、最も適切なものはどれか？

変数の標準化（standardization）と正規化（normalization）の主な違いは何か？

オートエンコーダと主成分分析（PCA）を次元削減手法として比較した場合、最も正確な説明はどれか？

k-meansクラスタリングで、5個のデータポイント{2, 4, 8, 9, 11}に対して初期セントロイドを{3, 10}に設定しました。第1イテレーション後、各クラスタに属するデータポイントは以下の通りです。クラスタ1: {2, 4, 8}、クラスタ2: {9, 11}。このとき、更新後のセントロイドの値として正しいものはどれか？

PCA（主成分分析）で、あるデータセットの3つの特徴量の分散が{2.5, 1.8, 0.7}である場合、全分散に対する第1主成分の寄与率として最も近いものはどれか？

階層的クラスタリング（ウォード法）で、2つのクラスタAとBのユークリッド距離が3.2、クラスタAのデータポイント数が6個、クラスタBのデータポイント数が4個のとき、マージ後のクラスタ間距離として最も適切な計算方法はどれか？

あるデータセットをk-meansで分析する際、エルボー法を用いてクラスタ数Kを決定します。クラスタ数Kに対する総ウィズイン・クラスタ平方和（WCSS）が、K=3で125、K=4で98、K=5で85、K=6で82の場合、最適なクラスタ数として最も適切なものはどれか？

DBSCANアルゴリズムで、近傍半径εと最小ポイント数minPtsを設定して密度ベースのクラスタリングを行う場合、データセットに外れ値が20個あり、全データ数が500個のとき、外れ値の割合として最も正確なものはどれか？

ガウス混合モデル（GMM）で、2つのガウス分布を持つ混合モデルがあり、成分1の混合係数が0.6、平均が10、分散が4、成分2の混合係数が0.4、平均が20、分散が9の場合、モデルの全体平均として最も正確なものはどれか？

階層的クラスタリング（Hierarchical Clustering）において、"凝集型"とは何を意味するか？

DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）アルゴリズムの基本的な概念として最も正確なものはどれか？

シルエット係数（Silhouette Coefficient）とは何か？その主な用途は何か？

異常検出（Anomaly Detection）における「外れ値（Outlier）」の定義として最も適切なものはどれか？

CNN（畳み込みニューラルネットワーク）が画像認識に適している主な理由はどれか？

長文テキストや会話履歴など「長距離の依存関係」を効率的に学習するGPTなどの基盤になっているアーキテクチャはどれか？

ニューラルネットワークの訓練中、勾配消失問題（Vanishing Gradient Problem）が発生した場合、以下のうちどの現象が最も可能性が高いか？

転移学習を用いて、新しい医療画像分類タスク向けに事前学習済みモデルを微調整する際、訓練データが非常に限定的（200枚程度）である場合、過学習を最小限に抑えるための最も効果的なアプローチはどれか？

リカレントニューラルネットワーク（RNN）を用いた時系列予測モデルで、シーケンスの長さが急激に増加した場合、以下のうち最初に顕著になる問題はどれか？

Attention機構を備えたTransformerモデルにおいて、入力シーケンスの長さが倍になった場合、計算複雑度はどのように変化するか？

バッチ正規化（Batch Normalization）を訓練中に適用したが、訓練セットでの精度は高いのにテストセットでの精度が著しく低い場合、最も可能性の高い原因はどれか？

LSTM（長短期記憶）ネットワークにおいて、忘却ゲート（Forget Gate）の重みが訓練を通じてゼロに近づいてしまう場合、このモデルの振る舞いとして最も適切な説明はどれか？

以下の深層学習に関する記述のうち、誤っているものはどれか？

以下のニューラルネットワークの活性化関数に関する記述のうち、誤っているものはどれか？

以下の過学習（オーバーフィッティング）と正則化に関する記述のうち、誤っているものはどれか？

以下の深層学習のアーキテクチャと応用に関する記述のうち、誤っているものはどれか？

以下の最適化アルゴリズムと勾配降下法に関する記述のうち、誤っているものはどれか？

以下の転移学習と事前学習モデルに関する記述のうち、誤っているものはどれか？

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の畳み込み層において、入力画像のサイズが224×224ピクセル、カーネルサイズが3×3、ストライドが1、パディングが1の場合、出力特徴マップのサイズはいくらになるか？

ニューラルネットワークの全結合層において、入力ユニット数が512、出力ユニット数が256の場合、この層で学習される重みパラメータの総数はいくつか？（バイアスは含めない）

RNNの学習で、勾配が各タイムステップで0.8倍になる場合、10タイムステップ前の勾配は元の勾配のおよそ何倍になるか？

バッチサイズが64で、トレーニングデータセットが16,000サンプルの場合、1エポック（全データを1回通す）に必要なバッチ数はいくつか？

LSTM層において、1タイムステップあたり4つのゲート計算（入力ゲート、忘却ゲート、出力ゲート、候補セル）を実行し、隠れ状態のサイズが128の場合、1タイムステップでの計算量（浮動小数点演算数）は主に何に比例するか？

認識精度が99%のモデルと99.5%のモデルを比較する場合、エラー率の改善度合いはどのくらいか？（エラー率の相対的な削減率を計算）

RNN（リカレントニューラルネットワーク）とLSTM（長短期記憶）の主な違いは何か？

敵対的生成ネットワーク（GAN）の生成器と識別器の役割の違いは何か？

転移学習と微調整（ファインチューニング）の主な違いは何か？

再帰型ニューラルネットワーク（RNN）と注意機構（Attention）の主な違いは何か？

バッチ正規化（Batch Normalization）とレイヤー正規化（Layer Normalization）の主な違いは何か？

ドロップアウト（Dropout）と早期停止（Early Stopping）の過学習対策としての違いは何か？

ニューラルネットワークにおける「活性化関数」の主な役割は何か？

逆伝播（バックプロパゲーション）アルゴリズムの基本的な目的は何か？

RNNの主な制限事項として知られる「勾配消失問題」とはどのような現象か？

ドロップアウト（Dropout）正則化手法の基本的な仕組みと目的は何か？

AIモデルが特定の地域の住民ばかりに高金利ローンを提案するケースで最初に確認すべきことはどれか？

AIシステムの「監査ログ（Audit Log）」を保持する主な目的はどれか？

責任あるAIの実践において、「バイアス検出（Bias Detection）」と「バイアス軽減（Bias Mitigation）」の違いはどれか？

AIシステムの評価において、「説明責任（Accountability）」と「透明性（Transparency）」の違いはどれか？

AIモデルの公平性評価で用いられる「群体的公平性（Group Fairness）」と「個別公平性（Individual Fairness）」の主な違いはどれか？

機械学習モデルにおいて、「データプライバシー保護（Data Privacy）」と「データセキュリティ（Data Security）」の実装上の違いはどれか？

AIシステムの責任ある利用において、「包含性（Inclusivity）」と「アクセシビリティ（Accessibility）」の推進方法の違いはどれか？

AIモデルの責任あるデプロイメントにおいて、「事前監査（Prospective Audit）」と「事後監査（Retrospective Audit）」の実施時点の違いはどれか？

機械学習モデルが特定の年齢層に対してのみ採用試験で不合格率が高くなっている現象が検出されました。このバイアスが組織のコンプライアンス報告書に記載される前に、データ分析チームが最初に行うべきアクションはどれか？

医療診断AIが患者の医学的背景情報（人種、経済状況など）を入力値に含めることで、診断精度は95%から97%に向上しました。ただし、特定の人口統計グループでは誤診率が大幅に増加しています。この状況を解決するための責任あるAIアプローチとして最も適切なのはどれか？

自動運転システムが開発段階でテストされている際、特定の天候条件（霧、雨）でのセンサー性能が晴天時より30%低下することが判明しました。このシステムが将来様々な地域で展開される場合、開発チームが実施すべき責任あるAIの施策はどれか？

大規模言語モデルを使用したカスタマーサービスチャットボットが、特定のテーマについて事実に基づかない回答（ハルシネーション）を生成することが、運用開始後に検出されました。その後どのような対応が責任あるAIの原則に最も合致しているか？

リクルート企業がAIで履歴書スクリーニングを自動化したところ、女性応募者の通過率が同等の資格を持つ男性応募者より25%低くなっていることが判明しました。この問題に対して、責任あるAIの観点から組織が最初に実施すべき対応は何か？

金融機関がAIを使用したクレジットスコアリングシステムを導入後、特定の地域の住民がローン承認率40%で、他地域では85%であることが報告されました。この地域差が過去の経済格差と相関していることが判明した場合、責任あるAI原則に基づいた適切な対応はどれか？

AIモデルによる採用選考システムで、過去1年間のデータを分析しました。男性応募者5,200名中2,340名が合格、女性応募者4,800名中1,776名が合格した場合、男性と女性の合格率の差（男性合格率－女性合格率）は何ポイント（%）ですか？

医療診断AIの性能評価で、実際に患者1,000名に対してテストしました。疾患がある患者600名中552名を正しく検出、疾患がない患者400名中380名を正しく判定しました。全体的な精度（正解率）は何%ですか？

AIシステムが与信判定を行う際、過去の判定結果を監査しました。低所得層3,500件中210件がデフォルト（返済不能）、高所得層5,500件中165件がデフォルトしました。低所得層のデフォルト率は高所得層のデフォルト率の何倍ですか（小数第2位まで）？

画像認識AIの公平性を評価するため、特定の人物タイプの認識精度を測定しました。グループA（n=2,400）の認識精度が86%、グループB（n=3,600）の認識精度が94%の場合、両グループを合わせた全体の認識精度は何%ですか（小数第1位まで）？

AIチャットボットの応答品質を監査しました。総16,000件の顧客相互作用中、14,080件が顧客の要求を解決、1,920件が解決できませんでした。解決できなかった相互作用の割合は何%ですか？

