引っ越しました。

理由などは引越し先に書きました。

G検定2019#3自己採点071−080

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前回に引き続き、2019年11月9日に行われたJDLA ジェネラリスト検定の自己採点をしていきたいと思います。日は変わってしまったが、本日２件目。予定の遅れを少々挽回…。

071問

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
ECサイトなどでは、顧客の購買を促すために、機械学習によってその顧客が好みそうな商品を特定し、登場する手法が利用されている。代表的な手法として、ユーザの行動履歴から推薦を行う(ア)フィルタリングやアイテムの特徴から推薦を行う(イ)フィルタリングなどが挙げられる。

A) 協調
B) 関連
C) 類似
D) 近接

> 071問の予想解答

072問

以下の文章を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
ECサイトなどでは、顧客の購買を促すために、機械学習によってその顧客が好みそうな商品を特定し、登場する手法が利用されている。代表的な手法として、ユーザの行動履歴から推薦を行う(ア)フィルタリングやアイテムの特徴から推薦を行う(イ)フィルタリングなどが挙げられる。

A) 内容ベース
B) 距離ベース
C) 評価ベース
D) 性質ベース

> 072問の予想解答

073問

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
サンプル同士の類似度をもとに、それらを複数のグループに分ける手法は(ア)と呼ばれる。この手法は正解ラベルが付与されていないデータでも利用することができ、ビジネスにおける顧客のセグメンテーションなど、データマイニン グの領域で広く利用される。また、(ア)の代表的な手法として(イ)がある。

A) 決定木
B) 主成分分析(PCA)
C) クラスタリング
D) 交差検証

> 073問の予想解答

074問

以下の文章を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
サンプル同士の類似度をもとに、それらを複数のグループに分ける手法は(ア)と呼ばれるこの手法は正解ラベルが付与されていないデータでも利用することができ、ビジネスにおける顧客のセグメンテーションなど、データマイニン グの領域で広く利用されるまた(ア)の代表的な手法として(イ)がある。

A) k-nn法
B) k-svm法
C) k-means法
D) k-fold法

> 074問の予想解答

075問

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
アンサンブル学習の手法の1つとして逐次的に弱学習器を構築し損失関数を勾配降下法を用いて最適化する(ア)が知られる。

A) ランダムフォレスト
B) バギング
C) 勾配ブースティング
D) カーネルトリック

> 075問の予想解答

076問

分類問題を解くモデルにはさまざまなものがある。その中でも特に単純なモデルのひとつとして、神経細胞であるニューロンの構造を模したパーセプトロンがある。学習済みのパーセプトロンが以下のように定式化されるとき、新しく得られたサンプルがクラス0とクラス1のどちらに分類されるか、最も適切な選択肢を1つ選べ。 \begin{eqnarray} 重みベクトル w = \left( \begin{array}{c} 0.2 \\ 0.6 \\ −0.5 \end{array} \right) ,　 入力 x = \left( \begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \end{array} \right) \\ \\ 総入力 u=w^{T}x \\ \\ 出力：y= \begin{cases} 0　(u \lt 0) 　・・・クラス0\\ 1　(u \geqq 0)　 ・・・クラス1 \end{cases} \\ \\ 新しく得られたサンプル x_{ new } = \left( \begin{array}{c} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \end{array} \right) = \left( \begin{array}{c} 1 \\ 2 \\ 3 \end{array} \right) \end{eqnarray}

A) クラス0
B) クラス1

> 076問の予想解答

077問

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
サポートベクトルマシン(SVM)はディープラーニングが台頭する以前から広く使われてきたモデルであり、(ア)というコンセプトに基づいて設計されているSVMには分類問題を上手く解くための工夫が施されている。例えば、スラック変数は(イ)ための工夫であり、カーネル法は(ウ)ための工夫である。

A) 情報利得の最大化
B) マージンの最大化
C) 二乗誤差関数の最小化
D) 尤度関数の最大化

> 077問の予想解答

078問

以下の文章を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
サポートベクトルマシン(SVM)はディープラーニングが台頭する以前から広く使われてきたモデルであり、(ア)というコンセプトに基づいて設計されているSVMには分類問題を上手く解くための工夫が施されている。例えば、スラック変数は(イ)ための工夫であり、カーネル法は(ウ)ための工夫である。

A) 外れ値であるサンプルを削除する
B) 一部のサンプルの誤分類に寛容になる
C) 決定境界を非線形にする
D) 入力となる数値を正規化する
E) 計算量を大幅に削減する
F) 画像からピクセルの平均値を引き算する

> 078問の予想解答

079問

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。
サポートベクトルマシン(SVM)はディープラーニングが台頭する以前から広く使われてきたモデルであり、(ア)というコンセプトに基づいて設計されているSVMには分類問題を上手く解くための工夫が施されている。例えば、スラック変数は(イ)ための工夫であり、カーネル法は(ウ)ための工夫である。

A) 外れ値であるサンプルを削除する
B) 一部のサンプルの誤分類に寛容になる
C) 決定境界を非線形にする
D) 入力となる数値を正規化する
E) 計算量を大幅に削減する
F) 画像からピクセルの平均値を引き算する

> 079問の予想解答

080問

以下の関数 z を y について偏微分した後の式として、最も適切な選択肢を1つ選べ。
\begin{eqnarray}z = x^2 + 3x - 5y^2 + 3y - 5\end{eqnarray}

A) 2x+3
B) 2x-2
C) -10y+3
D) 2y-10y+6

> 080問の予想解答

071問の予想解答

A) 協調
根拠：T.296-297、X.209、XI.8-23

> 071問

072問の予想解答

A) 内容ベース
根拠：X.209、XI.8-23

> 072問

073問の予想解答

C) クラスタリング
根拠：XI.2-1

> 073問

074問の予想解答

C) k-means法
根拠：T.104、X.42、XI.2-3

> 074問

075問の予想解答

C) 勾配ブースティング
根拠：T.100はキーワードのみなので判然としません。勾配ブースティングについてざっくりと説明する - About connecting the dots.に問題文とほぼ同様の表現を見つけました。

勾配ブースティングとは
複数の弱学習器を組み合わせるアンサンブル学習には，いくつかの手法がありますが，ブースティングは逐次的に弱学習器を構築していく手法です．逐次的というのは，弱学習器を1つずつ順番に構築していくという意味です．新しい弱学習器を構築する際に，それまでに構築されたすべての弱学習器の結果を利用します．そのためすべての弱学習器が独立に学習されるバギングと比べると，計算を並列化できず学習に時間がかかります．

ブースティングでは，各ステップごとに弱学習器を構築して損失関数を最小化します．その際に，各学習データの扱いはずっと平等ではありません．各学習データのうち，前のステップで間違って識別されたものへのウェイトを重くして，次のステップで間違ったものをうまく識別できるようにしていきます．

> 075問

076問の予想解答

A) クラス0
根拠：\begin{eqnarray} u =\begin{pmatrix} 0.2 & 0.6 & -0.5 \end{pmatrix} \left( \begin{array}{c} 1 \\ 2 \\ 3 \end{array} \right) \\ = (0.2\times1) + (0.6\times2) + (-0.5\times3) \\ = 0.2+1.2-1.5 \\ = -0.1 \lt 0 \\ \therefore y=0 ・・・クラス0 \end{eqnarray}

> 076問

077問の予想解答

B) マージンの最大化
根拠：X.63（ほぼそのままの表現）、XI.3-5、T.101

> 077問

078問の予想解答

B) 一部のサンプルの誤分類に寛容になる
根拠：X.63（ほぼそのままの表現）、XI.3-5

> 078問

079問の予想解答

C) 決定境界を非線形にする
根拠：X.65（ほぼそのままの表現）、XI.3-6、T.101（カーネル法の説明はないが、カーネル関数から想像はつく）

> 079問

080問の予想解答

C) -10y+3
根拠：X.82

> 080問

注意事項

凡例

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G検定2019#3自己採点061−070

前回に引き続き、2019年11月9日に行われたJDLA ジェネラリスト検定の自己採点をしていきたいと思います。226問まで、まだまだ…。

061問

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
AIの生成物の代表的な例である。学習済みモデルをいかにして保護するのか、どのようなものが保護されうるのかということも議論の対象になっている。特に解釈が難しいものの1つに、ネットワーク構造とパラメータがブラックボックス化してしまい人間が外からは観察できない状態のモデルを利用して他のタスクに転用する新しいモデルを作成した場合、すなわちいわゆる(ア) がある。著作権による保護は非常に困難であるとされているが、特許法については保護の可能性があるのではないかとされている。

