Salesforce AI Associate-2

100問 • 1年前

問題一覧

SalesforceでEinstein Discoveryを利用してビジネスインサイトを得る際に、データセットの準備で最も重視すべき点は何ですか？

データの完全性とクリーニング

Salesforce Einstein AIツールを利用する際、企業が顧客行動データを用いてパーソナライズされたマーケティングキャンペーンを展開することを計画しています。個々の顧客に最適なコンテンツを提供するため、機械学習モデルがこれらのデータポイントから学習します。以下のうち、Salesforceの信頼済みAIの原則に基づき、このシナリオにおいて特に注意を払うべき倫理的な考慮事項は何でしょうか？

データ収集と利用における消費者の同意の確保

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

ある企業がSalesforceのEinstein AIを使って、顧客サービスの自動化を進めようとしています。このAIシステムは顧客からの問い合わせに基づいて自動的に回答を生成します。このプロセス中において、Salesforceの信頼済みAIの原則に基づき、特に重視するべき倫理的考慮事項は何でしょう？

自動応答に利用されるAIモデルの説明可能性の確保

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。

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

Salesforce Einsteinを使用して人材管理システムを開発している企業が、従業員のパフォーマンス評価と将来のキャリアパス推薦にAIを導入しようと計画しています。このシステムの設計において、Salesforceの信頼済みAIの原則に沿った、最も優先すべき倫理的考慮事項は何でしょうか？

人的バイアスの除去

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

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

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

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)

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

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

Salesforce Einsteinを活用して顧客からのフィードバックを分析するためのAIシステムを開発中の企業が、フィードバックから顧客満足度を自動で評価し、それに基づいてサービス改善のための具体的な提案を生成します。このAIシステムの開発において、Salesforceの信頼済みAIの原則に基づき、企業が最も重視すべき倫理的考慮事項は何ですか？

顧客データのプライバシーとセキュリティの保護

Salesforce Einstein AIを使用して開発された製品推薦エンジンが、顧客の購買履歴と閲覧履歴を分析してパーソナライズされた製品提案を行っています。このエンジンの公平性を確保するために必要なデータ処理アプローチはどれですか？

データセットから偏りを特定し、是正するための措置を講じる

クラウドキックスは、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。

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）

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。

SalesforceのAIを使用して顧客サービスの改善を目指す企業が、チャットボットを導入しようとしています。チャットボットの設計段階で、企業はSalesforceの信頼済みAIの原則に従い、倫理的な課題への対応を計画しています。特に、顧客から収集したデータを用いてチャットボットを学習させる際、どのような倫理上の考慮が必要でしょうか？

データの透明性と顧客からの同意の確保

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

「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するのか？

データにアクセスできる人数を制限することで

Salesforce Einsteinを活用して開発された顧客サポートAIシステムが、顧客からの問い合わせに基づき個別のサポートチケットを自動分類しています。このシステムが全顧客に対して公平かつ効率的なサービスを提供できるようにするため、Salesforceの信頼済みAIの原則に基づいた最も重要な倫理的考慮事項は何ですか？

AI分類プロセスの透明性と説明可能性

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

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

Cloud KicksではCRMシステムにAIを導入して、データ管理に主眼を置こうとしています。 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

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

CK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すか？

Salesforceの信頼できるAIの原則

コンサルタントが、個人向けローンを提供する金融サービス会社向けの新しいAIモデルを設計しています。提案されたモデルで意図しないバイアスを発生させる可能性のある変数はどれですか？

郵便番号

CK社では、自然言語処理を利用して、カスタマーサービスのチャットを自動化しようと考えています。Salesforceの信頼できるAIの原則に従えば、チャットが自動化されているという事実をいつ顧客に伝えるべきですか？

AIとチャットするということをチャットの開始前に顧客に伝える

CK社では、CRMシステムにAIを導入しようと考えていますが、既存のデータの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

