Salesforce 認定 AI アソシエイト（note）

100問 • 1年前

藤嶋秋光

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問題一覧

1. SalesforceのAIシステムにおいて倫理的な課題を考慮する際、以下で最も重要な観点はどれですか？

AIシステムのトランスペアレンシーを確保し、どのようにして意思決定が行われるかをユーザーに明確に説明すること。

2. AIプロジェクトを進める際に、重要な指針となるAIの基本原理は何ですか？

AI技術の開発と利用は、常に人間の倫理観と社会的責任を考慮する。

3. SalesforceにおけるAIの基礎を理解するための質問として、機械学習モデルがトレーニングデータを処理する際に何を学習するか、最も正確な説明はどれですか？

機械学習モデルはトレーニングデータからパターンや関連性を学習し、新しいデータに対して予測や分類を行う。

4. SalesforceコンサルタントとしてAIモデルを設計および実装する際に、データプライバシーを保護するために重要なアクションはどれですか？

データを匿名化または擬似匿名化する

5. クライアントにCRMシステムにAIを適用することのメリットを説明する際、最も強調すべきポイントはどれですか？

顧客満足度を向上させ、顧客ロイヤルティを強化する。

6. AIコンサルタントがプロジェクトにおいてAIを導入する際に考慮すべき、以下で倫理上最も重視すべき点は何ですか？

不偏性の確保

7. Salesforce Einsteinにおいて、カスタム予測モデルをトレーニングする前に行うべき最も重要なステップは何ですか？

適切な予測変数の選定

8. Salesforce Einstein AIを使用して予測分析を行う際、データの準備で以下最も重要なステップはどれですか？

データクレンジングと前処理

9. Salesforce CRMで利用可能なAI機能の中で、特に営業パイプラインの効率を向上させる機能はどれですか？

リードスコアリングを自動化し、最も成約可能性が高いリードに優先的にリソースを割り当てる。

10. Salesforce Einstein AIを使用して顧客優遇システムを設計する場合、倫理的に最も配慮すべき問題は以下どれですか？

人的バイアスの導入

11. Salesforce Einstein AIで実現されているAIの一形態は、特定の顧客行動の予測を支援します。次のうち、Salesforceで利用されているAI形態として正しいものはどれですか？

決定木学習

12. ある信販会社がクレジットカードの事前承認キャンペーンを実施する際、Salesforceの「信頼できるAIの原則」をどのように遵守すべきですか？

クレジットスコアなどのリスク要因が顧客の適格性にどのように影響するかを明確にする。

13. AI Open社はデータ品質評価を実施し、生年月日が未来の取引先責任者レコードをいくつか特定しました。この状況で、生年月日を評価するためにどのデータ品質側面を採用すべきですか？

妥当性

14. データ品質について議論するとき、「データの完全性」とは何を意味しますか？

データセット内に必要なデータポイントがすべて存在する度合い。

15. Salesforce Einstein AI ソリューションを開発する際に、データ反映における透明性を確保するために何を最も重視すべきですか？

データソースの明示

16. データ品質が不十分な場合、どのようなことが起こり得ますか？

データの欠陥による、AIシステムにおける意図しないバイアスの強化

17. AIデータのプライバシーに関して、ユーザーの同意にはどのような意味がありますか？

ユーザーの同意が得られない場合、AIはプライバシーを侵害する。

18. Salesforce AIプロジェクトにおいてデータの準備段階で最も重要な考慮事項は何ですか？

データセットのバイアスを最小化し、データが公平な表現を行っているか確認する。

19. AI Open社は、買い物客に新しい商品推奨機能を実装し、購入履歴にある商品の色に基づいて、顧客に表示する特定の色の靴を推奨する。このシナリオで遭遇する可能性が最も高いバイアスのタイプはどれですか？

社会的

20. Salesforce Einstein AIを利用するうえで、以下のAI技術の中でCRMデータを用いた顧客セグメンテーションに最も適したのはどれですか？

クラスタリング分析

21. Tech Innovations社は、製品の不良率を減少させる目的で、生産ライン上での製品検査を自動化しようと考えています。彼らは、製品画像から不良品を特定するAIベースのビジョンシステムをSalesforce内で実装したいと考えています。この目的に最も適したAIテクノロジーはどれですか？