A) 進化モデル
B) 転用モデル
C) 派生モデル
D) 蒸留モデル

> 061問の予想解答

062問

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
2019年3月、日本政府は、「人間中心のAI 社会原則」を取りまとめた。これは、AIの発展に伴って、我が国が目指すべき社会の姿、多国間の枠組み、国や地方の行政府が目指すべき方向を示すものである。この枠組みの中の戦略として(ア)が取りまとめられた(ア)の中では例えば年間(約100万人卒/年)のすべての(イ)にデータサイエンス・AIの基礎となる理数素養や基本的情報知識を習得させることなど具体的な数値目標も定めている。

A) デジタル・トランスフォーメーション戦略2019
B) Society 5.0戦略2019
C) AI戦略 2019
D) 人工知能技術戦略2019

> 062問の予想解答

063問

以下の文章を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
2019年3月、日本政府は、「人間中心の AI 社会原則」を取りまとめた。これは、AIの発展に伴って、我が国が目指すべき社会の姿、多国間の枠組み、国や地方の行政府が目指すべき方向を示すものである。この枠組みの中の観として(ア)が取りまとめられた、(ア)の中では例えば年間(約100万人卒/年)のすべての(イ)にデータサイエンス・AIの基礎となる理数素養や基本的情報知識を習得させることなど具体的な数値目標も定めている。

A) 高等学校卒業生
B) 中学校卒業生
C) 高専卒業生
D) 大学・高専生

> 063問の予想解答

064問

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
フレーム問題とは人工知能の課題の1つで、現在の人工知能の情報処理能力の範囲では、現実に起こりうるすべての事に対して計算をもって人間のように対処することはできないとされる。例えばチャットボットに最新の言語処理手法である(ア)を実装して実際の人間とチャットをさせたとしても、(ア)は単語と単語や節と肌の相関性などは計算しても、人間が発話する時に関連付けられる要素、体験、知覚、時間軸や自己の年齢、趣味端好、目的などの現実のあらゆる情報、フレーム外の情報について計算してはいない。例え結果として機械が人間と同じ言葉を発話したとしても人間と同じように認識した結果ではないということは重要である。

A) NLP
B) BERT
C) Dropout
D) Fulfillment

> 064問の予想解答

065問

機械学習はしばしば差別的な判断を下してしまう可能性がある。
例えば、機械翻訳の際に性差のない三人称を勝手に男性と判断してしまったり、採用・不採用の判別の際に、学歴や人種で差が大きくなってしまうことである。このような AIの不平等が起こる原因として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。

A) データをサンプリングする際に、インターネットを使用できる環境下のみでデータ収集を行った。
B) データのラベル付けを一人で行った。
C) 学習をする際に入手でモデルのパラメータを操作した。
D) 多くのデータで学習できるように、画像に回転や移動を加えデータを増やした。

> 065問の予想解答

066問

データをもとにモデルを生成する際の著作権法の規制に関する説明である。
文中の数字で始まる4文のうち、正しい説明文の行頭数字として最も適切な選択肢を1つ選べ。
学習済みモデル生成のためには大量の生データや生データを元に生成した学習用データセットが必要となる。その際、他人の著作物である生データを利用することも多くある。この場合、著作権者の許諾を得る必要があるのが原則である。

A) 1. この理由は、データをコピーしたり、機械学習に用いたりする行為が著作物の「公衆送信」に該当するからである。しかし、著作権法上、モデル生成のための他人の著作物利用が許諾なく可能な形外的な場合が規定されている。(30条の4)
この例外規定では、情報解析のためであれば、他人の著作物を許諾なく利用することが認められている。この例外規定に基づくと、例えば、
B) 2. 特定の事業者で構成される団体において、学習用データセットを共有する行為が認められることになる。しかし、この例外規定によっても、
C) 3. モデル生成を行う他人のために学習用データセットを作成して不特定多数の第三者に販売する行為は認められない。こうした著作権法の30条の4のような規定は、
D) 4. 世界の主要国においては既に整備済みであり、この規定の整備によって日本の著作権法が世界の標準レベルに近づいたと評価できる。

> 066問の予想解答

067問

論文に示されている方法を検証しようとしても同じ結果が出てこない、または結果の再現が難しい「再現性の危機」問題に関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。

A) 問題の背景として、アルゴリズムを検証するために必要な訓練データが、論文に含まれていない場合が多いことが指摘されている。
B) この問題は、機械学習分野における競争激化の負の側面だという分析がある。
C) 「再現性の危機」は、機械学習分野に特有の課題であり、科学全般の問題ではない。
D) アメリカの国防総省の研究開発部門(DARPA)は、再現性を検証するプロジェクトの一環として、論文の信頼度をスコアリングするシステムを開発している。
E) 「再現性」について、研究開発者コミュニティでも、明確な定義や合意はない。

> 067問の予想解答

068問

教師あり学習の手法と関連が高いと考えられるものとして、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A) エージェントが自身の報酬を最大化するような行動指針を獲得する
B) データに共通する特徴的な構造や法則を見つけることを目的とする
C) 一部のサンプルに対してのみ正解ラベルを付与することで、教師あり学習の精度を向上させることを目的とする
D) 正解ラベルが未知であるサンプルに対して正解ラベルを予測するモデルを生成する

> 068問の予想解答

069問

教師なし学習の手法と関連が高いと考えられるものとして、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A) エージェントが自身の報酬を最大化するような行動指針を獲得する
B) データに共通する特徴的な構造や法則を見つけることを目的とする
C) 一部のサンプルに対してのみ正解ラベルを付与することで、教師あり学習の精度を向上させることを目的とする
D) 正解ラベルが未知であるサンプルに対して正解ラベルを予測するモデルを生成する

> 069問の予想解答

070問

強化学習の手法と関連が高いと考えられるものとして、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A) エージェントが自身の報酬を最大化するような行動指針を獲得する
B) データに共通する特徴的な構造や法則を見つけることを目的とする
C) 一部のサンプルに対してのみ正解ラベルを付与することで、教師あり学習の精度を向上させることを目的とする
D) 正解ラベルが未知であるサンプルに対して正解ラベルを予測するモデルを生成す

> 070問の予想解答

061問の予想解答

D) 蒸留モデル
根拠：特許法による保護の可能性については、AI白書2019（Kindleの位置No.6777）にこうありました。

特許権
・学習済みモデルが特許権で保護された場合には、元の学習済みモデルと「蒸留モデル」及び「派生モデル」との関連性が立証できるか否かにかかわらず、これらのモデルが特許発明の技術的範囲に属することを立証できれば、これらへの権利行使が可能。

「派生モデル」と「蒸留モデル」の違いについては、知的財産戦略本部の資料「新たな情報財検討委員会報告書（案）」にこうありました。

・派生モデル
学習済みモデルに新たなデータを用いて更に学習させることで、パラメータが変化し、精度を高めるなど異なる結果を生じる別の学習済みモデルを作成することができるが、このモデルを「派生モデル」と呼称することとする。
・蒸留モデル
ネットワークの構造とパラメータが外から見えない状況（ブラックボックス化された状況）でも、学習済みモデルにデータの入出力を繰り返すことで得られる結果を基に学習すれば、１から学習済みモデルを作成するよりも効率的に同様のタスクを処理する別の学習済みモデルを作成することができる。これは「蒸留（distillation）」と呼称されており、本検討委員会では、蒸留により作成された学習済みモデルを「蒸留モデル」と呼称することとする。

>061問

062問の予想解答

C) AI戦略 2019
根拠：「AI戦略2019資料」のp.2に以下の記載を見つけました。

（Ｃ）戦略の背景となる理念
2019 年３月、政府は、「人間中心のＡＩ社会原則」を取りまとめた。

ここでいう「戦略」とは「AI戦略2019」そのものですので、その背景が「人間中心のAI社会原則」。つまり「AI戦略2019」は「人間中心のAI社会原則」の枠組みの中の戦略と言えると判断しました。なお、「Society 5.0」との関係については、同資料p.2に