推奨システムの多様性を評価するため、ユーザー層別の使用状況を分析しました。若年層（18-35歳）4,000名中2,800名がシステムを使用、中年層（36-55歳）6,000名中3,900名が使用した場合、若年層の使用率は中年層の使用率より何ポイント高いですか？

Microsoft Azure AIにおいて、AIシステムが意思決定を行った理由や根拠を説明できる特性を何と呼びますか？

AIモデルが学習データに含まれる偏見を学習し、特定の属性を持つ個人に対して不利な予測を行う現象を何と呼びますか？

責任あるAIの実装において、AIシステムが法的・倫理的要件を満たしているか、継続的に監視・検証するプロセスを何と呼びますか？

Microsoftの責任あるAI原則において、AIシステムの意思決定権と最終的な責任が人間に属する原則を何と呼びますか？

以下のAI倫理に関する記述で、誤っているものはどれか？

以下のAIシステムのバイアス対策に関する記述で、誤っているものはどれか？

以下のプライバシー保護とAIに関する記述で、誤っているものはどれか？

以下のAIアルゴリズムの説明可能性（Explainability）に関する記述で、誤っているものはどれか？

以下のAIシステムの包括性（Inclusiveness）と多様性に関する記述で、誤っているものはどれか？

以下のAIシステムのセキュリティと信頼性に関する記述で、誤っているものはどれか？

Azure AIサービスのAPIキーを安全に管理するためのAzureのベストプラクティスはどれか？

Azure AI Servicesリソースの「価格レベル（Pricing Tier）」選択で注意すべき点はどれか？

Azure AI ServicesをDockerコンテナーとしてデプロイする主な利点はどれか？

Azure AI Servicesリソースを複数のリージョンにデプロイする場合、各リージョンのAPIキーが異なるとき、クライアント側のエラーハンドリングはどのように設計すべきか？

Azure Cognitiveサービスの利用中に「Rate Limit Exceeded」エラーが頻繁に発生する場合、スケーリング戦略として最も効果的なアプローチはどれか？

Azure AI Servicesのマルチテナント環境で、複数の顧客ごとに利用量追跡と課金を分離する場合、何を活用すべきか？

Azure AI Servicesをオンプレミス環境とハイブリッド構成で運用する場合、データの主権要件を満たしながら、クラウドの機能を活用するには何が必要か？

Azure AI Servicesの非同期バッチ処理APIを使用する際、大量のリクエスト（10,000件以上）を送信したときのシステム動作はどうなるか？

Azure AI Servicesリソースでお客様が意図せず大量のAPI呼び出しを行い、予期しない課金が発生した場合、適切な対応はどれか？

Azure AI ServicesとCognitive Servicesの関係について、正しい説明はどれか？

Azure Machine Learning（AML）とAzure AI Servicesの使用目的の違いについて、最も適切な説明はどれか？

Azure AI Search（旧Cognitive Search）とAzure AI Servicesの役割分担について、正しい説明はどれか？

Azure OpenAI ServiceとAzure AI Servicesの言語処理能力の違いについて、最も正確な説明はどれか？

Azure AI Servicesのマルチリージョンデプロイメントとシングルリージョンデプロイメントの最大の違いはどれか？

Azure Botサービス（Bot Service）とAzure AI Services会話APIの役割の違いについて、正しい説明はどれか？

以下のAzure AIプラットフォームに関する記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure AIサービスの運用に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure AIサービスの費用管理と監視に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure AI Servicesのデプロイメントとスケーリングに関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure AIのセキュリティとコンプライアンスに関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure AI Servicesの統合と相互運用性に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure Computer Vision APIを使用して、1日に120万回のAPI呼び出しを実行する予定です。同じリージョン内で複数のプロジェクトが共存する場合、月間（30日）の総API呼び出し数はいくつになりますか？

Azure Language Serviceでテキスト分析処理を実施します。1件のテキスト分析が0.8円のコストで、1ヶ月間に45,000件の分析を行う場合、月間コストはいくらになりますか？

Azure Bot Serviceを使用したチャットボットが、月間2,500,000メッセージを処理します。1,000メッセージあたりの処理コストが2.5円の場合、月間コストはいくらになりますか？

Azure Cognitive Searchのインデックス作成で、1件のドキュメント処理に0.5秒かかります。1日に144,000件のドキュメントをインデックス登録する場合、その処理時間は何時間になりますか？

Azure Translator APIを使用して、1件のテキスト翻訳が1.2円のコストです。3ヶ月間で合計810,000件の翻訳を実施する場合、3ヶ月間の総コストはいくらになりますか？

Azure Speech Serviceで音声認識を実施します。1分間の音声処理が0.4円のコストで、1ヶ月間に75,000分の音声を処理する場合、月間コストはいくらになりますか？

Azure Cognitive Services（現Azure AI Services）における「マルチサービスリソース」の定義として最も適切なものはどれか？

Azure AI Servicesにおける「エンドポイント（Endpoint）」の定義として最も正確なものはどれか？

Azure AI ServicesにおけるAPIキー（API Key）の役割として最も適切な説明はどれか？

「社内の人事規程（非公開文書）に基づいてGPT-4が正確に回答するシステム」を構築する際にファインチューニングよりRAGが推奨される主な理由はどれか？

LLMの「コンテキストウィンドウ（Context Window）」の制限を緩和するための手法として適切でないものはどれか？

Semantic Kernelが提供する主な機能はどれか？

Azure OpenAI ServiceでGPTに外部の天気APIや計算ツールを呼び出させる機能はどれか？

プロンプトインジェクション攻撃の防御策として最も効果的でないものはどれか？

Azure OpenAI Serviceにおける「トークン（Token）」の定義として最も正確なものはどれか？

Azure OpenAI Serviceで構築した生成AIシステムが月間で処理するトークン数は以下の通りです。現在のプロンプト（平均3,500トークン）とレスポンス（平均2,100トークン）の比率を維持しながら、プロンプトサイズを平均2,800トークンに削減した場合、レスポンスサイズは平均何トークンになると予想されますか？

生成AIモデルの推論コストに関する問題です。1,000トークンあたりのAPI呼び出し料金が入力トークンで$0.015、出力トークンで$0.060の場合、平均的なユーザーリクエスト（入力5,400トークン、出力3,200トークン）処理1回あたりのコストはいくらですか？

Azure OpenAI Serviceを使用したチャットボットシステムで、現在の応答時間は平均4.8秒です。キャッシング機能を導入することで頻出クエリ（全体の35%）の処理時間を1.2秒に短縮できると予想される場合、全体の平均応答時間は何秒に改善されますか？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用した企業Q&Aシステムで、ナレッジベースに保管されている文書は2,400件です。各文書の平均埋め込みベクトル化に0.045秒要し、月1回の全文書再インデックス時の総処理時間はいくらになりますか？

Fine-tuning用の訓練データセットを準備する際、現在用意できているデータは3,200例です。推奨されるトレーニング例と検証例の比率が80：20である場合、検証セットのサイズは何例になりますか？また、訓練時の学習率調整で現在の学習率0.0008を4分の1に削減した場合、新しい学習率は何になりますか？

複数のAzure OpenAI Serviceインスタンスに負荷分散するシステムで、インスタンスAは毎秒42リクエスト、インスタンスBは毎秒36リクエスト、インスタンスCは毎秒48リクエストを処理できます。全システムの総処理能力が100%である場合、インスタンスBが負担する割合は全体の何パーセントですか？

Azure OpenAI Serviceを使用した生成AIシステムの構築に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

生成AIモデルにおけるコンテキストウィンドウとトークン制限に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

生成AIモデルの責任ある使用とセキュリティに関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

Azure OpenAI Serviceにおけるモデルデプロイメントと運用に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

生成AIアプリケーションのテストと評価に関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

生成AIのファインチューニングとカスタマイズに関する以下の記述で、誤っているものはどれか。

企業が顧客サポートチャットボットにAzure OpenAI Serviceを導入しました。運用開始後、LLMが顧客の過去の購買情報を含む個人データを学習データに含めてしまい、プライバシーリスクが顕在化しました。この問題を根本的に解決するために最も適切なアプローチはどれか？

あるメディア企業がAzure OpenAI ServiceでニュースサマリアイザーをBuild段階で構築しました。コンテキストウィンドウが8,000トークンに制限されているため、複数の長い記事を要約できません。この制約を解決する際、『応答品質と処理コスト』のトレードオフを最小化する方法はどれか？

医療機関がAzure OpenAI ServiceでAI診断補助システムを試験運用しています。患者が『体重が2週間で15kg低下した』と入力したとき、LLMが緊急性を判定し『すぐに医師に相談してください』と出力すべき場合、このエスカレーション判定を実装するための最適な手法はどれか？

大規模小売企業が『商品説明の動的生成』システムをAzure OpenAI Serviceで構築しています。在庫データベース（容量10GB、更新頻度：秒単位）と商品マスタ（静的、3000品目）があります。これら2つのデータソースを最適に統合するアーキテクチャはどれか？

製造業企業のAzure OpenAI Serviceで、従業員が『このシステムに社内資料をアップロードしたら、別の従業員に機密情報が開示されてしまった』というインシデントが発生しました。原因として最も可能性が高いものはどれか？

法律事務所がAzure OpenAI ServiceでRAG基盤の判例検索システムを4ヶ月運用しています。最近『検索結果の関連性が初月と比較して30%低下した』という報告が上がりました。この劣化の最も可能性が高い原因はどれか？