AIモデルにおいてデータはどのような役割をはたしていますか？

データはAIモデルのトレーニングとテストで使用される

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どれですか？

データの鮮度

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

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

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

あるマーケティング担当者は、AIを使って顧客とのエンゲージメントを高めたいと考えています。最適なソリューションはどの機能ですか？

ジャーニーの最適化

AIはどのような方法でリードの認定プロセスを支援しますか？

顧客情報を使ってリードを評価

システムの価値観を他者に押し付けるバイアスを何というか？

社会的

なぜ信頼されるAIシステムの説明可能性が重要なのか？

AIモデルがどのように意思決定に至るかを明確にする

SalesforceのCustomer 360は顧客データを一元化することで、企業が顧客体験を向上させるのを助けます。ある企業がCustomer 360を使用して顧客サービスの改善を図る場合、以下のうちどの機能が最も直接的に顧客満足度を向上させるでしょうか？

リアルタイムでの顧客フィードバックの収集と分析

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。

あなたはSalesforceでAIプロジェクトのコンサルタントを務めており、新しいAIモデルを企業に導入する準備をしています。このモデルは顧客の購入履歴を分析し、将来の購買行動を予測することを目的としています。しかし、プロジェクトの初期段階で、使用されるデータセットに特定の地域の顧客が過剰に含まれていることが判明しました。これにより、AIモデルの予測にバイアスが生じる可能性があります。この状況において、Salesforceの信頼済みAIの原則に従って、次のうちどの対応が最も適切ですか？

データセットに他の地域の顧客データを追加して、地域に関するバイアスを緩和する

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

Salesforceの信頼されるAI原則の「透明性」には何が含まれますか？

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

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。

AIを活用する企業にとって、データ品質評価はビジネス成果にどのような影響を与えますか？

AI予測のベースラインを確立する

組織のデータ品質が低いと、どのようなことが起こりますか？

収益の損失、顧客サービスの低下、評判の低下

Cloud Kicks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か。

信頼性

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

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。

CRMにおける顧客体験の向上において、AIがもたらす大きなメリットにはどのようなものがありますか？

顧客サポートの問題を整理して監視し、対象を認識し、ケースの解決策を要約することで、ケース処理を改善します。

CRMにおけるカスタマーエクスペリエンスの向上におけるAIの主なメリットは何ですか？

カスタマーサポートケースを分類追跡し、トピックを特定し、ケースの解決策をまとめることで、ケース管理を合理化する。

AIモデルに意図しないバイアスを持ち込まないためには、どのタイプのデータを省くべきか？

デモグラフィック

顧客データのプライバシーを保護する最善の方法は？

顧客データの同意設定を追跡する。

Salesforceの安全ガイドラインを考慮しながら、信頼性の高いジェネレーティブAIを構築し適用するためには、どのようなステップを踏むべきでしょうか？

有害なコンテンツを軽減し、個人を特定できる情報（PII）を保護するためのセーフガードを確立する。

倫理的負債とは何ですか？

有害なバイアスを特定した後にAI機能を導入すること

バイアスと倫理的リスクを低減するために、SalesforceがMarketing Cloud Einsteinエンゲージメントモデルのトレーニングから自動的に削除するデータは何ですか？

デモグラフィック

Salesforceでは、バイアスを「人の不変的な特徴を分類やマーケティングに利用すること」と定義しています。どの潜在的にセンシティブな属性が不変の特性の例ですか？

財務状況

Global Finance Inc.は、顧客のクレジットスコアを自動的に評価するAIモデルをSalesforce上に導入することを検討しています。このモデルは、ローン申請プロセスを効率化し、迅速な決定を支援することを目的としています。しかし、開発チームはAIの倫理的な課題に対処する必要があります。Salesforceの信頼済みAIの原則に基づいて、開発チームが特に注意を払うべき点は何ですか？

生成される予測の説明可能性と透明性を確保すること

HealthTech Solutionsは、患者の診断サポートを目的としたAIモデルを開発しています。このモデルは、過去の患者データを基に診断の精度を向上させることを目指しています。しかし、HealthTech SolutionsはAIモデルの開発における倫理的な課題に直面しています。データの選択と処理に関して、HealthTech Solutionsが最も注意深く検討すべき倫理的考慮事項は何ですか？