コンピュータビジョン

22. SalesforceのEinstein Discoveryで提供されるデータ分析機能の中で、特に異常検出に有効な方法はどれですか？

クラスタリング

23. Salesforce Einstein AIにおいて、CRMデータの予測分析に直接関連して顧客満足度を向上させる機能は何ですか？

リードスコアリング

24. AIプロジェクトにおける「強化学習」とは、どんな学習アプローチですか？

モデルが与えられたアクションに対して報酬を受け取りながら最適な振る舞いを学ぶプロセス。

25. Salesforce Einstein Analyticsを使用して顧客の購買傾向を分析することを検討しています。次のうち、Einstein Analyticsを有効活用するための最も重要な踏むべき第一歩は何ですか？

アナリティクス用データセットの作成

26. Salesforce Einstein AIのコンポーネントのうち、顧客のエンゲージメントを予測し、改善するために使用されるのはどれですか？

Einstein Engagement Scoring

27. Salesforce内でカスタムAIモデルを展開する際に考慮すべき、パフォーマンス監視に関する最重要事項はどれですか？

モデルによる予測の精度とバイアスの監視

28. Salesforce Einstein AI技術を活用して、顧客の購入履歴データを基に最適な製品提案を行う機能はどれですか？

Einstein Product Recommendations

29. AIで広く使用される「ディープラーニング」とは、どのようなものを指しますか？

人間の脳の構造を模倣した多層ニューラルネットワークを通じた学習プロセス

30. Salesforce AIを使用してリードスコアリングモデルを構築する際、モデルの性能を評価するために最も適切な指標はどれですか？

適合率（Precision）と再現率（Recall）

31. Salesforceの顧客データを使用してAIモデルを構築する際に、データの機密性を保護するために最も効果的な方法は次のうちどれですか？

データの匿名化

32. Salesforce Einstein Visionを利用してカスタム画像認識モデルを作成する際に、モデルの精度を最大化するために最も重要な要素はどれですか？

画像のラベル付けの精度

33. Salesforce Einstein Discovery で予測モデルを構築する際、モデルの精度を向上させるために最も効果的な方法は次のうちどれですか？

アウトライアー（外れ値）を除外する

34. データを使用してAIモデルをトレーニングする際、過剰適合を避けるために使用できる手法はどれですか？

正則化

35. AIアプリケーションを使用する際、倫理的な問題を最も効果的に対処するために重要な機能はどれですか？

自動意思決定プロセスにおける透明性を高めるために、どのAIモデルがどのように決定を下しているかをユーザーに説明する機能。

36. AI機能を使用してデータを分析する際、データ品質を最も効果的に保証する方法はどれですか？

定期的なデータ監査を実施し、データの正確性、完全性、時宜を得た情報を確認する。

37. 機械学習モデルの過剰適合（overfitting）を防ぐためによく用いられる手法はどれですか？

特徴選択（Feature Selection）

38. Salesforce Einstein AIに関して、Einstein Languageが自然言語処理のどのタイプのタスクをサポートすることが主な機能ですか？

テキストに基づく感情分析

39. Salesforce Einstein AIの機能で、顧客の購入履歴から最も可能性の高い次の購入商品を予測することはどの機能によって実現されますか？

Einstein Recommendation Builder

40. Salesforceの予測テキストと音声認識機能で重要な役割を果たし、プラットフォームがユーザーからのコマンドを正確に理解して応答できるようにするAIは？

自然言語処理(NLP)

41. Market Cloud Einsteinで、AIを使用して、電子メールやMobilePushメッセージングによるコンシューマーエンゲージメントを予測しているのは、どの機能ですか？

エンゲージメントスコアリング

42. コンサルタントが、AI駆動型のCRMプロセスにおける人間の役割について顧客と話し合っています。意思決定における人間とAIの連携について、コンサルタントが言及すべき課題はなんですか？