Azure OpenAI ServiceにおけるファインチューニングとRAG（Retrieval-Augmented Generation）の主な違いはどれか？

プロンプトエンジニアリングとプロンプトインジェクション対策における根本的な違いはどれか？

Azure Cognitive Searchを活用したRAGと、単純なキーワード検索による情報取得の主な違いはどれか？

Zero-shot学習とFew-shot学習の実装における主な違いはどれか？

チェーンオブソート（Chain of Thought）プロンプティングと通常のプロンプティングの主な違いはどれか？

Azure OpenAI Serviceの関数呼び出し（Function Calling）とLLMの知識ベースを用いた回答の主な違いはどれか？

Azure MLのMLflowの「実験（Experiment）」と「実行（Run）」の関係はどれか？

Azure MLパイプラインを使う主な利点として正しくないものはどれか？

Azure MLにおける「自動機械学習（AutoML）」と「設計者（Designer）」の違いとして最も適切なものはどれか？

Azure MLの「コンピュート・インスタンス」と「コンピュート・クラスタ」の使用目的の違いはどれか？

Azure MLの「パイプライン」と「Automated Machine Learning（AutoML）」を比較した場合、パイプラインの特徴として正しいものはどれか？

Azure MLにおける「バッチ推論」と「リアルタイム推論（オンライン推論）」の違いとして最適なものはどれか？

Azure MLの「登録済みモデル」と「モデルアーティファクト」の関係について正しい説明はどれか？

Azure MLにおける「環境（Environment）」と「コンピュートターゲット（Compute Target）」の違いはどれか？

Azure Machine Learningにおいて、「自動機械学習（AutoML）」の主な目的として最も適切な説明はどれですか？

Azure MLの「レジストリ（Registry）」機能の主な目的はどれですか？

Azure MLの「責任あるAI（Responsible AI）」の定義として最も正確なものはどれですか？

Azure MLにおいて「推論クラスタ（Inference Cluster）」の主な役割はどれですか？

Azure MLで機械学習モデルの評価を行っています。テストデータセットの結果が以下の通りです：真陽性(TP)=85件、偽陽性(FP)=12件、真陰性(TN)=178件、偽陰性(FN)=25件。このモデルの適合率(Precision)をパーセンテージで表した場合、最も近い値はどれか？

Azure MLの自動化機械学習(AutoML)を使用してモデルをトレーニングしました。5つの異なるアルゴリズムで得られた精度が、決定木80.5%、ランダムフォレスト88.2%、勾配ブースティング87.1%、ロジスティック回帰82.3%、SVM 85.6%です。ベストモデルの精度と2番目に良いモデルの精度の差はいくらか？

Azure MLで回帰モデルの性能を評価しています。平均二乗誤差(MSE)が計算された複数のモデルについて、以下の結果が得られました：モデルA：MSE=0.0156、モデルB：MSE=0.0289、モデルC：MSE=0.0104、モデルD：MSE=0.0198。二乗平均平方根誤差(RMSE)が最小となるモデルはどれか？

Azure MLパイプラインの計算予算管理を行っています。1時間のトレーニングに2.5ドルかかり、データ処理に1.8ドル、評価・デプロイメント準備に0.7ドルかかります。これを1週間(7日間)毎日実行する場合、総コストはいくらになるか？

Azure MLで分類モデルのF1スコアを計算しています。あるクラスについて、適合率(Precision)=0.80、再現率(Recall)=0.60 の場合、F1スコアとして最も近い値はどれか？

Azure MLで学習曲線を分析しています。トレーニングデータサイズ100での損失が0.45、200での損失が0.38、400での損失が0.32、800での損失が0.28です。データサイズを100から800に増やした場合の損失の改善率はおよそいくらか？

Azure MLで過学習が発生しているモデルに対して、正則化パラメータ（L2正則化）を強化したとき、モデルの動作として最も適切なものはどれか？

Azure MLの自動機械学習（AutoML）で、分類問題のデータセットに極端なクラス不均衡がある場合、モデル評価メトリクスとして最も信頼性が高いものはどれか？

Azure MLで複数ノードを使用した分散訓練を実施中に、あるワーカーノードが接続を失った場合、チェックポイント機能が有効になっていたときの動作として正しいものはどれか？

Azure MLで本番環境にデプロイされたモデルのドリフト検出システムが、入力データの分布が訓練データから大きく変化していることを検知した場合、推奨される対応として最も適切なものはどれか？

Azure MLデザイナーで構築したパイプラインのハイパーパラメータチューニングを実施する際、サンプリング方法を「ランダムサンプリング」から「グリッドサンプリング」に変更した場合、何が起こるか？

Azure MLで訓練中のモデルが、学習率を0.01に設定した場合と0.001に設定した場合で、以下のような現象が観察されたとき、最も可能性の高い原因として適切なものはどれか？ 【0.01】訓練ステップ400で最適値に到達、その後精度が振動 【0.001】訓練ステップ2000以上必要、最適値に安定的に到達

Azure Machine Learning（Azure ML）の以下の記述で誤っているものはどれか？

Azure MLにおけるモデルのデプロイに関する以下の記述で誤っているものはどれか？

Azure MLのデータセット管理に関する以下の記述で誤っているものはどれか？

Azure MLの機械学習パイプラインに関する以下の記述で誤っているものはどれか？

Azure MLにおけるハイパーパラメータチューニングに関する以下の記述で誤っているものはどれか？

Azure MLのモデルの説明可能性（Explainability）に関する以下の記述で誤っているものはどれか？

「エッジAI（Edge AI）」の主な利点として正しくないものはどれか？

「連合学習（Federated Learning）」がプライバシー保護に有効な理由はどれか？

「モデルカード（Model Card）」とは何か？

「転移学習（Transfer Learning）」とは何か。最も適切な説明はどれか？

「精度（Accuracy）」と「適合率（Precision）」の違いについて、最も適切な説明はどれか？

「ジェネレーティブAI（Generative AI）」とは何か。最も適切な説明はどれか？

機械学習モデルの訓練において、1000件のデータセットを8:2の比率で訓練データとテストデータに分割します。訓練データのうち70%を実際の訓練に、30%を検証に使用する場合、検証に使用されるデータ件数は何件ですか？

ニューラルネットワークの推論処理において、入力層が256個のニューロン、隠れ層が512個のニューロンを持つ場合、入力層から隠れ層への接続に必要な重みパラメータの数は最低何個ですか？（バイアスは除外）

機械学習モデルの性能評価において、陽性サンプル500件、陰性サンプル3000件のテストセットがあります。モデルが陽性を正しく予測した件数が450件、陰性を正しく予測した件数が2850件の場合、全体の精度（Accuracy）は何%ですか？

自然言語処理（NLP）モデルの学習において、語彙サイズが15,000語、埋め込み次元数が768次元の場合、埋め込み層の重みパラメータ数は何個ですか？

機械学習プロジェクトにおいて、月間の計算コストが$7,000、月間のデータストレージコストが$1,800、月間の人件費が$25,000の場合、計算コストが全体のAI運用コストに占める割合は何%ですか？

画像認識モデルの評価において、テストセット2,500件のうち、モデルが実際のクラスを正しく予測した件数が2,175件です。このモデルの誤分類率（Error Rate）は何%ですか？

教師あり学習と教師なし学習の違いについて、最も正確に説明しているものはどれか？

ディープラーニングと従来の機械学習の最も本質的な違いは何か？

強化学習と教師あり学習における報酬信号の役割の違いについて、正しく説明しているのはどれか？

自然言語処理（NLP）における言語モデルと機械翻訳モデルの主な違いはどれか？

生成AIと判別的AIの根本的な違いについて、最も正確に説明しているのはどれか？

ニューラルネットワークとその最適化手法である勾配降下法の関係について、最も正確に述べているのはどれか？

以下のAI用語の説明で誤っているものはどれか？

以下のAI概念に関する説明のうち、誤っているものはどれか？

以下のディープラーニング関連用語の説明で誤っているものはどれか？

以下のAI倫理とガバナンス関連の説明で誤っているものはどれか？

以下のコンピュータビジョン関連用語の説明で誤っているものはどれか？

以下のAIモデル評価関連の説明で誤っているものはどれか？

大規模言語モデル（LLM）が医療診断システムに導入された場合、モデルの透明性（Explainability）が不足していると、どのような問題が最も直接的に発生するか？

機械学習モデルで深刻な過学習（Overfitting）が検出された場合、ドロップアウト（Dropout）やL2正則化などの正則化技術を適用すると、モデルの性能曲線はどのように変化するか？

自然言語処理（NLP）タスクでトランスフォーマー（Transformer）モデルが導入されたとき、従来のRNN（Recurrent Neural Network）と比較して、「並列処理が可能」という特性がもたらす主な実用的メリットは何か？

バイアス（Bias）が機械学習モデルに存在する状態で、このモデルが採用試験の合否判定に使用された場合、最も懸念される社会的影響はどれか？

Azure Machine Learning で、複数の地域に分散したデータセンターで機械学習パイプラインが実行される際、転移学習（Transfer Learning）を活用する主な利点は何か？

顔認識システムが異なる民族的背景を持つ人物に対して認識精度が大きく異なる場合、このシステムの「公平性（Fairness）」を改善するには、どのアプローチが最も根本的に有効か？

Azure AI Document Intelligenceのプリビルドモデルが対応している文書の種類として含まれないものはどれか？

Azure AI Searchの「セマンティックランク付け（Semantic Ranking）」の特徴はどれか？

Azure AI Anomaly Detectorの「多変量異常検出」が通常の「単変量」より優れている点はどれか？

Azure AI Content Safetyサービスが返す重大度スコアの範囲はどれか？

Azure AI Language（テキスト分析）でキーフレーズ抽出を実行する際、同じテキストに対して言語パラメータを「en」から「ja」に変更して再実行したとき、抽出されるキーフレーズの数や内容が変わる可能性が高いのはなぜか？

Azure AI Document Intelligenceで複数ページのPDFドキュメントを分析する際、ページ数が100ページから500ページに増加したとき、以下のうちどの影響が最も顕著に起こるか？