（Ｂ）戦略の目的
本戦略の目的は、Society 5.0 の実現を通じて世界規模の課題の解決に貢献するとともに、我が国自
身の社会課題も克服するために、今後のＡＩの利活用の環境整備・方策を示すことである。

とあるので、「Society 5.0」は「AI戦略2019」の目的にあたるものと言えます。

> 062問

063問の予想解答

A) 高等学校卒業生
根拠：「AI戦略2019資料」のp.9に以下の記載を見つけました。

全ての高等学校卒業生（約 100 万人卒/年）が、データサイエンス・ＡＩの基礎となる理数素養や基本的情報知識を習得。また、人文学・社会科学系の知識、新たな社会の在り方や製品・サービスのデザイン等に向けた問題発見・解決学習を体験

> 063問

064問の予想解答

B) BERT
根拠：Google最新技術「BERT」と「東ロボ」との比較から見えてくるAIの課題 (2018年11月23日) - エキサイトニュースに記載の内容を総合すると「BERTをもってしてもフレーム問題は超えられていない」という問題文と同趣旨の内容が読み取れると思います。

自己採点✕：BERTを認識してなかったので「A) NLP」を選んでしまいました。

> 064問

065問の予想解答

D) 多くのデータで学習できるように、画像に回転や移動を加えデータを増やした。
根拠：総務省の「ＡＩ利活用原則の各論点に対する詳説」のp.9にこうありました。

機械学習においては、以下の方法によりデータの質を確保することが考えられる。
(中略)
[学習時の対策（例）]
(中略)
• 学習の精度を上げるため、特定のデータを拡張した上で学習を行う。

自己採点✕：A)を選んでしまいました。初見の問題だったので割り切って直感で「エイッ」でしたw

> 065問

066問の予想解答

A) 1.
根拠：全選択肢（A〜D）について検証します。

A)→ AI白書2019（Kindleの位置No.6745）

我が国の著作権法は、同条により、コンピューター等を用いた情報解析のために行われる複製等を許容する権利制限規定を有している。具体的には、コンピューターによる情報解析を目的とする場合に限り、元となるデータに第三者の著作物が含まれている場合であっても、必要と認められる限度において著作物を記録または翻案し、学習用データを作成することができる。

（A)のつづき）AI白書2019（Kindleの位置No.6755）

平成30年の著作権法改正により、同法47条の7（2019年1月1日以降、同法30条の4第2号）は、様々な機械学習に対応できるように、その適用範囲が拡大された。具体的には、コンピューターを用いない情報解析も含まれることになるとともに、自ら解析を行う場合のみならず、情報解析を行う他人のためにAI開発用データセットを作成することや、解析終了後のデータセットを情報解析する他人に送信することも可能になる。同条は、現状でもすでにAI開発や機械学習の発展にとって極めて有用なものであったが、今回の改正によって、さらなる拡充が図られたため、将来的にますますイノベーションの促進が期待されるところである。

B)→ 進化する機械学習パラダイス ～改正著作権法が日本のAI開発をさらに加速する～ | STORIA法律事務所にこうありました。

現４７条の７の限界
ただ、現４７条の７は、あくまで生データ収集、データベース作成、学習用データセット作成、機械学習、DLを同一の事業者が一連の流れとして行う場合のみにしか適用されません。
これは、４７条の７で許容されている行為が「記録媒体への記録・翻案」のみであること、４７条の１０（複製権の制限により作成された複製物の譲渡）に４７条の７が含まれていないことから導かれる結論です。
したがって、以下のようなケースにおいては現４７条の７は適用されず、原則に戻って、著作権者の同意なく行った場合には著作権侵害となります。
(中略)
３　特定の事業者で構成されるコンソーシアム内で、学習用データセットを共有する行為
例：深層学習を利用した自動翻訳エンジンを生成する事業者が、WEB上の自然言語データを大量に収集して生成した対訳コーパスを、事業者団体内部で相互に共有するケース

C)→ T.288

自分で作った学習用データを第三者（例えば共同研究者）と共有したり、一般に販売したり、ネット上で公開したりすることも、一定の条件下で適法となっています。

D)→ T.288

日本の著作権法では、「情報解析を行うために著作権を複製すること」が、営利・非営利を問わず適法とされており、世界的に見ても先進的と言われています。

またA)で引用したAI白書2019（Kindleの位置No.6745）にも「情報解析が営利目的であっても適用される点で、諸外国の規定よりも適用範囲が広いといえる。」とある。

> 066問

067問の予想解答

C) 「再現性の危機」は、機械学習分野に特有の課題であり、科学全般の問題ではない
根拠：再現性の危機 - Wikipedia

> 067問

068問の予想解答

D) 正解ラベルが未知であるサンプルに対して正解ラベルを予測するモデルを生成する
根拠：T.94-95、X.40、X.42（近い表現）、XI.2-1、XI.2-3

> 068問

069問の予想解答

B) データに共通する特徴的な構造や法則を見つけることを目的とする
根拠：T.95（近い表現）、X.40-41、XI.2-1、XI.2-2

> 069問

070問の予想解答

A) エージェントが自身の報酬を最大化するような行動指針を獲得する
根拠：T.174、XI.2-4（ほぼそのままの表現）

> 070問

注意事項

凡例

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G検定2019#3自己採点051−060

前回に引き続き、2019年11月9日に行われたJDLA ジェネラリスト検定の自己採点をしていきたいと思います。また予定より遅れてしまったorz…

051問

以下の文章を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
ディープラーニングの特徴として、モデルが行う推論の理由・根拠が説明困難な場合がある。これを理由にディープラーニングの活用が敬遠される場合もあるが、改善に向けた研究開発は行われている。例えば2016年には(ア)がXAI への投資プログラムを発表し、(イ)を可能にするなどの試みが行われている。

A) 推論の根拠の可視化や文章化による説明
B) 推論の根拠を説明できないことと引き換えに、より高速な推論
C) 推論の根拠を説明できないことと引き換えに、より高精度な推論
D) 推論の根拠を説明できないことと引き換えに、より少ないデータ量での学習

> 051問の予想解答

052問

データ管理の仕組みに関する以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
(ア)とは、個人が自らの意思で自らのデータを蓄積管理し、また第三者への提供を制御する機能を持つシステムである。(ア)などのシステムを活用し、個人のデータ管理をするとともに、個人からの指示や(イ)に基づきデータの第三者提供を行う事業を情報銀行という。

A) PFI
B) SVM
C) PDS
D) SGD
E) 他の選択肢いずれも当てはまらない

> 052問の予想解答

053問

データ管理の仕組みに関する以下の文章を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
(ア)とは、個人が自らの意思で自らのデータを蓄積管理し、また第三者への提供を制御する機能を持つシステムである。(ア)などのシステムを活用し、個人のデータ管理をするとともに、個人からの指示や(イ)に基づきデータの第三者提供を行う事業を情報銀行という。

A) 行政庁からの指示
B) 公的な研究機関からの指示
C) データを利用したい企業からの指示
D) 事前に指定した条件

> 053問の予想解答

054問

人工知能の開発速度向上に寄与していると考えられるエコシステムのうち論文の閲覧サイトと実装コード公開サイトの組み合わせのうち、最も適切な組み合わせを選択肢から1つ選べ。

A) Github, Kaggle
B) arXiv, GitHub
C) Google Scholar, Wikipedia
D) Stackverflow, Reddit

> 054問の予想解答

055問

次の説明は AI 関連の法・倫理などの取り組みである。説明に当てはまる最も適切な選択肢を1つ選べ。
2016年9月、Amazon社、Google社、Facebook社、IBM社、Microsoft社の5社が共同で設立を発表した。AI技術のベストプラクティスを研究・形成し、AIとその社会的影響について議論するためのプラットフォームになることを目的としている。2017年1月には Apple社も加わり、同年5月にはIntel社、Sony社、Salesforce社のほか、電子フロンティア財団や国連児童基金などの非営利組織も参画した。