AIの意思決定を解釈する際の難しさ

43. Salesforce Einstein AIを使用して製品推薦を行う際に、データ品質を決定づける重要な要素で、バイアスを減少させるために特に注意すべきは何ですか？

データセット内の人口統計情報のバランス

44. 顧客に提供するAIソリューションにおける透明性を確保するために重要なアプローチはどれですか？

AIモデルの決定過程についての説明可能性を強化する。

45. 意思決定における人間とAIの協力において、大きな障害となるものは何か？

AIへの依存を促し、批判的思考や監督を減らす可能性がある。

46. Salesforce の信頼される AI 原則における説明責任原則の主な焦点は何ですか。

顧客、パートナー、社会に対する自らの行動に責任を持つこと

47. あるAI関連会社のシステム管理者は、データ管理戦略の確立の必要性を認めています。データ管理戦略の基本的な要素は何ですか？

命名規則

48. 一般的なAIの学習プロセスで「教師なし学習」とはどのようなものですか？

ラベルのないデータからパターンや関係性を見つけ出すプロセス

49. Salesforceの信頼されるAI原則の「透明性」には以下何が含まれますか？

AIの決定とアクションについて、明確でわかりやすい説明を提供する

50. AI Open社ではCRMシステムにAIを導入して、データ管理に注力しようと考えています。 AI導入でデータ管理アプローチを使用するメリットはどれでしょう？

データ品質の重要性を強調する

51. Salesforceを活用してAIシステムを開発する際、AIの倫理的な課題に取り組む上で重要な考慮事項は何でしょうか？

データソースの透明性とそのデータに対する全ての利害関係者のアクセス権を保証すること

52. 「最小限の特権の権利」は、機微な個人データを扱うリスクをどのように軽減しますか？

データにアクセスできる人数を制限することで

53. データ更新の頻度や適時性を示すデータ品質のディメンションは以下どれですか？

データの鮮度

54. SalesforceのEinstein Platform Servicesを使用してカスタムAIモデルを開発する際、結果の解釈に最も影響を与えるのはどれですか？

使用するアルゴリズムの種類

55. AI Open社の管理者は、顧客レコードにフィールドを設定し、希望する名前を確実に取得できるようにしたいと考えています。このために管理者が使用すべきSalesforceフィールドタイプはどれですか？

テキスト

56. Salesforce Einsteinにおいて、CRMの顧客関係管理活動でAIが提供する重要な機能として、どれが最も適切ですか？

顧客感情の自動解析とフィードバック

57. AI Open社は、過去の販売データと地域属性に基づいて靴の需要を予測するAIモデルを採用しようとしています。この目的を達成するために重要なデータ品質はどれでしょう？

信頼性

58. SalesforceのEinstein Platform Servicesに関する次の説明のうち、正しいものはどれですか？

Einstein Languageは、テキスト内の意図や感情を理解するためのAPIを提供していますが、言語間の翻訳をサポートしていません。

59. AI Open社では、SalesforceのAI機能を導入しようと考えていますが、倫理やプライバシーに関する潜在的な議題を懸念しています。潜在的なAIのバイアスを最小限に抑えるためには何を推奨すべきでしょうか？

Salesforceの信頼できるAIの原則

60. AI Open社では、CRMシステムへAIを導入しようと考えていますが、既存のCRMのデータ品質について懸念を表しています。AI導入時のデータ品質の受容性について、どのようにアドバイスすればいいでしょうか？

AIによる正確な予測とインサイトを保証するには、データの質を評価して改善することが極めて重要である

61. Salesforce AIの利用において倫理的な基準を遵守するために最も重要な行動はどれですか？

AIアルゴリズムの設計と実装において偏見を最小限に抑え、透明性を確保する。

62. Salesforce Einsteinの自然言語処理（NLP）機能を使用して顧客フィードバックを分析する際、最も効果的な分析結果を得るために重要なのはどれですか？

言語の多様性を考慮したデータの準備

63. Salesforce Einsteinを活用して、顧客データから洞察を得るAIモデルを開発する際に、AIの倫理的な基準を満たすために最も重要な対策は何でしょうか？