Azure AI Search でセマンティックランク付けを有効化したが、クエリレスポンスタイムが2秒から8秒に増加した。この現象の主な理由と対策はどれか？

Azure AI Anomaly Detectorの多変量異常検出で、時系列データセットのディメンション数（変数の数）を4から24に増加させたとき、検出精度に対してどのような影響が考えられるか？

Azure AI Content Safety APIで、テキスト入力に対して「hate」カテゴリの重大度スコアが6（重大度スケール0, 2, 4, 6）と返された場合、下流のシステムでこのスコアをどのように解釈すべきか？

Azure AI Vision APIで、日次のAPI呼び出し数が50万件から500万件に増加するとき、以下の対策のうち最も優先度が高いのはどれか？

Azure AI Language サービスの感情分析を使用して、カスタマーレビュー1,200件を処理する場合、Standard プランで月額コストを最小限に抑えるために、1回のバッチ処理で最大何件のドキュメントを一度に送信すべきか。ただし、Standard プランではバッチごとに0.001 USD/ドキュメント（最小チャージ2 USD/リクエスト）で課金され、リクエスト数を減らすことがコスト削減につながるものとする。

Azure AI Document Intelligenceで請求書処理システムを構築します。毎月15,000枚の請求書を処理する予定です。同期API呼び出しは1リクエストあたり1ページを処理し、非同期バッチ処理では1リクエストあたり平均20ページを処理できます。同期API（従量課金：0.0015 USD/ページ）と非同期バッチ処理（従量課金：0.0010 USD/ページ）のどちらを選択すべきか。月額コスト試算値で比較した場合、最も安価な方法はどれか。

Azure AI Searchのセマンティック検索機能を導入します。インデックスサイズが500 GBで、1日あたり45,000件の検索クエリが予想されます。S2 SKU（月額4,000 USD、含有：500 GB）では容量不足と予想される場合、S3 SKU（月額12,000 USD、含有：2,000 GB）への移行により、単位GB当たりのコストはどう変化するか。

Azure AI Speech（Speech-to-Text）でコールセンター分析システムを構築します。月間通話数が3,000件で、平均通話時間が6分間です。Standard 価格帯（最初の40時間は1.00 USD/時間、以降は0.40 USD/時間）を適用する場合、月額コストはいくらか。

Azure AI Anomaly Detectorで時系列データ異常検出を実装します。1日あたり480個のデータポイントを30日間（1ヶ月）送信する場合、Standard プラン（0.15 USD/1,000 リクエスト）での月額コストはいくらか。ただし1リクエストで最大100個のデータポイントを送信できる。

Azure AI Content Safetyで大規模なテキストコンテンツフィルタリング運用を行います。1日あたり450,000件のテキスト投稿をスキャンする場合、Pay-As-You-Go モデル（0.05 USD/1,000 リクエスト）での年間コストはいくらか。

Azure AI Language サービスの「固有表現抽出（Named Entity Recognition）」機能が識別対象とする主なカテゴリとして、正しい組み合わせはどれか？

Azure OpenAI Service における「トークン」の定義として最も正確なものはどれか？

以下のAzure AIサービスに関する記述の中で、誤っているものはどれか。

以下のAzure AIサービスの特徴に関する記述の中で、誤っているものはどれか。

以下のAzure AIサービスに関する記述の中で、誤っているものはどれか。

以下のAzure AIサービスのデプロイ・運用に関する記述の中で、誤っているものはどれか。

以下のAzure AIサービスのセキュリティ・プライバシーに関する記述の中で、誤っているものはどれか。

以下のAzure AIサービスの機能・特徴に関する記述の中で、誤っているものはどれか。

Azure AI Language（旧Text Analytics）の「感情分析」と「キー フレーズ抽出」の違いについて、最も適切な説明はどれか？

Azure OpenAI ServiceとAzure AI Bot Serviceの主な違いについて、正しい説明はどれか？

Azure AI Vision（Computer Vision）の「物体検出」と「画像分類」の主な違いはどれか？

Azure AI Services と Azure Machine Learning の主な違いについて、最も適切な説明はどれか？

Azure AI Speech（Speech Services）の「音声認識（Speech-to-Text）」と「音声合成（Text-to-Speech）」の違いについて、正しい説明はどれか？

Azure AI Translator と Azure AI Language の「翻訳機能」の違いについて、最も適切な説明はどれか？

Azure MLで「本番モデルのデータドリフトを定期的に検出して、精度低下前に再訓練アラートを出す」ために使う機能はどれか？

Azure MLの「マネージドオンラインエンドポイント」でブルーグリーンデプロイを実現する機能はどれか？

Azure MLにおける「バッチ推論パイプライン」と「リアルタイム推論エンドポイント」の主な違いは何か？

Azure MLパイプラインの「Published Pipeline」と「Draft Pipeline」の主な使い分けの違いは？

Azure MLの「自動機械学習（AutoML）」と「ハイパーパラメータチューニング」の主な目的の違いは？

Azure MLの「モデルレジストリ」と「モデルエンドポイント」の主な役割の違いは？

Azure MLの「パイプラインステップ」と「パイプラインエンドポイント」の関係・違いは？

Azure MLの「デプロイメント環境での A/B テスト」と「トラフィック制御」の目的の違いは？

Azure Machine Learningで本番環境のモデルが新しいデータ分布に対応できなくなった場合、自動的に再訓練パイプラインをトリガーするには、どのような仕組みを組み合わせるべきか？

Azure MLの自動機械学習（AutoML）で学習データの不均衡が極めて大きい（少数クラスが全体の2%）場合、検証指標として何を重視すべきか？その理由は？

Azure MLで複数のマネージドオンラインエンドポイント間でトラフィック分割（トラフィックルール）を実施している最中に、一方のモデルが予期せず高レイテンシーを示し始めた場合、どのような対応が可能か？

本番環境のAzure MLモデルに対して段階的なデプロイ戦略（カナリアデプロイ）を実行する際、新しいバージョンのモデルを最初に10%のトラフィックで公開したが、新バージョンの推論精度が旧バージョンより10%低いことが検出された。この時点での最適な対応は？

Azure MLでモデル登録時に複数のメトリクス（精度、F1スコア、推論時間）を記録した場合、本番環境へのデプロイ承認時に、これらのメトリクスに基づいた自動チェック（ゲート）を実装するには、どのアプローチが最適か？

Azure MLで定期的に自動再訓練するパイプラインを設定している場合、生成される新しいモデルが常に前バージョンより優れていることを保証する仕組みとして、実装すべき制御メカニズムはどれか？

Azure Machine Learning で本番環境にデプロイされたモデルを監視しています。今月の推論リクエスト数が 125,000 件、そのうち予測値が信頼度 80% 未満だった推論が 18,750 件ありました。信頼度が 80% 以上の推論の割合は全体の何パーセントか？

Azure ML での A/B テストで、モデルA の推論精度が 92.5%、モデルB の推論精度が 88.0% です。同一のテストデータセット 8,000 件に対して両モデルが異なる予測をした件数が 256 件でした。モデルA と B が一致する予測をした件数は全体の何パーセントか？

Azure ML でモデル再訓練のコスト管理を行っています。月間の学習用コンピュート費用が $2,400、推論用マネージドエンドポイント費用が $1,800、監視・ロギング費用が $300 です。推論用費用は全体コストの何パーセントか（小数点第1位まで）？

Azure ML Pipelines で自動再訓練パイプラインを実行しています。各パイプライン実行の処理時間が：データ準備 180 秒、特徴量エンジニアリング 240 秒、モデル学習 900 秒、評価 120 秒です。モデル学習の処理時間は全体処理時間の何パーセントか？

Azure ML でモデルのバージョン管理を行っています。本番環境に 3 つのモデルをデプロイ中：モデルV1（トラフィック 50%）、モデルV2（トラフィック 35%）、モデルV3（トラフィック 15%）。1 日あたりの推論リクエストが 40,000 件の場合、モデルV3 が処理するリクエスト数は何件か？

Azure ML でモデル評価時の混同行列が以下の通りです：真陽性(TP)2,850、偽陽性(FP)450、偽陰性(FN)300、真陰性(TN)4,400。適合率(Precision)は何パーセント（小数点第1位）か？

Azure Machine Learningのモデルデプロイとバージョン管理に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure MLパイプラインのステップ間データ受け渡しに関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure MLのモデル監視とメンテナンスに関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure MLの自動機械学習（AutoML）と本番環境への移行に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure MLのコンピュート環境管理に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure MLの環境管理とコンテナー化に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure Machine Learningにおいて、モデルライフサイクル全体を自動化し、データ準備から本番デプロイまでを一貫して管理するプロセスの総称は何か？

Azure MLのパイプラインにおいて、データ前処理、モデル訓練、モデル評価などの一連のステップを定義し、スケジュール実行できる機能は何か？

Azure MLにおいて、複数のモデルバージョンを管理し、その性能メトリクス（精度、精密度、再現率など）を自動的に記録・比較する仕組みを何と呼ぶか？

Azure MLで本番環境にデプロイされたモデルについて、推論リクエストの入出力データとモデルの予測結果を継続的に記録し、問題検出に活用する仕組みを何と呼ぶか？

「知識マイニング（Knowledge Mining）」の具体的なユースケースとして最も適切なものはどれか？

「Azure AI Services」という名称が指すものはどれか？

Azure AI Personalizer（Personalizer）が内部で使用するAI手法はどれか？

企業が大量のカスタマーサポートチケット（数百万件）を保有しており、これらから自動的に回答パターンを抽出し、既存のナレッジベースを充実させたいと考えています。この目的を最も効果的に達成するために、どのAzure AIサービスを組み合わせるべきですか？

Azure Anomaly Detector を使用してサーバーのCPU使用率を監視している場合、過去3ヶ月間のデータで異常検出モデルを学習させた後、翌月に突然、レジャーシーズンに伴う正常な利用増加が起きました。モデルが新しい利用パターンを適応的に学習するためには、どのような運用上の対応が必要ですか？