A) AAAI
B) スタンフォード AI
C) IEEE
D) FLI
E) パートナーシップオン AI

> 055問の予想解答

056問

人権擁護NGO団体であるヒューマン・ライツ・ウォッチの報告書などによれば、人ロボットkiller robotsには3段階ある。人間の関与が大きい順に3つの段階を並べたものとして、最も適切な選択肢を1つ選べ。ただし
A:人間が(意思決定過程の)輪の中にいる兵器(human in the loop weapons)
B:人間が(意思決定過程の)輪の上にいる兵器(human on the loop weapons)
C:人間が(意思決定過程の)輪の外にいる兵器(human out of the loop weapons)
とする。

A) A, B, C
B) A, C, B
C) B, A, C
D) B, C, A
E) C, A, B
F) C, B, A

> 056問の予想解答

057問

昨今、機械学習の国際会議においてはFATというキーワードが重要視されている。このうちAが何を意味するものか、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A) Fairness(フェアネス) 人種やジェンダーなど公平性に配慮したシステムに関する研究
B) Fake(フェイク) フェイクニュースなどの偽情報を防ぐための研究
C) Feasibilility(フィージビリティ) AI研究の事業化、採算性などに関する研究
D) Friendly(フレンドリー) 人により使いやすく、親しみのわくような人工知能の研究

> 057問の予想解答

058問

昨今、機械学習の国際会議においてはFATというキーワードが重要視されている。このうちFが何を意味するものか、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A) Adversarial examples(アドバーサリエル・イグザンプル) 分析器に対する脆弱性攻撃に関する研究
B) Abuse(アビューズ) AIの悪用を防ぐための研究
C) Accessibility(アクセシビリティ) 誰でもが平等にAIにアクセスすることができるようにするための研究
D) Accountability(アカウンタビリティ) AIによる意思決定とその結果に対する説明責任/答責性に関する研究

> 058問の予想解答

059問

昨今、機械学習の国際会議においてはFATというキーワードが重要視されている。このうちTが何を意味するものか、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A) Transition(トランジション) AIの実用化をするにあたって、移行期で生じる問題の研究
B) Transparency(トランスペアレンシー) AI開発や利活用に関する透明性の研究
C) Terminology(ターミノロジー) AIのさまざまな概念などを定義するための研究
D) Traceability(トレーサビリティ) AIの開発や利活用にあたってデータの品質の保証や向上をするための研究

> 059問の予想解答

060問

AIの社会実装に向けた課題の検討と対応に関する政策の説明として、2019年6月現在で最も不適切な選択を1つ選べ。

A) 米国政府が2019年2月に立ち上げた「米国AIイニシアチブ」というプログラムは、研究開発を促進するだけではなく雇用への影響などに関する検討も行っていくことを掲げた
B) 経済協力開発機構(OECD)は2019年5月に人工知能に関する原則を採択し、各国政府に「信頼できるAIシステム」の促進とそのための協力を勧告している
C) 日本の内閣府は2019年3月に「人間中心のAI 社会原則」を公開し、AIをSociety 5.0の実現やSDGsで掲げられている目標を達成するカギとなる技術と位置付けた
D) 2019年3月にACMは「倫理的に調和した設計(Ethicaly Aligned Design)」の第1版を公開し、AIの倫理的な問題について「原則策定から実装へ」とのメッセージを掲げた

> 060問の予想解答

051問の予想解答

A) 推論の根拠の可視化や文章化による説明
根拠：AI白書2019（Kindleの位置No.6603）にこうありました。

3. 学習結果の透明化手法：深層学習や入力と出力を直接結び付けるEnd-to-End システムは、データからの学習結果がブラックボックス化する。これを透明なものにしていくことは、前項のデータ分析をトップダウン的な知識の整理と結び付けるうえでも重要となる。データ分析としての透明度が高い機械学習手法（例えば、ベイジアン・モデル、決定木、ランダムフォレストなど）と深層学習を融合する技術、あるいは、深層学習の結果を説明するための技術など、米国DARPA の説明できるAI のプロジェクト（XAI）で研究開発が進められている技術は、専門家の知見をより積極的に活用していくためにも重要であろう。専門家が持つ暗黙知は、本来、統合的で直観的な、明示的な説明が困難なものである。これを体現する学習結果がブラックボックス化するのは自然なことであるが、これをできる限り透明化することで、共有できる顕在知化する技術が必要となろう。

> 051問

052問の予想解答

C) PDS
根拠：AI白書2019（Kindleの位置No.7329）にこうありました。

PDS(Personal Data Store)とは、他者保有データの集約を含め、個人が自らの意思で自らのデータを蓄積・管理するための仕組み(システム)であって、第三者への提供に係る制御機能(移管を含む)を有するもの。

> 052問

053問の予想解答

D) 事前に指定した条件
根拠：日本IT団体連盟の「情報銀行」認定申請ガイドブックにこうありました。

「情報銀行」とは、データ活用 WG 中間とりまとめにおいて、「個人とのデータ活用に関する契約等に基づき、PDS12等のシステムを活用して個人のデータを管理するとともに、個人の指示又は予め指定した条件に基づき個人に代わり妥当性を判断の上、データを第三者（他の事業者）に提供する事業。（データの提供・活用に関する便益は、データ受領事業者から直接的又は間接的に本人に還元される。）」と定義されている。

> 053問

054問の予想解答

B) arXiv, GitHub
根拠：X.145、GitHub - Wikipedia
　なお、Redditはreddit - Wikipedia、StackverflowはおそらくStackOverflowのタイポですがStack Overflow - Wikipediaをご参照下さい。

> 054問

055問の予想解答

E) パートナーシップオン AI
根拠：AI白書2019（Kindle の位置No.8361）にこうありました。

企業の動きも活発である。Microsoft、IBM、Google、Sonyなど企業としての立場を表明し、AI倫理ガイドラインを制定し、公開する企業が増えてきている。Sonyも、AI倫理ガイドラインを制定し、公開した。
このような論点は重要であり、国、企業、国際機関を含めたステークホールダーの認識を反映して、今後のAIの在り方を議論する場が、あらゆるレベルで存在する。その一つが、PartnershiponAI（PAI）であり、Google、Facebook、IBM、Microsoftなどが立ち上げ、多くの企業やNPO、大学なども参加する団体となっている。日本からは、Sonyが参加している。PAIは、いわゆるGAFAなど、この分野でのトップ企業が集まっていることから、AIと社会や倫理の議論は積極的に行うと同時に、独禁法に抵触する議論は行わないという誓約書へのサインが必要となる。

> 055問

056問の予想解答

A) A, B, C
根拠：本家HRWのレポートのp.6欄外にこうありました。

• Human-in-the-Loop Weapons: Robots that can select targets and deliver force only with a human command;
• Human-on-the Loop Weapons: Robots that can select targets and deliver force under the oversight of a human operator who can override the robots’ actions; and
• Human-out-of-the Loop Weapons: Robots that are capable of selecting targets and delivering force without any human input or interaction.