AIモデルのデータ入力と結果の全ステップをかなりの詳細で文書化し、監査を可能にする。

64. Salesforce EinsteinにおけるAIの基本的な応用で最も一般的なものはどれですか？

顧客行動の予測分析

65. 深層学習が持つAIとしての特徴的な機能は何ですか？

深層学習は複数レイヤーのニューラルネットワークを利用して、大量のデータから学習する

66. SalesforceのCustomer 360プラットフォームを使用した顧客データ統合についての説明として最も正確なものはどれですか？

顧客のインタラクションや取引履歴を一元化し、360度の顧客ビューを提供する。

67. AI能力の領域において、コンピュータービジョンの主な機能は何ですか？

視覚情報の分析と理解

68. オンライン顧客のショッピング体験をパーソナライズするためにAIを使用することは、組織にとってどのようなメリットがありますか？

顧客はショッピング体験に満足する可能性が高くなる。

69. AIプロジェクトにおいてデータの前処理段階で最も一般的に行われる作業はどれですか？

データクレンジング

70. Salesforceの信頼されるAI原則の中で、エンパワーメントの原則の主な目標は何ですか？

さまざまなスキルレベルのユーザーが、コードを記述することなく、ユーザーフレンドリーなインターフェースを通じてAIアプリケーションを作成できるようにする。

71. Salesforce Einstein Visionを使用してカスタム画像認識モデルを開発する際、最も影響を与えるデータセットの特性はどれですか？

データセット内の画像の多様性

72. Interstellar Innovations社では、営業チームのパフォーマンス向上と顧客エンゲージメントの深化のために、各営業担当者に最適なリードを割り当てるための新しいAIツールの導入を検討しています。Salesforce内でこの目的を最もよく実現する機能はどれですか？

Einstein Lead Scoring

73. Salesforce EinsteinのAI技術を使用して、顧客サービスの効率を向上させるために最も一般的に利用される応用はどれですか？

チャットボットを通じた自動顧客応対

74. Salesforceコンサルタントが、Customer360プラットフォームのプロジェクト向きに、データセットを使用してAIモデルをトレーニングしようとしています。このAIモデル用のデータセットを選択する際に考慮すべきことは何ですか？

データの古さ、完全さ、精度、一貫性、重複、データセットの利用状況

75. あるサービスリーダーは、AIを使用して、ガイド付きセルフサービスアプリで顧客の問い合わせをより迅速に解決することを計画しています。このソリューションに最も適したEinsteinの機能はどれですか？

自動チャットボット

76. SalesforceのAI機能の主要な３つの種類は何でしょうか？

予測、生成、分析

77. CRMシステムにAIを導入することの主なメリットは何でしょうか？

カスタマーサポートの強化

78. AI Open社は、CRMにAIを組み込むことで業務を最適化したいと考えています。AIを利用するためのデータを準備するために、同社はまず何をすべきでしょうか？

データの可用性を判断する。

79. AIモデルが新しい、未見のデータに対して優れた性能を発揮する能力を何と呼びますか？

汎化（Generalization）

80. 生成型AIと予測型AIの主な違いは何ですか？

生成的AIは既存のデータに基づいて新しいコンテンツを作成し、予測的AIは既存のデータを分析する。

81. データがステレオタイプに従ってラベリングされることから生じるバイアスはどのタイプか？

連想的

82. AI Open社は、コンタクトレコードの州および国の値の複数のバリエーションを発見しました。この問題によって影響を受けるデータ品質ディメンションはどれですか。

一貫性

83. Salesforce Einstein AIのモデルをトレーニングする際、データ品質に影響を与え、最終的なモデルのパフォーマンスを左右する可能性が高い要素はどれですか？

データ収集時のサンプリング方法

84. 重みとバイアスの影響を受ける接続ネットワークを含むAI手法は？

ニューラルネットワーク

85. ある企業がSalesforceのEinstein AIを使用して、採用プロセスの自動化を検討しています。候補者の履歴書からの情報抽出と初期スクリーニングを自動化することを目指しています。Salesforceの信頼済みAIの原則に基づき、この自動化プロセスの設計において最も重要な倫理的考慮事項は何でしょうか？