Azure OpenAI Service を使用してチャットボットを開発し、デプロイしたところ、特定の業界用語や社内独自の概念に対して不正確な回答が増加しました。このモデルの専門知識をカスタマイズするための最も効果的で費用対効果の高い方法はどれですか？

小売企業が Azure Computer Vision を用いた画像検索システムを導入し、顧客が撮影した衣類の写真から類似商品を自動推奨しています。しかし、照明条件が悪い室内写真や角度が不自然な写真では、精度が大幅に低下しています。これを改善する最適なアプローチはどれですか？

金融機関が Azure Cognitive Services の感情分析を使用して、顧客からのソーシャルメディア投稿を監視し、ネガティブな感情を検出して対応しています。ただし、業界特有の表現や皮肉/冗談を含む投稿で、感情分析の精度が低いという問題が発生しています。この課題を根本的に解決するための最適なアプローチはどれですか？

医療機関が Azure Cognitive Search と Azure Bot Service を統合して、患者向けのQ&A チャットボットを構築しました。導入後、チャットボットが存在しない医療情報を「ある」と誤って回答し、患者が不適切な判断をするリスクが発生しました。この信頼性とセーフティの問題に対する最適な対応はどれですか？

ある企業がAzure Machine Learningを使用して予測モデルを構築しました。訓練データセットに12,000件のサンプルがあり、訓練用に75%、検証用に25%を分割しました。検証用データセットのサンプル数は何件ですか？

Azure Cognitive Servicesの画像分析APIを使用して、1,500枚の画像を処理しています。現在までに600枚の処理が完了しました。全体の何パーセント（%）が処理済みですか？

機械学習モデルの評価において、正解数（真陽性＋真陰性）が850件、不正解数（偽陽性＋偽陰性）が150件でした。このモデルの精度（Accuracy）は何パーセント（%）ですか？

Azure Cognitive Services の言語分析APIを使用して、テキストデータを処理しています。1日あたり25,000件のテキスト処理リクエストがあります。28日間で処理されるテキストの総件数は何件ですか？

機械学習モデルの再学習において、元のモデルの精度が82%でした。新しいモデルの精度が88%に改善されました。精度の絶対値での改善率は何ポイント（％ポイント）ですか？

Azure AI servicesを使用した複数プロジェクトのコスト管理において、月間予算が$5,000です。現在までに$3,200が使用されています。残りの予算額は全体の何パーセント（%）ですか？

以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

以下の記述のうち、誤っているものはどれか。

機械学習（Machine Learning）と深層学習（Deep Learning）の違いについて、最も適切な説明はどれか？

判別型モデル（Discriminative Model）と生成型モデル（Generative Model）の主な違いはどれか？

自然言語処理（NLP）とコンピュータビジョン（Computer Vision）の主な違いについて、最も正確な説明はどれか？

Azure Cognitive Services と Azure Machine Learning の主な違いはどれか？

教師あり学習（Supervised Learning）と教師なし学習（Unsupervised Learning）の根本的な違いはどれか？

バッチ学習（Batch Learning）とオンライン学習（Online Learning）の主な違いについて、最も適切な説明はどれか？

Azure Cognitive Services における「自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）」の定義として、最も正確なものはどれか？

機械学習における「教師あり学習（Supervised Learning）」の定義として、最も適切なものはどれか？

Azure AI Services における「Anomaly Detector」の主な目的として、最も正確な定義はどれか？

「Embeddingモデル」（text-embedding-ada-002等）の主な用途はどれか？

Azure OpenAI Serviceで「max_tokens」パラメータを設定する目的はどれか？

マルチモーダルAIモデル（例：GPT-4V）の「マルチモーダル」が意味するのはどれか？

Azure OpenAI ServiceのプレイグラウンドでSystemメッセージに「あなたは日本の税法専門家です。税法以外の質問には答えないでください。」と設定する目的はどれか？

以下の記述で誤っているものはどれか。

以下の記述で誤っているものはどれか。

以下の記述で誤っているものはどれか。

以下の記述で誤っているものはどれか。

以下の記述で誤っているものはどれか。

以下の記述で誤っているものはどれか。

Azure OpenAI ServiceでGPT-4を使用して、顧客サポートチャットボットを構築しています。ユーザーからの質問に対して回答が不正確になっているため、Temperature パラメータを 0.9 から 0.2 に低下させました。この変更により、モデルの出力にはどのような影響が期待されますか？

Azure OpenAI ServiceでGPT-3.5-turboを使用して、医療診断支援システムを構築しています。max_tokensを150に設定しましたが、ユーザーからの長い患者情報に対して、システムが途中で応答を打ち切ってしまいます。この問題の根本原因として最も適切なのはどれか？

Embedding APIを使用して、企業内ドキュメント検索システムを構築しています。text-embedding-ada-002モデルを選択する際、より大きなEmbedding次元数（1536次元）を使用することのトレードオフとして、最も重大な影響はどれか？

Azure OpenAI Serviceで、RPM（Requests Per Minute）が1000に制限されているデプロイメント環境があります。複数のユーザーからの同時リクエストが増加し、頻繁に429エラー（Rate Limit Exceeded）が発生するようになりました。この状況で最初に実施すべき対策として最も適切なのはどれか？

大規模ドキュメント検索システムで、複数言語のドキュメント（日本語、英語、中国語）に対してtext-embedding-ada-002を使用してEmbeddingを生成し、ベクトルデータベースに保存しています。言語ごとに別々のEmbeddingモデルを導入するのではなく、単一モデルでこれらの言語に対応させる場合の主な利点として最も適切なのはどれか？

Azure OpenAI Serviceで、個人情報（PII：Personally Identifiable Information）を含むカスタマーサービスチャットボットを構築しています。ユーザーの会話ログが自動的にAzure側に保存され、将来のモデル改善に使用される可能性がある設定になっています。GDPRなどの規制要件を満たすために最初に実施すべき対応として最も適切なのはどれか？

Azure OpenAI Serviceにおいて、「Temperature」パラメータの役割として最も正確なものはどれか？

生成AIにおける「トークン」の定義として最も適切なものはどれか？

Azure OpenAI Serviceで、GPT-4モデルを使用して、1回のAPI呼び出しで入力トークン数が2,500、出力トークン数が1,800の場合、総トークン消費量はいくらになるか？

Text-embedding-ada-002モデルを使用して、1,200個のドキュメントをベクトル化する場合、各ドキュメントが3,000トークンで、APIコストが100万トークンあたり$0.02であれば、概算費用はいくらになるか？

Azure OpenAI Serviceで、温度パラメータ（temperature）を0.2に設定した場合、出力の特性はどのようになるか？

GPT-4モデルで、max_tokensを500に設定した場合、出力が400トークンの応答を生成したとき、実際に消費されるトークンはいくらになるか？（プロンプトのトークン数は800）

Azure OpenAI Serviceで、top_pパラメータを0.5に設定した場合、生成されるテキストの特性はどうなるか？

Azure OpenAI Serviceで、従来のテキスト翻訳モデルではなくGPT-4を使用して、5,000単語の日本語ドキュメントを英語に翻訳する場合、概算トークン数は日本語で4,000トークン、英語で4,500トークンと見積もられる。1トークンあたり$0.00003の場合、概算費用はいくらになるか？

Azure OpenAI ServiceにおけるGPT-4とGPT-4 Turboの主な違いは何か？

PromptEngineering（プロンプトエンジニアリング）とFine-tuning（ファインチューニング）の主な違いとして最も適切なものはどれか？

Azure OpenAI ServiceのGPT-3.5とGPT-4の比較において、正確な説明はどれか？

生成型AI（Generative AI）と判別型AI（Discriminative AI）の主な違いはどれか？

Temperature（温度）パラメータとTop-p（nucleus sampling）パラメータの違いとして最も適切なものはどれか？

Azure OpenAI ServiceのDeploymentとModelの関係として正しく説明しているものはどれか？

「AIシステムの開発・デプロイにおいて責任あるAIを実践するのはいつか」という問いへの正しい回答はどれか？

顔認識技術の利用に関して責任あるAIの観点で最も問題となりうるシナリオはどれか？

AI-900試験で「責任あるAI」に関する問題で正しい選択肢を選ぶコツとして重要な考え方はどれか？

以下の記述のうち、責任あるAIの原則に関して誤っているものはどれか？

Azure AIサービスにおける責任あるAIの実装に関する記述で、誤っているものはどれか？

責任あるAIにおけるプライバシーとデータ保護に関する記述で、誤っているものはどれか？

AIシステムの公平性（Fairness）に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか？

責任あるAIの実装における透明性と説明可能性に関する記述で、誤っているものはどれか？

責任あるAIの原則と実装に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか？

責任あるAIにおける「透明性（Transparency）」と「説明責任（Accountability）」の違いについて、最も正確に説明しているものはどれか？

AIバイアスの軽減における「プリプロセッシング」と「ポストプロセッシング」の手法の違いはどれか？

AIシステムにおける「公正性（Fairness）」と「包括性（Inclusivity）」のアプローチの違いは何か？

責任あるAIの実装において「プライバシー保護」と「データセキュリティ」の焦点の違いはどれか？

AIシステムの影響評価における「事前評価（前評価）」と「事後評価（後評価）」のタイミングと目的の違いはどれか？

責任あるAIの原則における「説明可能性（Explainability）」と「解釈可能性（Interpretability）」の概念の違いは何か？

あるAIモデルの公平性監査において、特定の人口層Aに対する正解率が92%、人口層Bに対する正解率が68%でした。この格差を許容範囲内（5%以下）に収めるために、人口層Bの正解率を改善する必要があります。最低限必要な改善率は何%ですか？