日本語だと自律的ロボット兵器の脅威と、その開発禁止を訴える人権団体（小林 雅一） | 現代ビジネス | 講談社（2/4）にこうありました。

ロボット兵器の自律性を3段階に分類
(中略)
①"Human-in-the-Loop Weapons（人間が操作の一環に組み込まれている兵器）"
(中略)
②"Human-on-the-Loop Weapons（人間が操作に関与できる兵器）"
③"Human-out-of-the-Loop Weapons（人間が操作できない兵器）"
(中略)
つまり①に比べて②では、ロボット兵器の自律性が格段に高まっている。
しかし、もっと恐ろしいのは③である。これは文字通り、ロボットが完全に自分だけで攻撃などの判断を下し、そこに人間が関与する余地はない。

> 056問

057問の予想解答

A) Fairness(フェアネス) 人種やジェンダーなど公平性に配慮したシステムに関する研究
根拠：T.297

> 057問

058問の予想解答

D) Accountability(アカウンタビリティ) AIによる意思決定とその結果に対する説明責任/答責性に関する研究
根拠：T.297

> 058問

059問の予想解答

B) Transparency(トランスペアレンシー) AI開発や利活用に関する透明性の研究
根拠：T.297

> 059問

060問の予想解答

D) 2019年3月にACMは「倫理的に調和した設計(Ethicaly Aligned Design)」…
根拠：EADのサイトにこうありました。

IEEE Ethically Aligned Design(EAD)はThe IEEE Global Initiativeが作成した報告書で、知的な機械システム（Autonomous and Intelligent System）に対する恐怖や過度な期待を払拭すること、倫理的に調和や配慮された技術をつくることによってイノベーションを促進することが目的です。

A)→実はこれが正しいという明確な答えが見つかってません。どなたか教えて下さい。
現時点ではD)が間違いであろう根拠が見つかっているので、自己採点はD)としてます。

なお、A)の記載に近い答えとして、科学技術振興機構の記事にこうありました。

2019年2月11日付の国立科学財団（NSF）による標記報道発表の概要は以下のとおりである。
（中略）
我々は大統領令による「米国AIイニシアチブ」を支援できることを心待ちにしており、それは技術およびイノベーションにおける米国のリーダーシップ維持に極めて重要になる。
（中略）
NSFが資金支援したAIイノベーションは、米国がこの重要な研究分野の可能性を最大限に引き出すことに役立ってきた。NSFは上記イニシアチブに参加して経済を強化し、雇用を伸ばし、社会をより良くすることに熱意をもって取り組む。

B)→OECDの記事にこうありました。

各国政府に対するOECDの提言は、以下の通りです。
(中略)
・信頼できるAIシステムの普及に道を開く政策環境を創出する。

C)→「人間中心のAI社会原則」にこうありました。

我が国は、AIの活用により、経済発展と共に社会課題を解決する Society5.0の実現を通して、日本の社会と経済の活性化を実現し、国際的にも魅力ある社会を目指すと共に、地球規模でのSDGsへの貢献も果たしていく。

自己採点✕：A)を選んでしまいました。。

> 060問

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G検定2019#3自己採点041−050

前回に引き続き、2019年11月9日に行われたJDLA ジェネラリスト検定の自己採点をしていきたいと思います。今回も10問。

041問

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
ディープラーニングのように、目まぐるしく変化する最新の技術にキャッチアップすることは難しい。しかし、現在では技術者に対してこれを支援する無償のプラットフォームがいくつか存在する。例えば、Kaggleは(ア)を、arXivは(イ)を、GoogleScholarは(ウ)、courseraは(エ)をそれぞれ可能にしている組織の技術力を向上させるためには、事業を推進するビジネスサイドの担当者が、技術者に対してこうしたプラットフォームの活用を促すことも効果的である。

A) 海外大学の公開授業の受講
B) Web上の学術論文の検索
C) 研究論文の公開・閲覧
D) コンペティションへの参加

> 041問の予想解答

042問

以下の文章を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
ディープラーニングのように、目まぐるしく変化する最新の技術にキャッチアップすることは難しい。しかし、現在では技術者に対してこれを支援する無償のプラットフォームがいくつか存在する。例えば、Kaggleは(ア)を、arXivは(イ)を、GoogleScholarは(ウ)、courseraは(エ)をそれぞれ可能にしている組織の技術力を向上させるためには、事業を推進するビジネスサイドの担当者が、技術者に対してこうしたプラットフォームの活用を促すことも効果的である。

A) 海外大学の公開授業の受講
B) Web上の学術論文の検索
C) 研究論文の公開・閲覧
D) コンペティションへの参加

> 042問の予想解答

043問

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。
ディープラーニングのように、目まぐるしく変化する最新の技術にキャッチアップすることは難しい。しかし、現在では技術者に対してこれを支援する無償のプラットフォームがいくつか存在する。例えば、Kaggleは(ア)を、arXivは(イ)を、GoogleScholarは(ウ)、courseraは(エ)をそれぞれ可能にしている組織の技術力を向上させるためには、事業を推進するビジネスサイドの担当者が、技術者に対してこうしたプラットフォームの活用を促すことも効果的である。

A) 海外大学の公開授業の受講
B) Web上の学術論文の検索
C) 研究論文の公開・閲覧
D) コンペティションへの参加

> 043問の予想解答

044問

以下の文章を読み、空欄(エ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
ディープラーニングのように、目まぐるしく変化する最新の技術にキャッチアップすることは難しい。しかし、現在では技術者に対してこれを支援する無償のプラットフォームがいくつか存在する。例えば、Kaggleは(ア)を、arXivは(イ)を、GoogleScholarは(ウ)、courseraは(エ)をそれぞれ可能にしている組織の技術力を向上させるためには、事業を推進するビジネスサイドの担当者が、技術者に対してこうしたプラットフォームの活用を促すことも効果的である。

A) 海外大学の公開授業の受講
B) Web上の学術論文の検索
C) 研究論文の公開・閲覧
D) コンペティションへの参加

> 044問の予想解答

045問

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、最も不適切な選択を1つ選べ。

A) GDPRではプロファイリングに関する規律やデータポータビリティの規定などが設けられており、データ保持者の権利を強化した規則となっている。
B) 欧州経済領域(EEA)域内のパーソナル・データについて、その収集や保管に厳格なルールを定めていて、第三国や国際機関にパーソナル・データを移転する場合には所定の手続きが必要となる。
C) パーソナル・データには、個人の名前や住所、クレジットカード情報にメールアドレスやIPアドレスだけでなく、位置情報やインターネット上の情報なども含まれる。
D) GDPRは欧州経済領域(EEA)域外には適用されないため、EU向けにサービスを提供する日本企業は原則として法的規制を受けない。

> 045問の予想解答

046問

2018年に「韓国科学技術院(KAIST)が自律型兵器システム研究を行う限り、KAISTとの協同研究を中止する」とした宣言が世界中のAI 研究者から提出されたこの問題に関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。

A) KAIST が行っていた無人航法システムや追跡技術、認識技術が兵器システムなどの研究が自律型兵器システム開発につながると危惧された
B) 自律型兵器システムをはじめ、AI兵器は国際的に規制されており、使用することは全面禁止されている
C) 宣言に対してKAIST側は自律型兵器システムの開発を否定し、「メディアの記事による誤訳・誤解によるものである」と主張した
D) AI研究者からの問い合わせに対してKAIST側が返信しなかったことが、宣言文が出た要因となっている

> 046問の予想解答

047問

データやモデルの保護に関連する以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
2018年に改正され、2019年7月1日に施行された不正競争防止法においては、(ア)や非公知性の要件を満たさなくて も、「業として特定の者に提供する情報として電磁的方法により相当量蓄積され、及び管理されている技術上又は営業上の情報」が(イ)として保護されることとなったこれにより例えば、IDとパスワードで管理されたデータが不正 の手段により取得・使用された場合にその差止を請求できることとなった。

A) 信頼性
B) 独立性
C) 秘密管理性
D) 透明性

> 047問の予想解答

048問

データやモデルの保護に関連する以下の文章を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
2018年に改正され、2019年7月1日に施行された不正競争防止法においては、(ア)や非公知性の要件を満たさなくて も、「業として特定の者に提供する情報として電磁的方法により相当量蓄積され、及び管理されている技術上又は営業上の情報」が(イ)として保護されることとなったこれにより例えば、IDとパスワードで管理されたデータが不正 の手段により取得・使用された場合にその差止を請求できることとなった。

A) 技術的制限手段
B) 限定提供データ
C) 限定技術等情報
D) 不正競争情報

> 048問の予想解答

049問

システム開発における委託側と受託側の持つ義務に関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。

A) システム委託側と受託側の双方には、システム開発に対して協力し合う義務がある
B) 受託側には、開発作業を適切に進め、委託処が適切にプロジェクトに関与するように働きかける義務がある。これを怠ると開発費を受領できないこともありえる
C) 委託側には、適時に仕様決定などを行い、情報提供する義務があり、これを怠った場合には、システム開発が失敗した場合に受託側に責任が問えないことがある
D) システム開発が失敗した場合、受託側に過失があれば受託側が責任を負うが受託側に責任がなければ、契約内容にかかわらず委託側が責任を負う
E) 他の選択肢いずれも適切である