アルゴリズムによる決定の透明性の保証

86. あなたは Salesforce の AI アソシエイトとして、顧客のデータを活用した AI ソリューションを提供するプロフェッショナルです。ある顧客から、顧客のウェブサイト上での行動履歴をもとに、次回の訪問時に表示するコンテンツを予測する AI モデルを構築してほしいとの依頼がありました。以下の選択肢から、このタスクに適切なアプローチを選んでください。

シーケンスモデル（RNN や LSTM）を使用してウェブサイトの行動履歴を学習し、次回の訪問時のコンテンツを予測する。

87. 企業がSalesforce Einstein AIを用いて顧客のクレジットスコアを自動評価するシステムを開発しています。このシステムは、金融サービスへのアクセス申請者の承認や拒否を自動的に判断します。Salesforceの信頼済みAIの原則に基づき、このアプリケーションの開発時に特に注意を払うべき倫理的な懸念事項は何でしょうか？

システムにとって重要な判断要因をユーザーに明確に説明する能力

88. Salesforce Einstein AIを利用して顧客エンゲージメントを高める際に、最も重要な倫理的考慮事項はどれですか？

個人データの透明な使用

89. 一般的なAIシステムにおいて、モデルの解釈可能性を高める目的で使用される技術はどれですか？

特徴量重要度

90. AIシステムでの自然言語処理(NLP)の応用として不適切なものはどれですか？

疾病の自動診断

91. Salesforce Einstein AIを使用して、顧客サポートプラットフォーム内でチャットボットを展開する計画が進行中です。このチャットボットは顧客からの問い合わせに自動で応答し、必要に応じて関連する情報を提供することを目的としています。このプロジェクトにおけるSalesforceの信頼済みAIの原則に基づいた重要な倫理上の考慮事項は何ですか？

チャットボットが提供する情報の公平性と透明性の確保

92. Salesforceでは、カスタムAIモデルをトレーニングする際に使用できる機能の一つにEinstein Platform Servicesがあります。このサービスを使用してカスタムAIモデルを作成する際の利点にはどれが含まれますか？

Salesforceデータに直接アクセスし、カスタムAIモデルに統合できる

93. DreamHouse Realty社は、顧客の購買行動や利用パターンを分析して、顧客に合わせた不動産リストを推薦するAIツールの開発を考えています。彼らはSalesforce上でこの機能を実現したいと考えていますが、適用されるAI技術の種類を理解する必要があります。ここで求められるAI技術はどれですか？