AIシステムの監視データから、月間10,000件のリクエスト中で、弱い立場のユーザーグループに対して不適切な推奨結果が680件発生していることが判明しました。このグループに対する不適切な結果の発生率は何%ですか？また、責任あるAIの基準として発生率3%以下を目標とした場合、改善が必要ですか？

AIプロジェクトの透明性評価で、システムの予測根拠の説明可能性テストを実施しました。1,500件の予測について、説明可能性が確認できたのは1,245件です。説明可能性のカバー率は何%ですか？また責任あるAIの最良実践では90%以上を推奨していますが、基準を満たしていますか？

AIシステムの倫理監査で、年間50,000件の顧客対話ログを分析しました。その結果、プライバシー侵害の可能性がある記録は375件、データセキュリティリスクのある記録は225件（重複なし）でした。これら問題のある記録の合計割合は全体の何%ですか？

AIモデルの信頼性テストで、同規模の3サブグループについてコホート分析を実施しました。サブグループAの精度は76%、サブグループBの精度は94%、サブグループCの精度は86%でした。3グループの単純平均精度は何%ですか？また最も改善優先度が高いサブグループはどれですか？

AIシステムのコンプライアンス報告で、月間20,000件の処理件数中、人間による監視・検証が完了した件数が16,200件でした。現在の監視率は何%ですか？また責任あるAIの基準として95%以上の監視率を目標とした場合、あと最低何件の追加検証が必要ですか？

機械学習モデルが特定の人口統計グループに対して不公正な予測を行うことが発見された場合、責任あるAIの原則に基づいて最初に実施すべきアクションはどれか？

AIシステムが医療診断において稀な疾患を過度に予測するケースが多発した場合、責任あるAIの観点から最適な改善戦略はどれか？

AIシステムが採用選考で使用される場合、責任あるAIの原則に基づいて、過去の採用データに基づくバイアスの影響を受けることが判明した。組織が取るべき対応は次のうちどれか？

AIモデルの説明責任を向上させるため、複雑なディープラーニングモデルよりも意思決定樹モデルを採用することが提案された。責任あるAI戦略として、このアプローチの課題は何か？

AI駆動型の融資審査システムが、特定地域の申請者に対して系統的に低い信用スコアを付与していることが発見された。責任あるAI実装の観点から、この状況への最適な対応はどれか？

言語モデルが学習時に含まれた有害なステレオタイプを継続して出力している場合、責任あるAI原則に基づくデプロイメント戦略として最適なアプローチはどれか？

Microsoft Azureにおける「責任あるAI（Responsible AI）」の定義として最も適切なものはどれか？

Microsoft Azureの責任あるAIフレームワークにおける「透明性（Transparency）」とは、次のうちどの概念を指すか？

責任あるAIの実践において、「公平性（Fairness）」を評価する際に考慮すべき重要な概念として最も適切なものはどれか？

AI-900試験のシナリオ問題で「どのAzureサービスを使うか」を正しく選ぶためのアプローチはどれか？

AI-900試験で合格するために必要な最低スコア（1000点満点）はどれか？

AI-900（Azure AI Fundamentals）試験の主な出題対象者として最も適切なのはどれか？

AI-900で2023〜2024年に出題比重が増加したトピックはどれか？

Microsoft Azureにおける機械学習（Machine Learning）の定義として、最も正確なのはどれか？

Azure AI Servicesにおける自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）サービスの主な目的として、最も適切なのはどれか？

以下のMicrosoft Azure AIサービスに関する記述の中で、誤っているものはどれか？

以下のMachine Learningとディープラーニングに関する記述の中で、誤っているものはどれか？

以下のAzure AIプラットフォームと機能に関する記述の中で、誤っているものはどれか？

以下のAzure Machine Learning（AML）の概念に関する記述の中で、誤っているものはどれか？

以下の責任あるAI（Responsible AI）とAIの倫理に関する記述の中で、誤っているものはどれか？

以下のAzure AIサービスのユースケースと適用に関する記述の中で、誤っているものはどれか？

あるオンライン小売企業が、Azure Computer Visionを使用して商品画像を分析しています。毎日12,000枚の画像を処理し、1画像あたりの処理コストが0.85円です。月間30日間の運用コストはいくらになるでしょうか？

Azure Language Serviceを用いてテキスト分析プロジェクトを実施しています。初期段階で5,000件のテキストドキュメントをラベリングしました。これを訓練セット（70%）と検証セット（30%）に分割した場合、検証セットに含まれるドキュメント数はいくつでしょうか？

Azure Cognitive Searchを導入するプロジェクトで、100万件のドキュメントをインデックス化する予定です。検索パフォーマンステストの結果、平均応答時間は1クエリあたり45ミリ秒でした。1時間あたりに処理可能なクエリ数は約何件でしょうか？（計算簡略化のため1時間＝3,600秒）

Azure Anomaly Detectorを使用して、時系列データの異常検知を実装しています。過去360日間のセンサーデータ（1日1データポイント）をトレーニングデータとして使用します。異常検知の精度向上のため、必要なデータポイント数は最少でも過去200日分とされています。現在360日分のデータがある場合、安全に削除できる古いデータは最大何日分でしょうか？

Azure Bot Serviceで顧客対応チャットボットを運用しています。1ヶ月間の利用統計で、総メッセージ数が48,000件、成功率が85%でした。失敗したメッセージ数（人間オペレーターに引き継がれたケース）はいくつでしょうか？

Azure Machine Learning Studioで分類モデルを開発し、テストセット400件でモデル性能を評価しました。予測精度は92%です。このモデルが正しく分類できなかった件数はいくつでしょうか？

Azure Machine Learning と Azure Cognitive Services の主な違いは何か？

教師あり学習と教師なし学習の根本的な違いは何か？

回帰（Regression）と分類（Classification）の主な違いはどれか？

深層学習（Deep Learning）と従来の機械学習の主な相違点は何か？

Azure Bot Service と Azure Cognitive Services の関係性として最も正確なのはどれか？

バッチ処理と リアルタイム処理（ストリーミング）の主な違いはどれか？

ある小売企業が顧客の購買履歴データから将来の購買傾向を予測したいと考えています。このシナリオで Azure Machine Learning を使用する際、データが不均衡（ある商品カテゴリのデータが極端に少ない）だった場合、モデルの精度にどのような影響が起こる可能性が高いか？

Azure Cognitive Services の Computer Vision API を使用して医療画像（X線写真）を分析するアプリケーション開発中です。API呼び出しが429ステータスコード（Too Many Requests）を返した場合、開発者はどのような対応を最初に検討すべきか？

金融機関が不正取引検出モデルを Azure Machine Learning で構築し、本番環境にデプロイしました。しかし3ヶ月経つと、モデルの予測精度が初期の92%から78%に低下しました。この現象の最も考えられる原因と対応策は何か？

採用選考プロセスにおいて、Azure Machine Learning で構築した履歴書スクリーニングモデルが、特定の性別や年齢層に対して系統的に低い評価スコアを与えていることが検出されました。この問題に対して AI エンジニアが最初に実施すべきアクションはどれか？

ある企業が Azure Cognitive Services の Language Understanding（LUIS）を用いてチャットボットを構築しています。ユーザーが「今日の天気は？」と日本語で尋ねた際、モデルが意図（intent）を正しく認識できず、不適切な応答を返すようになりました。この問題の最も考えられる原因はどれか？

ある医療企業が Azure AI を用いた診断支援システムを開発中です。機械学習モデルが患者の症状から疾患を予測する機能を持ちます。本番運用前の検証で、モデルが特定の疾患Aに対する感度（再現率）が95%である一方、別の疾患Bについては再現率が65%だったと報告されました。この状況下で企業が検討すべき最優先事項は何か？

次の記述のうち「誤り」を含むものはどれか。「Azure AI Servicesはクラウドのみで動作するため、オンプレミス環境では利用できない。」

Copilot for Microsoft 365がMicrosoft Graphを利用する主な理由はどれか？

「GitHub Copilot」と「Microsoft Copilot（旧Bing Chat）」の主な違いはどれか？

責任あるAIの観点から「AIが生成した画像をSNSに投稿する際」に推奨される対応はどれか？

Azure Cognitive Servicesの利用において、画像分析APIを月間45,000回の呼び出しで使用した場合、従量課金制（1,000回あたり1.50ドル）での月間コストはいくらか。

機械学習モデルのトレーニングにおいて、データセット全体が80,000レコードで、トレーニング:検証:テストの分割比が60:20:20の場合、テストデータセットのレコード数はいくつか。

Azure Language Serviceのテキスト分析APIで、月間180,000個のレコードを処理する場合、標準層での課金（1,000レコードあたり2.00ドル）での月間コストはいくらか。

AIモデルの精度向上実験において、初期精度が72%で、改善後の精度が85%となった場合、精度向上率（パーセンテージポイント）はいくつか。

Azure Cognitive Search のインデックス容量において、1ドキュメントあたり平均2.5MBのサイズで、100,000ドキュメントをインデックス化する場合、必要な総容量はいくらか。

機械学習プロジェクトの予算計画において、Azure ML Compute インスタンスの時間単価が0.75ドル/時間で、月間500時間の使用を予定している場合、3ヶ月間のコスト合計はいくらか。

次の記述のうち、誤っているものはどれか。

次の記述のうち、誤っているものはどれか。

次の記述のうち、誤っているものはどれか。

次の記述のうち、誤っているものはどれか。

次の記述のうち、誤っているものはどれか。

次の記述のうち、誤っているものはどれか。

Azure Machine Learningにおける「特徴量エンジニアリング」（Feature Engineering）とは、以下のどの処理を指しますか？

Azure Cognitive Servicesにおける「Computer Vision」サービスの主要な機能として、最も適切な説明はどれですか？

ある企業がAzure OpenAI ServiceでGPT-4を使用して顧客対応チャットボットを構築しました。突然、モデルの出力に不適切な内容が混ざり始めた場合、最初に実施すべき対応はどれか。