> 049問の予想解答

050問

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
ディープラーニングの特徴として、モデルが行う推論の理由・根拠が説明困難な場合がある。これを理由にディープラ ーニングの活用が敬遠される場合もあるが、改善に向けた研究開発は行われている。例えば2016年には(ア)が XAIへの投資プログラムを発表し、(イ)を可能にするなどの試みが行われている。

A) アメリカ中央情報局(CIA)
B) 経済産業省
C) 総務省
D) アメリカ国防高等研究計画局(DARPA)

> 050問の予想解答

041問の予想解答

D) コンペティションへの参加
根拠：X.145

> 041問

042問の予想解答

C) 研究論文の公開・閲覧
根拠：X.145

> 042問

043問の予想解答

B) Web上の学術論文の検索

根拠：X.145

> 043問

044問の予想解答

A) 海外大学の公開授業の受講

根拠：X.145

> 044問

045問の予想解答

D) GDPRは欧州経済領域(EEA)域外には適用されないため、EU向けにサービスを提供する日本企業は原則として法的規制を受けない
根拠：T.303

> 045問

046問の予想解答

D) AI研究者からの問い合わせに対してKAIST側が返信しなかったことが、宣言文が出た要因となっている
根拠：T.310

> 046問

047問の予想解答

C) 秘密管理性
根拠：経済産業省のこの資料(p.8の表)にこうありました。

営業秘密(不正競争防止法第2条第1項第4号～第10号)の要件・保護されるデータ
①秘密管理性
②非公知性
③有用性

自己採点×：「D) 透明性」を選んでしまった。公式テキストや問題集で見なかった問題だし、法律って検索で調べても時間がかかるかと思い、割り切ったところがあります。

> 047問

048問の予想解答

B) 限定提供データ
根拠：経済産業省のこの資料(p.5)にこうありました。

この法律において「限定提供データ」とは、業として特定の者に提供する情報として電磁的方法により相当量蓄積され、及び管理されている技術上又は営業上の情報（秘密として管理されているものを除く。）をいう。

p.8の表とも併せて考えると、これまでの不競法の中軸だった「営業秘密」で守れなかった「限定提供データ」を保護するようになった、ということですね。

自己採点×：「D) 不正競争情報」を選んでしまった。047問と同じく割り切った。

> 048問

049問の予想解答

D) システム開発が失敗した場合、受託側に過失があれば受託側が責任を負うが受託側に責任がなければ、契約内容にかかわらず委託側が責任を負う
根拠：松島総合法律事務所の記事にこうありました。

ユーザ企業は、ベンダ企業が開発に失敗した場合、契約上の特約が規定されていない限り、仕事が未完成であれば、民法４１５条、民法４１６条を根拠に、又、仕事が完成していると評価された場合であっても瑕疵担保責任に関する民法６３４条２項を根拠に、損害賠償請求できる場合があります。また、不法行為を理由として、民法７０９条を根拠に損害賠償請求できる場合もあります。

公式テキストや問題集だけではこの解答に辿り着けない（読み飛ばしてたらすみませんf^_^;）ですし、ネットを探しても必ずしも判然としない問題でして、100%の確証を持てていません。もし間違っていたらご指摘いただけると助かります。

> 049問

050問の予想解答

D) アメリカ国防高等研究計画局(DARPA)
根拠：CNETのリリースにこうありました。

世界的に注目される「説明可能AI（Explainable Artificial Intelligence、以下XAI）」…近年ではXAIが世界的に注目されるようになり、2016年8月にXAIへの投資プログラムを発表した米国国防高等研究計画局（DARPA）をはじめ、世界の名だたる大学や研究機関などが開発に取り組んでいます。

> 050問

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G検定2019#3自己採点031−040

前回に引き続き、2019年11月9日に行われたJDLA ジェネラリスト検定の自己採点をしていきたいと思います。実は前回で全体の１割(第22問～第23問)は突破してましたね。まだ９割近く(全226問)あるのでいつ終わるか相変わらず心配です…。今回は予定を1日以上遅れてしまった。できれば次回もすぐに書き終えたい。

031問

自動運転に関する以下の文を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
アメリカの非営利団体SAEインターナショナルのSAE J3016では、自動車の自動運転のレベルが0から5まで定められている。
レベル3以上では、(ア)運転タスクが実施される。レベル5になると、(イ)運転タスクが実装される。レベル3以上の実用化のためには、技術だけでなく法やインフラの整備も必要である。例えば、2019年5月には(ウ)の改正が成立し、この改正法まではレベル3以上の自動運転中に(エ)を前提条件付きで認めることなども盛り込まれている。

A) 利用者が支援できることを前提として限定的な環境で
B) 利用者が支援できることを前提としてあらゆる環境で
C) 利用者からの支援なしに限定的な環境で
D) 利用者からの支援なしにあらゆる環境で

> 031問の予想解答

032問

自動運転に関する以下の文を読み、空欄(ウ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
アメリカの非営利団体SAEインターナショナルのSAE J3016では、自動車の自動運転のレベルが0から5まで定められている。
レベル3以上では、(ア)運転タスクが実施される。レベル5になると、(イ)運転タスクが実装される。レベル3以上の実用化のためには、技術だけでなく法やインフラの整備も必要である。例えば、2019年5月には(ウ)の改正が成立し、この改正法まではレベル3以上の自動運転中に(エ)を前提条件付きで認めることなども盛り込まれている。

A) 交通安全対策基本法
B) 自動車ターミナル法
C) 道路交通法
D) 自動車損害賠償保障法
E) 道路運送法
F) 他の選択肢いずれも当てはまらない

> 032問の予想解答

033問

自動運転に関する以下の文を読み、空欄(エ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
アメリカの非営利団体SAEインターナショナルのSAE J3016では、自動車の自動運転のレベルが0から5まで定められている。
レベル3以上では、(ア)運転タスクが実施される。レベル5になると、(イ)運転タスクが実装される。レベル3以上の実用化のためには、技術だけでなく法やインフラの整備も必要である。例えば、2019年5月には(ウ)の改正が成立し、この改正法まではレベル3以上の自動運転中に(エ)を前提条件付きで認めることなども盛り込まれている。

A) スマートフォンを含む携帯電話を注視すること
B) 運転席から離れて仮眠をとること
C) 降車して一定時間無人の状態で走行させること
D) 時速10km未満の速度超過が発生すること

> 033問の予想解答 

034問

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
AI の社会実装が進められていく上で、「AI が犯したようにみえる事故の責任を誰が取るべきか」という議論が行われている。人間の損害賠償責任について、損害の発生を予見できたはずなのに回避しなかった場合には(ア)が焦点になる。このような判断の仕方はAIに適用できず、開発者や管理者ではなくAI自身が責任を負うことは難しいといわれている。また、IoT(Internet of Things)分野など製造物に関しては、民法よりも損害賠償責任を追求されやすい製造物責任を問われることもあるので、より一層の注意が必要である。

A) その行為が単独で行われたのか複数人で行われたのか
B) その行為が過失なのか無過失なのか
C) その行為が自動なのか手動なのか
D) その行為が継続的なのか一時的なのか

> 034問の予想解答

035問

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
AIに対しては倫理的な問題が議論されることもある。問題になった事例として、Microsoft社開発の会話ロボットTayが(ア)事例や、Google社開発の画像認識AI GooglePhotoが(イ)事例が大きな問題となった。

A) 人間が行った犯罪を助長した
B) ニュース番組にて人類を滅亡させると宣言した
C) 差別的表現を投稿した
D) 他の選択肢いずれも当てはまらない

> 035問の予想解答

036問

以下の文章を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。

AIに対しては倫理的な問題が議論されることもある問題になった事例として、Microsoft社開発の会話ロボットTayが(ア)事例や、Google社開発の画像認識AI GooglePhotoが(イ)事例が大きな問題となった。

A) 第三者の著作権・肖像権を無許諾で画像アップロードした
B) アフリカ系の男女の顔画像に対してゴリラとタグ付けした
C) 自動運転車の運転で物体認識できたはずの信号無視をした
D) 他の選択肢いずれも当てはまらない