機械学習

94. Salesforce Einstein AIを使用してメールマーケティングの効果を最大化するために最も対応している機能はどれですか？

顧客エンゲージメントのスコアリング

95. AIモデルのトレーニングにおいて、過剰適合を避けるためにしばしば採用される手法はどれですか？

バッチ正規化

96. Salesforce Einstein で予測モデルを構築する際に、過学習 (Overfitting) を防ぐために最も効果的な手法は次のうちどれですか？

正則化手法を適用する

97. AI Open社は、取引先責任者レコードに州と国の値の複数のバリエーションを発見しました。この問題の影響を受けるデータ品質ディメンションはどれですか？

一貫性

98. SalesforceでのCRMにAIを統合することの主なメリットのうち、最も適切なものはどれですか？

長期的な顧客関係の構築を支援し、顧客満足度を向上させるために、顧客の行動と好みを予測する能力。

99. なぜ信頼されるAIシステムの説明可能性が重要なのでしょうか？

AIモデルがどのように意思決定に至るかを明確にする

100

100. AIやCRMのデータを扱う際に、プライバシーの問題に対処することが不可欠な理由は何でしょうか？

法律や規制の遵守を保証する

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33問 • 7日前

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問題一覧

1. SalesforceのAIシステムにおいて倫理的な課題を考慮する際、以下で最も重要な観点はどれですか？

AIシステムのトランスペアレンシーを確保し、どのようにして意思決定が行われるかをユーザーに明確に説明すること。

2. AIプロジェクトを進める際に、重要な指針となるAIの基本原理は何ですか？

AI技術の開発と利用は、常に人間の倫理観と社会的責任を考慮する。

機械学習モデルはトレーニングデータからパターンや関連性を学習し、新しいデータに対して予測や分類を行う。

4. SalesforceコンサルタントとしてAIモデルを設計および実装する際に、データプライバシーを保護するために重要なアクションはどれですか？

データを匿名化または擬似匿名化する

5. クライアントにCRMシステムにAIを適用することのメリットを説明する際、最も強調すべきポイントはどれですか？

顧客満足度を向上させ、顧客ロイヤルティを強化する。

6. AIコンサルタントがプロジェクトにおいてAIを導入する際に考慮すべき、以下で倫理上最も重視すべき点は何ですか？

不偏性の確保

7. Salesforce Einsteinにおいて、カスタム予測モデルをトレーニングする前に行うべき最も重要なステップは何ですか？

適切な予測変数の選定

8. Salesforce Einstein AIを使用して予測分析を行う際、データの準備で以下最も重要なステップはどれですか？

データクレンジングと前処理

9. Salesforce CRMで利用可能なAI機能の中で、特に営業パイプラインの効率を向上させる機能はどれですか？

リードスコアリングを自動化し、最も成約可能性が高いリードに優先的にリソースを割り当てる。

10. Salesforce Einstein AIを使用して顧客優遇システムを設計する場合、倫理的に最も配慮すべき問題は以下どれですか？

人的バイアスの導入

決定木学習

12. ある信販会社がクレジットカードの事前承認キャンペーンを実施する際、Salesforceの「信頼できるAIの原則」をどのように遵守すべきですか？

クレジットスコアなどのリスク要因が顧客の適格性にどのように影響するかを明確にする。

妥当性

14. データ品質について議論するとき、「データの完全性」とは何を意味しますか？

データセット内に必要なデータポイントがすべて存在する度合い。

15. Salesforce Einstein AI ソリューションを開発する際に、データ反映における透明性を確保するために何を最も重視すべきですか？

データソースの明示

16. データ品質が不十分な場合、どのようなことが起こり得ますか？

データの欠陥による、AIシステムにおける意図しないバイアスの強化