Azure Cognitive Servicesの複数のAPIを組み合わせて、画像内のテキスト認識→感情分析→言語翻訳の処理パイプラインを構築する場合、各ステップ間でエラーが発生したときの最適な対応戦略はどれか。

企業がAzure Document Intelligence（フォームレコグナイザー）で複数言語の請求書を自動処理するシステムを導入しました。特定の言語の認識精度が低い場合、改善するために最初に実施すべきアプローチはどれか。

Azure OpenAI ServiceでRAG（Retrieval-Augmented Generation）を実装し、社内ナレッジベースから最関連性の高いドキュメントを取得して回答生成を行うシステムがあります。ユーザーの質問に対して不正確な回答が返される場合、最初に調査すべき項目はどれか。

Azure AI Services を使用した機械学習モデルが本番環境にデプロイされた後、時間とともに予測精度が低下する「データドリフト」が検出されました。この問題に対応するための最適な戦略はどれか。

企業がAzure AI Searchを活用した検索エンジンを導入した直後、検索結果の関連性に対するユーザー満足度が予想より低いことが判明しました。改善するための段階的アプローチはどれか。

Azure Machine Learning（AML）と Azure AI Services の主な違いはどれか。

生成AIの「基盤モデル（Foundation Model）」と「ファインチューニングモデル」の主な違いはどれか。

Azure Computer Vision（画像解析API）と Custom Vision（カスタムビジョン）の主な使い分けはどれか。

Azure OpenAI Service のデプロイされたモデルと、公開版ChatGPT（openai.com）の主な相違点はどれか。

Azure Cognitive Search（旧Azure Search）と Azure OpenAI Service の組み合わせにおいて、それぞれの役割の違いはどれか。

「教師あり学習」と「教師なし学習」の主な違いはどれか。

ある保険会社が「過去の請求データから詐欺請求かどうかを予測するモデル」を構築したい。最適なMLタスクはどれか？

電力会社が「スマートメーターのデータから需要急増の1時間前に警告を出したい」に最適なアプローチはどれか？

小売業者が「商品説明テキストを50言語に翻訳してECサイトに表示したい」に最適なAzureサービスはどれか？

病院が「X線画像のPDFレポートから患者名・検査日・所見のテキストを構造化して抽出したい」に最適なAzureサービスはどれか？

航空会社が「問い合わせの音声通話を自動でテキスト化し、感情スコアと要約を付けてCRMに記録するシステム」を構築したい。必要なAzureサービスの組み合わせはどれか？

「会社のSlackに投稿されたメッセージから、メンション・日時・プロジェクト名を自動で抽出して課題管理ツールに連携したい」に最適なNLPタスクはどれか？

スタートアップが「自社製品の写真から類似商品をAmazonから検索してくるアプリ」を最小限の開発工数で作りたい。最適なアプローチはどれか？

政府機関が「市民の申請書類（PDF）を機械で処理したいが、クラウドへのデータ送信が法律で禁止されている」場合に取れるアプローチはどれか？

ニュース配信サービスが「ユーザーの過去の閲覧履歴から興味に合った記事を自動でレコメンドするシステム」を作りたい。最も適したAzureサービスはどれか？

開発チームが「Azureの生成AIアプリで使用するAPIキーが誰でも閲覧できるGitHubリポジトリに誤ってコミットされた」と発覚した。最初にすべき対応はどれか？

データサイエンティストが新しいMLモデルをAzure MLで訓練した。本番環境への影響なく実データで性能を評価するデプロイ手法はどれか？

「自社のAIモデルが特定の人口統計グループで精度が劣っていないか」を確認するための分析はどれか？

「LLMが生成した医療診断の補助情報を患者に直接表示するシステム」で責任あるAI観点から必須の設計要素はどれか？

「我々のチャットボットが有害なコンテンツ（ヘイトスピーチ・暴力等）を生成しないよう保護したい」ために組み合わせて使うサービスはどれか？

「過去5年間の売上データから来月の売上を予測するモデル」をAzure MLのAutoMLで構築する際に指定するタスクタイプはどれか？

Azure AI Servicesのマルチサービスリソースを作成する主な利点はどれか？

プロンプトエンジニアリングで「AIの出力をJSON形式で返すよう安定させたい」場合に有効なテクニックはどれか？

「AIモデルの判断理由を個々の特徴量レベルで説明する」ことを何というか？

「スマートスピーカーが話しかけた人物を識別して、その人の好みに合わせた音楽をかける」機能に使うAzure AI Speechの機能はどれか？

「日本語の商品レビュー5000件を読んで、良かった点と悪かった点それぞれのキーポイントを5箇条で要約するレポートを生成したい」に最適なアプローチはどれか？

ある金融機関が、申請者の信用スコアを予測するMLモデルをAzure MLで構築しました。本番運用開始6ヶ月後、特定の年齢層で予測精度が大幅に低下していることが発覚しました。この状況の主な原因として最も考えられるのはどれか？

ある小売チェーンが、レジ画像から商品を自動認識するコンピュータビジョンモデルを全店舗に展開しました。しかし新しい照明設備に変更された店舗では認識精度が50%に急落しました。この問題を迅速に解決するための最適なアプローチはどれか？

ある企業がAzure OpenAI Serviceを使用して顧客サポートチャットボットを本番運用開始しました。数日後、ユーザーからの質問に対して、存在しない製品仕様や根拠のない回答を生成していることが報告されました。この問題の最も直接的な原因と改善策の組み合わせはどれか？

ある医療関連スタートアップが、患者の症状から疾患を判別する機械学習モデルを開発しました。データセットを確認したところ、特定の性別・年齢層で訓練サンプルが極端に少ないことが判明しました。このバイアス問題を解決するために最初に実施すべき対応はどれか？

ある企業がAzure AI Language サービスでテキスト分析パイプラインを構築し、顧客フィードバックから感情・キーフレーズ・固有表現を抽出しています。新しい業界用語が数百個増えたため、既存モデルでは認識されません。最小限の開発期間で解決する最適な方法はどれか？

ある企業が、Azure AI Document Intelligenceを使用して請求書処理を自動化しています。ベンダーが新しい請求書フォーマットに変更したため、既存の事前構築モデルではフィールド抽出精度が20%に低下しました。短期間で対応するために何をすべきか？

Azure Cognitive Searchと従来の全文検索エンジンの主な違いはどれか？

Azure OpenAI ServiceとAzure Bot Serviceの主な用途の違いはどれか？

Azure Machine Learning（Azure ML）とAzure Cognitive Servicesの主な役割の違いはどれか？

Azure AI Document Intelligence（旧 Form Recognizer）とAzure AI Vision のOCR機能の主な違いはどれか？

Azure AI Speechの音声認識（Speech-to-Text）と音声合成（Text-to-Speech）の主な相違点はどれか？

Azure AI Content SafetyとAzure OpenAI Serviceに組み込まれたコンテンツフィルタリングの主な関係性と使い分けはどれか？

以下の記述で誤っているものはどれか？

以下の記述で誤っているものはどれか？

以下の記述で誤っているものはどれか？

以下の記述で誤っているものはどれか？

以下の記述で誤っているものはどれか？

以下の記述で誤っているものはどれか？

あるeコマース企業が推奨システムの性能を評価しています。過去3ヶ月間のユーザー行動ログから、推奨商品をクリックしたユーザーが850人、推奨商品を購入したユーザーが510人でした。推奨システムの変換率（購入に至った割合）は何％ですか？

ある金融機関が不正検出AIモデルの性能を評価しています。テストデータセット（10,000件）に対して、モデルが不正と予測したもの1,200件のうち実際に不正だったのは960件でした。このモデルの精度（Precision）はいくつですか？

あるカスタマーサポート企業が、音声認識AIの単語エラー率（WER）を測定しています。参照テキスト（正解）が250単語あり、認識結果との比較で、5単語の挿入エラー、12単語の削除エラー、8単語の置換エラーが発生しました。このモデルのWERは何％ですか？

あるAI学習プラットフォームが、ユーザー満足度を調査しました。アンケート回答者1,500人のうち、「非常に満足」が420人、「満足」が630人、「普通」が360人、「不満」が90人でした。肯定的評価（「非常に満足」+「満足」）の割合は全体の何％ですか？

あるAI画像認識モデルのパフォーマンスをテストしました。医療画像1,000枚に対して、異常あり（陽性）と判定したのは420枚で、そのうち実際に異常があったのは378枚でした。再現率（Recall/感度）を計算するには、さらにどの情報が必要ですか？

ある企業が顧客チャーン予測モデルを構築しました。過去1年間のテストデータで、実際にチャーンしたユーザーが320人、モデルがチャーンと予測したユーザーが480人、そのうち実際にチャーンしたのは272人でした。このモデルの再現率（実際にチャーンした顧客のうち、正しく予測できた割合）は何％ですか？

Azure MLのAutoMLで「分類タスク」を実行する際、不均衡データへの対処として自動的に行われることはどれか？

「Transformer」の「Self-Attention」メカニズムが解決した従来のRNNの問題はどれか？

RAGシステムで「ユーザーの質問に最も関連する文書を検索する」際に使うベクターの種類はどれか？

Azure OpenAI Serviceのデプロイメント設定で「TPM（Tokens Per Minute）」と「RPM（Requests Per Minute）」の説明として正しいのはどれか？