> 036問の予想解答

037問

自動運転の開発・実用に関する以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
自動運転の開発・実用に関して、米国と比較して日本には厳しい制約がある。道幅が狭いなどの環境に加え、自動運転車による交通事故があった関係から、2019年10月以降の自動運転機能付き車両に(ア)という法規が新たに行われる。対照的に、研究開発が活発な米カリフォルニア州では、2017年10月に公道での自動運転において(イ)という規制を取り払う法改正案が提出された。

A) 65秒以上手放し運転をすると、手動運転に切り替わる機能を搭載しなければならない
B) 自動運転を行う際は、ドライバーが搭乗しなければならない
C) すべての自動運転車両にはハンドルを備え付けなければならない
D) 各メーカーは自動運転車を1台しか保有してはならない

> 037問の予想解答

038問

自動運転の開発・実用に関する以下の文章を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
自動運転の開発・実用に関して、米国と比較して日本には厳しい制約がある。道幅が狭いなどの環境に加え、自動運転車による交通事故があった関係から、2019年10月以降の自動運転機能付き車両に(ア)という法規が新たに行われる。対照的に、研究開発が活発な米カリフォルニア州では、2017年10月に公道での自動運転において(イ)という規制を取り払う法改正案が提出された。

A) 自動運転車の事故を受けて、公道での自動走行試験を全米で禁止する
B) 人が搭乗しない状態で、公道での自動走行試験を認める
C) すべての自動運転車両にハンドルを備え付けることを全米で義務付ける
D) 人が搭乗しない状態で、公道での自動走行試験を全米で認めない

> 038問の予想解答

039問

製造業、流通業、サービス業におけるAI活用に関する個人属性や行動特性に関する法律やガイドラインについて、最も不適切な選択肢を1つ選べ。

A) 2017年施行の改正個人情報保護法において、特定の個人を識別することができないよう加工された「匿名加工情報」制度が創設された
B) 匿名加工情報を作成するための具体的な手順や方法に関するマニュアルは、まだ1つも策定されていない
C) カメラ画像の利活用促進のために「カメラ画像利活用ガイドブック」が定められている
D) 要配慮個人情報でオプトアウト手続きによる第三者提供を認めていない

> 039問の予想解答

040問

自律型致死兵器(LAWS)に関する議論について、2019年1月現在で最も不適切な選択肢を1つ選べ。

A) 自律型致死兵器システムに関しては、国連における議論が開催される予定がある
B) AIの国際会議や専門家の間で自律型兵器に関する議論はすでに行われている
C) AI兵器が火薬と核兵器に次ぐ「第3の革命」になるとして規制を求める声が今後出てくることが予想されている
D) 日本では自律型致死兵器システムの開発は規制されている

> 040問の予想解答

031問の予想解答

D) 利用者からの支援なしにあらゆる環境で
根拠：JASO TP 18004:2018（SAE S3016:SEP2016を基に、技術的内容を変更することなしに翻訳して作成したテクニカルペーパ）のp.26に以下の記載がありました。

5.6 レベル 5（又はカテゴリ 5）― 完全運転自動化
運転自動化システムが全ての動的運転タスク及び動的運転タスクの作動継続が困難な場合への応答を持続的かつ無制限に（すなわち，限定領域内ではない）実行。

> 031問

032問の予想解答

C) 道路交通法
根拠：この記事にこういった記載がありました。

政府は、自動運転レベル3（システムの要請に応じて自動運転）の技術を実用化するための道路交通法改正案を閣議決定し、今国会に提出する。

> 032問

033問の予想解答

A) スマートフォンを含む携帯電話を注視すること

根拠：この記事にこういった記載がありました。

自動走行中、一定の条件を満たさなくなった場合、運転者が直ちに適切に対処することができることを条件に、安全運転の義務となっているスマートフォンやカーテレビなどを操作・注視することを解禁する。

> 033問

034問の予想解答

B) その行為が過失なのか無過失なのか
根拠：Wikibooks 民法第709条にある以下の記載を総合すればこれが言えるのではないでしょうか。

第709条
故意又は過失によって他人の権利又は法律上保護される利益を侵害した者は、これによって生じた損害を賠償する責任を負う。

不法行為においては加害者に「故意または過失」があることが要件とされている。

過失とは、予見可能な結果について、結果回避義務の違反があったことをいうと解されている。いいかえれば、予見が不可能な場合や、予見が可能であっても結果の回避が不可能な場合には過失を認めることができない。

以上をまとめるとこんな感じでしょうか。
　損害賠償責任
　　↑
（過失 OR 故意）AND 権利侵害等
　　↑
（予見可能 AND 回避可能）時の不作為

これを真面目に解釈すると「損害の発生を予見できたはずなのに回避しなかった場合」はイコール「過失」と言えるので「過失なのか無過失なのかの議論にならない！」と言う理屈も成り立つように思えます。ですが、他の選択肢もありえないので、これを選ぶのだろうと思いました。

しかしこの問題はもはや法学検定ですよね。ディープラーニング関係ないやん。。

> 034問

035問の予想解答

C)　差別的表現を投稿した
根拠：WIREDに以下の記載がありました。

「Tay」（テイ）が人種差別的で口汚い発言を連発した（日本語版記事）ことに対して謝罪した。

　なお、XI.8-65にTayの問題があるが、「間違った方向の回答」とあり必ずしも判然としない。

> 035問

036問の予想解答

B) アフリカ系の男女の顔画像に対してゴリラとタグ付けした
根拠：T.304-305

> 036問

037問の予想解答

A) 65秒以上手放し運転をすると、手動運転に切り替わる機能を搭載しなければならない
根拠：日本経済新聞の記事にこうありました。

国土交通省は自動運転車に関する初の安全基準を導入した。高速道路などを自動走行する際、ドライバーがハンドルから65秒以上手を離すと手動運転に切り替える仕組みを搭載することを義務付けた。2019年10月以降の自動運転機能を備えた新型車が対象。現在販売されている車種は21年4月から適用し、中古車は対象外とした。

自己採点×：「B) 自動運転を行う際は、ドライバーが搭乗しなければならない」を選択してしまいました。日本の公道では無人自動運転はNGという知識から安易に選んだのでしょう。

> 037問

038問の予想解答

B) 人が搭乗しない状態で、公道での自動走行試験を認める
根拠：日本経済新聞の記事にこうありました。

米カリフォルニア州は11日、無人で自動運転車が走行する公道実験に向けた規制緩和の修正案を公表した。2018年初めにも承認され、同年前半にも実証実験を始められる。

> 038問

039問の予想解答

B) 匿名加工情報を作成するための具体的な手順や方法に関するマニュアルは、まだ1つも策定されていない
根拠：経済産業省のリリースの冒頭にこうありました。

事業者が匿名加工情報の具体的な作成方法を検討するにあたっての参考資料（「匿名加工情報作成マニュアル」）を取りまとめました！

> 039問

040問の予想解答

D) 日本では自律型致死兵器システムの開発は規制されている
根拠：日本経済新聞社の社説「自律型の殺人兵器に規制を」にこう記載されてました

日本はLAWSについて開発せず、ひとによる制御が必要という立場だ。ひとの生死の判断をAIに委ねるべきではない。そのために法的拘束力を伴う規制・管理を急ぐべきだ。

> 040問

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G検定2019#3自己採点021−030

前回に引き続き、2019年11月9日に行われたJDLA ジェネラリスト検定の自己採点をしていきたいと思います。226問もあるのでいつ終わるか若干心配ですが…。今回も10問。

021問

以下の文章を読み、空欄(イ)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
第2次ブームでは、いかにして機械に知識を与えるかが大きなテーマになった。例えば、自然言語の研究では、言葉どうしの意味関係を定義する(ア)などが提案された。しかし、これを完璧にすることには大変な労力を要するため、断念される場合があった。ただし、ダグラス・レナートによって提唱された現代版バベルの塔と呼ばれる(イ)は現在も継続している。また、仮に言葉どうしの意味関係がわかったとしても、現実の概念と結び付けられるかという(ウ)が待ち受けている。

A) シンボルグラウンディング問題
B) フレーム問題
C) オントロジー問題
D) Cycプロジェクト
E) ダートマス・ワークショップ
F) チューリングテスト