17. AIデータのプライバシーに関して、ユーザーの同意にはどのような意味がありますか？

ユーザーの同意が得られない場合、AIはプライバシーを侵害する。

18. Salesforce AIプロジェクトにおいてデータの準備段階で最も重要な考慮事項は何ですか？

データセットのバイアスを最小化し、データが公平な表現を行っているか確認する。

社会的

20. Salesforce Einstein AIを利用するうえで、以下のAI技術の中でCRMデータを用いた顧客セグメンテーションに最も適したのはどれですか？

クラスタリング分析

コンピュータビジョン

22. SalesforceのEinstein Discoveryで提供されるデータ分析機能の中で、特に異常検出に有効な方法はどれですか？

クラスタリング

23. Salesforce Einstein AIにおいて、CRMデータの予測分析に直接関連して顧客満足度を向上させる機能は何ですか？

リードスコアリング

24. AIプロジェクトにおける「強化学習」とは、どんな学習アプローチですか？

モデルが与えられたアクションに対して報酬を受け取りながら最適な振る舞いを学ぶプロセス。

アナリティクス用データセットの作成

26. Salesforce Einstein AIのコンポーネントのうち、顧客のエンゲージメントを予測し、改善するために使用されるのはどれですか？

Einstein Engagement Scoring

27. Salesforce内でカスタムAIモデルを展開する際に考慮すべき、パフォーマンス監視に関する最重要事項はどれですか？

モデルによる予測の精度とバイアスの監視

28. Salesforce Einstein AI技術を活用して、顧客の購入履歴データを基に最適な製品提案を行う機能はどれですか？

Einstein Product Recommendations

29. AIで広く使用される「ディープラーニング」とは、どのようなものを指しますか？

人間の脳の構造を模倣した多層ニューラルネットワークを通じた学習プロセス

30. Salesforce AIを使用してリードスコアリングモデルを構築する際、モデルの性能を評価するために最も適切な指標はどれですか？

適合率（Precision）と再現率（Recall）

31. Salesforceの顧客データを使用してAIモデルを構築する際に、データの機密性を保護するために最も効果的な方法は次のうちどれですか？

データの匿名化

32. Salesforce Einstein Visionを利用してカスタム画像認識モデルを作成する際に、モデルの精度を最大化するために最も重要な要素はどれですか？

画像のラベル付けの精度

33. Salesforce Einstein Discovery で予測モデルを構築する際、モデルの精度を向上させるために最も効果的な方法は次のうちどれですか？

アウトライアー（外れ値）を除外する

34. データを使用してAIモデルをトレーニングする際、過剰適合を避けるために使用できる手法はどれですか？

正則化

35. AIアプリケーションを使用する際、倫理的な問題を最も効果的に対処するために重要な機能はどれですか？

自動意思決定プロセスにおける透明性を高めるために、どのAIモデルがどのように決定を下しているかをユーザーに説明する機能。

36. AI機能を使用してデータを分析する際、データ品質を最も効果的に保証する方法はどれですか？

定期的なデータ監査を実施し、データの正確性、完全性、時宜を得た情報を確認する。

37. 機械学習モデルの過剰適合（overfitting）を防ぐためによく用いられる手法はどれですか？

特徴選択（Feature Selection）

38. Salesforce Einstein AIに関して、Einstein Languageが自然言語処理のどのタイプのタスクをサポートすることが主な機能ですか？

テキストに基づく感情分析

39. Salesforce Einstein AIの機能で、顧客の購入履歴から最も可能性の高い次の購入商品を予測することはどの機能によって実現されますか？

Einstein Recommendation Builder

自然言語処理(NLP)