「Differential Privacy（差分プライバシー）」をMLに適用する主な目的はどれか？

Azure MLの「Prompt flow」を使うのに最も適したユースケースはどれか？

Azure AI Content Safetyの「Prompt Shields」機能が防御するのはどれか？

「Model Collapse（モデル崩壊）」という問題が生成AIで懸念される理由はどれか？

Azure AI Foundryにおいて「Safety Evaluations」が計測するメトリクスの例として正しいのはどれか？

Azure AI Servicesで「Private Endpoint（プライベートエンドポイント）」を設定する主な目的はどれか？

「Azure AI Studioのモデルカタログ」で提供されているモデルの説明として正しいのはどれか？

「AIの説明可能性（Explainability）」においてSHAP値が示すものはどれか？

「量子化（Quantization）」をAIモデルに適用する主な目的はどれか？

「Grounding（グラウンディング）」がRAGシステムで果たす役割はどれか？

Azure AI Servicesのリソースを管理する際に「RBAC（ロールベースアクセス制御）」を適用する主な理由はどれか？

「Copilot Studio」でカスタムCopilotを構築する際に「トピック（Topic）」が担う役割はどれか？

Azure OpenAI Serviceで「Assistants API」を使う場合とチャット補完APIを直接使う場合の主な違いはどれか？

「AIガバナンスフレームワーク」を組織に導入する主な目的はどれか？

次の4つのうち「Azure AI Servicesに含まれない」サービスはどれか？

「AIシステムが人間社会に与える大きなリスク」を評価・分類する目的でEUが定めた規制はどれか？

以下の記述のうち、誤っているものはどれか？

以下の記述のうち、誤っているものはどれか？

以下の記述のうち、誤っているものはどれか？

以下の記述のうち、誤っているものはどれか？

以下の記述のうち、誤っているものはどれか？

以下の記述のうち、誤っているものはどれか？

Azure MLの「自動機械学習（AutoML）」と「デザイナー（Designer）」の主な違いはどれか？

「LLM（大規模言語モデル）」と「SLM（小規模言語モデル）」を比較した場合、正しい説明はどれか？

「Azure OpenAI Service」と「Azure AI Services（旧Cognitive Services）」の主な違いはどれか？

「Zero-shot学習」と「Few-shot学習」の違いとして正しいのはどれか？

「Retrieval-Augmented Generation（RAG）」と「Retrieval-Augmented QA（RAQA）」の主な違いはどれか？

Azure MLで「パイプライン」と「コンポーネント」の関係性として正しい説明はどれか？

Azure OpenAI Serviceのデプロイメントで、モデルの「TPM（Tokens Per Minute）」が5,000に設定されています。1つのリクエストで平均250トークンを消費する場合、1分間に処理できる最大リクエスト数は何個ですか？

Azure MLの分類モデル評価において、以下のデータが得られました：真陽性（TP）=180、偽陽性（FP）=20、偽陰性（FN）=45、真陰性（TN）=755。このモデルの精度（Accuracy）は何パーセントか？

Azure AI Foundryで機械学習モデルの「適合率（Precision）」と「再現率（Recall）」が以下のように測定されました：Precision = 0.88、Recall = 0.75。このモデルの「F1スコア」はいくつか？（小数点第2位で四捨五入）

Azure ML AutoMLで画像分類タスクを実行するとき、トレーニングセットが12,000枚のうち「病気画像」が3,600枚、「正常画像」が8,400枚です。不均衡比率は何倍か？

Azure OpenAI Serviceで「Temperature」パラメータを調整する場合、ユーザーが「高い創造性で多様な応答を生成したい」と言っています。現在の設定が0.2の場合、クリエイティブさを向上させるには何に変更すべきか？また、その時の特性は何か？

Azure AI Servicesのカスタムビジョンモデルで、トレーニングに使用した画像は8,000枚、その中で「オブジェクト検出」用のラベル付き領域は合計16,400個です。平均して1枚あたり何個のラベル付き領域を含んでいますか？

Azure MLのAutoMLで回帰タスクを実行する際、訓練データに外れ値が多く含まれている場合、モデルのパフォーマンスにはどのような影響が生じ、AutoMLはどのように対処される可能性が高いか？

Azure AI Content Safetyで「Jailbreak detection（ジェイルブレイク検出）」機能が有効化されている場合、ユーザーが巧妙な指示文（プロンプトインジェクション）をAzure OpenAI Serviceのモデルに送信したときに起こることはどれか？

Azure MLで機械学習モデルに対して「量子化（int8への変換）」を適用した場合、推論時のレイテンシと精度にはどのような相互作用が発生するか？

RAGシステムにおいて、検索したドキュメントのテキストを言語モデルに入力する際に「Context Window（コンテキストウィンドウ）」の制限に達するケースが頻繁に発生する場合、どのような対策が最も効果的か？

Azure AI Servicesで「Private Endpoint（プライベートエンドポイント）」を構成した環境に対して、ネットワークセキュリティ要件が厳格化される場合、追加で検討すべき制御はどれか？

Azure OpenAI ServiceでChatCompletion APIを使用する場合、「max_tokens」パラメータを小さく設定した際に生じる影響として正しいのはどれか？

AIシステムが視覚障がいのあるユーザーにもスクリーンリーダーを通じて等しく情報を提供できるよう設計されている。これはどの原則か？

自動運転AIが歩行者を検知できない予期せぬ状況でも安全に停止するよう設計されている。これはどの原則か？

機械学習においてラベルなしデータを使い、データ間の類似性に基づいてグループ化を行う手法はどれか？

銀行がAIでローン審査をする際、否認された理由を説明できる必要がある。これはどの原則か？

AIシステムの誤作動で損害が生じた際「誰が責任を負うか」を規定する責任あるAIの原則はどれか？

クレジットカード取引データから通常と異なる不正利用の疑いがある操作を特定したい。最適なAIタスクはどれか？

AIが特定の人種や性別のグループに不利益を与えないことを確認する責任あるAIの原則はどれか？

AIシステムが予期せぬ攻撃（ハッキング等）に対しても頑健であり危害を与えないよう設計することを求める原則はどれか？

住民票の自動発行システムで特定住所の読み取りに失敗しサービスを受けられない人が出た。最も関連する原則はどれか？

AIシステムの出力結果を監査可能にし、不適切な判断があった場合に原因を特定できるようにすることはどの原則か？

過去の気温データから明日のアイスクリーム販売数を「数値」で予測したい。最適なMLタスクはどれか？

Azure Machine Learningにおける「教師あり学習」と「教師なし学習」の最も重要な違いは何か？

分類タスクと回帰タスクの違いについて、最も正確な説明は次のどれか？

Azure Computer VisionとAzure Text Analyticsの主な用途の違いは何か？

異常検知（Anomaly Detection）と分類（Classification）を行う際の根本的な違いは何か？

自然言語処理（NLP）とコンピュータビジョン（CV）の処理対象の主な違いは何か？

Azure Cognitive ServicesとAzure Machine Learningの主な利用シーンの違いはどれか？

医療AI診断システムが大都市部のデータで高い精度を達成しましたが、農村部での診断精度が大幅に低下しました。このシナリオでどのような問題が生じていると考えられますか？

採用試験スコアリングAIが年功序列に基づいてスコアを算出していることが判明し、若年層が大幅に低いスコアを受け取ります。このAIシステムをデプロイ前に発見するために、最も重要な対策はどれですか？

不動産価格予測AIが学習期間（2015年〜2020年）のデータに基づいて2024年の価格を予測した場合、予測精度に影響を与える可能性が高い外部要因はどれですか？

自然言語処理AIが顧客レビューから「不満」と「満足」を分類する際、訓練データの90%がスマートフォン関連のレビューから構成されていました。このAIを家電製品全般の分類に使用した場合、起こりやすい問題はどれですか？

顔認識AIが特定の照明条件下（昼光）でのみ高い認識精度を達成しましたが、夜間照明や逆光条件では精度が40%低下しました。この問題に対する最適な対応アプローチはどれですか？

犯罪予測AIが過去10年間の逮捕記録データを学習した結果、特定の低所得地域での犯罪予測確度が高くなっています。AIを信頼して重点的に警察リソースをその地域に配置すると、どのような悪循環が生じる可能性がありますか？

以下のAIの責任ある開発に関する記述で、誤っているものはどれか？

Azure AIサービスにおける機械学習ワークロードの分類に関する記述で、誤っているものはどれか？

Azure Computer VisionとAzure Language Servicesの機能説明で、誤っているものはどれか？

Anomaly Detectorサービスと異常検知用途に関する記述で、誤っているものはどれか？

Responsible AI（責任あるAI）の五大原則とその具体例に関する記述で、誤っているものはどれか？

Azure Cognitive Servicesの複数のサービスモダリティに関する記述で、誤っているものはどれか？

ある小売企業が過去12ヶ月間の売上データを分析しています。1月から6月の平均売上が月額850万円、7月から12月の平均売上が月額1,200万円でした。年間の平均月売上はいくらか？

機械学習モデルの精度評価において、テストデータセット2,500件のうち、正しく分類できたのは2,150件でした。このモデルの精度（Accuracy）はパーセンテージで表すと何%か？

AIシステムが画像認識タスクで顔検出を行っています。3,600枚の画像中、実際に顔が含まれていた画像は2,400枚で、そのうち正しく検出できたのは2,160枚でした。再現率（Recall）はいくらか？

ある自然言語処理（NLP）モデルの訓練に使用されたトレーニングデータセットは、ポジティブサンプル1,800件とネガティブサンプル1,200件で構成されています。ポジティブサンプルの割合はいくらか？

某企業が異常検知システムを導入しました。月間480件の取引中、実際に不正である取引は36件でした。AIシステムがこのうち33件を不正として正しく検知しましたが、正常な取引444件のうち、12件を誤って不正と判定してしまいました。適合率（Precision）はいくらか？

コンピュータビジョンモデルが医療画像診断で腫瘍検出を行っています。検査対象5,000個のサンプル中、実際に腫瘍がある598個のサンプルのうち518個を正しく検出し、腫瘍がない4,402個のうち4,315個を正しく判定しました。このモデルの再現率（Recall）はいくらか？