> 021問の予想解答

022問

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。
第2次ブームでは、いかにして機械に知識を与えるかが大きなテーマになった。例えば、自然言語の研究では、言葉どうしの意味関係を定義する(ア)などが提案された。しかし、これを完璧にすることには大変な労力を要するため、断念される場合があった。ただし、ダグラス・レナートによって提唱された現代版バベルの塔と呼ばれる(イ)は現在も継続している。また、仮に言葉どうしの意味関係がわかったとしても、現実の概念と結び付けられるかという(ウ)が待ち受けている。

A) シンボルグラウンディング問題
B) フレーム問題
C) オントロジー問題
D) Cycプロジェクト
E) ダートマス・ワークショップ
F) チューリングテスト

> 022問の予想解答

023問

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
第2次AIブームでは技術の適用範囲が広がり、実社会での応用も進んだが、同時にその限界も明らかになった。例えば、ロボットが何かタスクを処理するとき、考慮すべきことは何で、考慮すべきでないことは何かを明確にするといったことを例とした(ア)が有名である。

A) シンボルグラウンディング問題
B) フレーム問題
C) 過学習
D) 未学習

> 023問の予想解答 

024問

ディープラーニングによって飛躍的に発展したものとして、最も適切な選択肢を１つ選べ。

A) 画像認識
B) 音声認識
C) 対話生成
D) 音声生成
E) 強化学習
F) 他の選択肢すべて

> 024問の予想解答

025問

知識獲得のボトルネックの説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A) 専門家から体系だった知識を引き出して、コンピュータに載せるこが困難であること
B) 探索や推論を行う上で、組み合わせが指数関数や階乗のオーダーで爆発的に大きくなること
C) 大量の知識を処理する上で、コンピュータ計算速度が問題になったこと
D) 十分な知識を詰め込むためには、コンピュ一タの記憶容量は小さすぎたこと
E) 他の選択肢いずれも適切でない

> 025問の予想解答

026問

「AI効果」に関する説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A) AIの原理がわかってしまった場合、ただの自動化であり知能ではないと結論付けてしまうこと
B) AIがもたらす経済効果
C) AIがもたらす費用対効果
D) AIの性能を検証するための指標の1つ

> 026問の予想解答

027問

著作物を学習用データとして取り扱う場合に、2019年1月施行の改正著作権法30条の4第2号の規定に照らして、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A) 第三者の著作物を含んだデータセットを作成することは非営利の場合にのみ適法とされる。
B) 他者が創作したデータの記録や編集は、コンピュ一タによる情報解析を目的とする場合には認められるが、コンピュータ以外による情報解析を目的とする場合においては認められていない。
C) 日本だけでなく、アメリカやイギリスなどでも同様の規定があるため、海外の著作権を複製して営利目的で利用することが認められている。
D) インターネット上に公開されている他者の著作物を複製しデータセットを作成したとする。そのデータセットで学習させた機械学習のモデルは、営利目的で利用することが認められている。

> 027問の予想解答

028問

2019年1月現在での自然言語処理技術の産業応用に関する説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A) 機械翻訳においてディープラーニングの研究開発が進められているが、現状では従来の統計的機械翻訳の精度が大幅に上回っている。
B) ディープラーニングによって音声認識の精度が向上し、PCやスマートフォンなどに対応した音声入力機能として実際に運用されている。
C) チャットボットのようなテキストでの会話を行うAIは、ディープラーニングの登場により精度が向上したが、事前に作成した回答リストにない回答は未だにできない状第である。
D) 文章生成については過生成や生成不足が問題となっており、すべての応用は社会実装は行われずに、研究開発レベルの事例にとどまっている。
E) 他の選択肢いずれも正しくない。

> 028問の予想解答

029問

機械学習のモデルを開発する際、学習済みモデルの管理の仕方はビジネス利用の上で非常に重要なテーマである。
このテーマは、著作様、特許権、営業秘密の3つの観点で議論されることが多い。これらの事項に関して契約書の記述などが曖昧だと、モデルの開発を依頼したとき、内製・外注問わず深刻な権利問題に発展しかねない。
学習済みモデルの権利保護に聞する説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A) 日本の法律では、機械学習のために他者の著作権を複製することは原則として認められてない。
B) 学習済みモデルから蒸留モデルを作成することは学習モデルのバラメータやネットワークの構造を外部から見えないようにすることで防げる。
C) 不正観争防止法上の秘密管理性などの要件を満たしていれば、営業秘密として保護は受けられる。
D) ファインチュ一ニング（Fine-tuning）したパラメータには著作権が発生しない。

> 029問の予想解答

030問

自動運転に関する以下の文を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。
アメリカの非営利団体SAEインターナショナルのSAE J3016では、自動車の自動運転のレベルが0から5まで定められている。
レベル3以上では、(ア)運転タスクが実施される。レベル5になると、(イ)運転タスクが実装される。レベル3以上の実用化のためには、技術だけでなく法やインフラの整備も必要である。例えば、2019年5月には(ウ)の改正が成立し、この改正法まではレベル3以上の自動運転中に(エ)を前提条件付きで認めることなども盛り込まれている。

A) 利用者でなくシステムが主体となって
B) 私道でなく公道で
C) ハンドルやブレーキペダルがない状態で
D) 画像認識のモデルを使って

> 030問の予想解答

021問の予想解答

D) Cycプロジェクト
根拠：X.205「現代版バベルの塔」

> 021問

022問の予想解答

A) シンボルグラウンディング問題
根拠：X.205、X.74-75

> 022問

023問の予想解答

B) フレーム問題
根拠：T.67-70

> 023問

024問の予想解答

F) 他の選択肢すべて
根拠：XI.8-67
A) 画像認識 ≒ 一般物体認識。CNN応用の中軸。
B) 音声認識 ∈ 対話生成（の一部）。RNN応用の中軸。
C) 対話生成（そのまま）
D) 音声生成 ≒ 音声合成
E) 強化学習（そのまま）

> 024問

025問の予想解答

A) 専門家から体系だった知識を引き出して、コンピュータに載せるこが困難であること
根拠：T.37-38

> 025問

026問の予想解答

A) AIの原理がわかってしまった場合、ただの自動化であり知能ではないと結論付けてしまうこと
根拠：T.5（ほぼそのまま）

> 026問

027問の予想解答

D) インターネット上に公開されている他者の著作物を複製しデータセットを作成したとする。そのデータセットで学習させた機械学習のモデルは、営利目的で利用することが認められている。
根拠：T.318、T.288

> 027問

028問の予想解答

B) ディープラーニングによって音声認識の精度が向上し、PCやスマートフォンなどに対応した音声入力機能として実際に運用されている。
根拠：
　C)→T.271

「ユーザの入力分に応じて、予め用意してある複数回答文の中から適切なものを選択肢て回答するタイプ」や、「都度、解答分を生成していくタイプ」等がありますが、本書発行時点では、前者タイプの活用・試行がまだまだ多い状況

　これを反対解釈すると 

「都度、解答分を生成していくタイプ」の活用・試行も多くはないがある状況

> 028問

029問の予想解答

C) 不正観争防止法上の秘密管理性などの要件を満たしていれば、営業秘密として保護は受けられる。
根拠：トップコート国際法律事務所の記事に以下の記載がありました。

・AIは不正競争防止法上の「営業秘密」として保護の対象となりうる
・「営業秘密」として保護されるためには、①秘密管理性、②有用性、③非公知性の3つの条件をみたすことが必要である

　B)→STORIA法律事務所のブログに以下の記載がありました。

この蒸留を防ぐ方法として、先ほどの清水氏の記事では「ネットワークのすべてをエッジに搭載させず、クラウド側に重要なニューラル・ネットワークを持つようにすることです。エッジ側では特徴抽出の前段階だけ行い、クラウド側に次元圧縮したデータを送ってクラウド側で推定するようにします。」という方法が提案されています。

> 029問

030問の予想解答

A) 利用者でなくシステムが主体となって
根拠：JASO TP 18004:2018（SAE S3016:SEP2016を基に、技術的内容を変更することなしに翻訳して作成したテクニカルペーパ）のp.3に以下の記載がありました。

全ての動的運転タスクを実行する自動運転システム（ADS）（すなわち，レベル 3～レベル 5）

> 030問

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