エンゲージメントスコアリング

AIの意思決定を解釈する際の難しさ

データセット内の人口統計情報のバランス

44. 顧客に提供するAIソリューションにおける透明性を確保するために重要なアプローチはどれですか？

AIモデルの決定過程についての説明可能性を強化する。

45. 意思決定における人間とAIの協力において、大きな障害となるものは何か？

AIへの依存を促し、批判的思考や監督を減らす可能性がある。

46. Salesforce の信頼される AI 原則における説明責任原則の主な焦点は何ですか。

顧客、パートナー、社会に対する自らの行動に責任を持つこと

47. あるAI関連会社のシステム管理者は、データ管理戦略の確立の必要性を認めています。データ管理戦略の基本的な要素は何ですか？

命名規則

48. 一般的なAIの学習プロセスで「教師なし学習」とはどのようなものですか？

ラベルのないデータからパターンや関係性を見つけ出すプロセス

49. Salesforceの信頼されるAI原則の「透明性」には以下何が含まれますか？

AIの決定とアクションについて、明確でわかりやすい説明を提供する

データ品質の重要性を強調する

51. Salesforceを活用してAIシステムを開発する際、AIの倫理的な課題に取り組む上で重要な考慮事項は何でしょうか？

データソースの透明性とそのデータに対する全ての利害関係者のアクセス権を保証すること

52. 「最小限の特権の権利」は、機微な個人データを扱うリスクをどのように軽減しますか？

データにアクセスできる人数を制限することで

53. データ更新の頻度や適時性を示すデータ品質のディメンションは以下どれですか？

データの鮮度

54. SalesforceのEinstein Platform Servicesを使用してカスタムAIモデルを開発する際、結果の解釈に最も影響を与えるのはどれですか？

使用するアルゴリズムの種類

テキスト

56. Salesforce Einsteinにおいて、CRMの顧客関係管理活動でAIが提供する重要な機能として、どれが最も適切ですか？

顧客感情の自動解析とフィードバック

信頼性

58. SalesforceのEinstein Platform Servicesに関する次の説明のうち、正しいものはどれですか？

Einstein Languageは、テキスト内の意図や感情を理解するためのAPIを提供していますが、言語間の翻訳をサポートしていません。

Salesforceの信頼できるAIの原則

AIによる正確な予測とインサイトを保証するには、データの質を評価して改善することが極めて重要である

61. Salesforce AIの利用において倫理的な基準を遵守するために最も重要な行動はどれですか？

AIアルゴリズムの設計と実装において偏見を最小限に抑え、透明性を確保する。

言語の多様性を考慮したデータの準備

AIモデルのデータ入力と結果の全ステップをかなりの詳細で文書化し、監査を可能にする。

64. Salesforce EinsteinにおけるAIの基本的な応用で最も一般的なものはどれですか？

顧客行動の予測分析

65. 深層学習が持つAIとしての特徴的な機能は何ですか？

深層学習は複数レイヤーのニューラルネットワークを利用して、大量のデータから学習する

66. SalesforceのCustomer 360プラットフォームを使用した顧客データ統合についての説明として最も正確なものはどれですか？

顧客のインタラクションや取引履歴を一元化し、360度の顧客ビューを提供する。

67. AI能力の領域において、コンピュータービジョンの主な機能は何ですか？

視覚情報の分析と理解

68. オンライン顧客のショッピング体験をパーソナライズするためにAIを使用することは、組織にとってどのようなメリットがありますか？

顧客はショッピング体験に満足する可能性が高くなる。

69. AIプロジェクトにおいてデータの前処理段階で最も一般的に行われる作業はどれですか？

データクレンジング

70. Salesforceの信頼されるAI原則の中で、エンパワーメントの原則の主な目標は何ですか？

71. Salesforce Einstein Visionを使用してカスタム画像認識モデルを開発する際、最も影響を与えるデータセットの特性はどれですか？

データセット内の画像の多様性

Einstein Lead Scoring

73. Salesforce EinsteinのAI技術を使用して、顧客サービスの効率を向上させるために最も一般的に利用される応用はどれですか？

チャットボットを通じた自動顧客応対

データの古さ、完全さ、精度、一貫性、重複、データセットの利用状況

自動チャットボット

76. SalesforceのAI機能の主要な３つの種類は何でしょうか？

予測、生成、分析

77. CRMシステムにAIを導入することの主なメリットは何でしょうか？

カスタマーサポートの強化

データの可用性を判断する。

79. AIモデルが新しい、未見のデータに対して優れた性能を発揮する能力を何と呼びますか？

汎化（Generalization）

80. 生成型AIと予測型AIの主な違いは何ですか？

生成的AIは既存のデータに基づいて新しいコンテンツを作成し、予測的AIは既存のデータを分析する。

81. データがステレオタイプに従ってラベリングされることから生じるバイアスはどのタイプか？

連想的

一貫性

データ収集時のサンプリング方法

84. 重みとバイアスの影響を受ける接続ネットワークを含むAI手法は？

ニューラルネットワーク

アルゴリズムによる決定の透明性の保証

シーケンスモデル（RNN や LSTM）を使用してウェブサイトの行動履歴を学習し、次回の訪問時のコンテンツを予測する。

システムにとって重要な判断要因をユーザーに明確に説明する能力

88. Salesforce Einstein AIを利用して顧客エンゲージメントを高める際に、最も重要な倫理的考慮事項はどれですか？

個人データの透明な使用

89. 一般的なAIシステムにおいて、モデルの解釈可能性を高める目的で使用される技術はどれですか？

特徴量重要度

90. AIシステムでの自然言語処理(NLP)の応用として不適切なものはどれですか？

疾病の自動診断

チャットボットが提供する情報の公平性と透明性の確保

Salesforceデータに直接アクセスし、カスタムAIモデルに統合できる

機械学習

94. Salesforce Einstein AIを使用してメールマーケティングの効果を最大化するために最も対応している機能はどれですか？

顧客エンゲージメントのスコアリング

95. AIモデルのトレーニングにおいて、過剰適合を避けるためにしばしば採用される手法はどれですか？

バッチ正規化

96. Salesforce Einstein で予測モデルを構築する際に、過学習 (Overfitting) を防ぐために最も効果的な手法は次のうちどれですか？

正則化手法を適用する

一貫性

98. SalesforceでのCRMにAIを統合することの主なメリットのうち、最も適切なものはどれですか？

長期的な顧客関係の構築を支援し、顧客満足度を向上させるために、顧客の行動と好みを予測する能力。

99. なぜ信頼されるAIシステムの説明可能性が重要なのでしょうか？

AIモデルがどのように意思決定に至るかを明確にする

100

100. AIやCRMのデータを扱う際に、プライバシーの問題に対処することが不可欠な理由は何でしょうか？

法律や規制の遵守を保証する

Salesforce 認定 AI アソシエイト （note）

Salesforce 認定 AI アソシエイト（note）