データセット内の多様性と包括性を確保すること

Salesforce Einstein AIを利用して顧客エンゲージメントを高める方法に関する以下の記述のうち、正しいものはどれですか？

Einstein Visionを利用して、顧客の投稿した画像から好みを分析し、パーソナライズされた商品提案を行う。

Tech Innovations Inc.は、採用プロセスの効率化を目的として、履歴書スクリーニングのためのAIモデルを導入することを計画しています。このモデルは、応募者の経験とスキルを評価し、選考プロセスの初期段階で最も適切な候補者を識別します。しかし、Tech Innovations Inc.はAI導入にあたり、倫理的な課題に対処する必要があります。以下のうち、Tech Innovations Inc.が最も重視すべき倫理的な課題はどれですか？

AIモデルが経験豊富な応募者に偏ることなく、新卒者やキャリアチェンジ希望者を公平に評価すること。

あるシステム管理者は、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

Cloud Kicks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

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。

Cloud Kicksは、Salesforceのケースを分析するカスタムサービス分析アプリケーションを作成したいと考えています。このアプリケーションは、ケースを効率的に解決するために正確なデータに依存する必要があります。

一貫性

SalesforceのCustomer 360プラットフォームを使用して、どのように企業が顧客体験をパーソナライズできるかに関する以下の記述の中で正しいものを選択してください。

顧客のデータをセグメント化し、それに基づいてAIを使用して次回購入可能性の高い商品を予測し提案する

SalesforceではAIの倫理的使用を重視しており、"信頼できるAI"の5つの基本原則を設けています。これらの原則に基づき、次のシナリオで最も適切な行動を選んでください。シナリオ: あなたは、SalesforceでAIを活用した新しい顧客サポートボットを開発するプロジェクトチームの一員です。このボットは顧客からの問い合わせに自動で回答することを目的としています。プロジェクトの進行中、チームメンバーから、訓練データに特定の地域の顧客からの問い合わせが過小評価されていることが指摘されました。この状況を踏まえ、最も倫理的に適切な対応策は何でしょうか？

特定の地域からのデータが不足している問題を修正し、すべての顧客が公平に扱われるようにデータセットを再構築する。

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

Cloud Kicks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

AIプロジェクトにおけるデータ品質の重要性に関連する次の記述のうち、最も正確なものはどれですか？

データ品質は、AIモデルの精度と信頼性に直接影響を与え、品質を決定する要素には完全性、一貫性、正確性が含まれる。

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。

Cloud Kicks社は、過去のデータに基づいて顧客の商品興味を予測するソリューションを開発したいと考えています。同社は、ある地域の従業員は商品カテゴリをキャプチャするためにテキスト項目を使用し、他の地域の従業員は選択リストを使用していることを発見しました。このシナリオで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

SalesforceのCustomer 360プラットフォームの中で、企業が顧客体験を向上させるために利用できるAI機能はどれですか？

自然言語処理を活用したチャットボットによる顧客サポートの自動化

Salesforceを使用して顧客の感情分析を行うプロジェクトが行われています。このAIシステムは、顧客のフィードバックやレビューから感情を分析し、それを企業のサービス改善に役立てようとしています。ただし、このプロセス中に意識しなければならないSalesforceの信頼済みAI原則に基づく倫理的な考慮事項はどれですか？

レビュー内の個人的情報の匿名化

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

Galactic Mobileは、その顧客サービスプロセスを高度化させるために、顧客の問い合わせに自動的に応答するAIチャットボットを導入することを決定しました。このAIチャットボットはSalesforce上で実装される予定です。このAIチャットボットが効果的に機能するために重要な技術はどれですか？

自然言語処理(NLP)

Salesforceを活用して、企業が人事部門で従業員の業務効率を向上させるためのAIアシスタントを導入する計画を進めています。このAIアシスタントは従業員の日々のタスクを管理し、組み込まれた機械学習アルゴリズムによって最も効率的な作業計画を提案します。Salesforceの信頼済みAIの原則に基づいて、このAIシステムの導入に際して最も重視すべき倫理的考慮事項は何ですか？

従業員のプライバシー保護とデータの透明な利用

FutureTech社は、その顧客サービス体験を向上させる目的で、顧客からの入力（フィードバック、問い合わせなど）を効率的に理解し、自動的に適切な応答や解決策を提供するAIシステムの導入を検討しています。SalesforceのどのAI機能がこの要件を最もよく満たしますか？

Einstein Language

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

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

データドリブンマーケティング戦略において、Horizon Enterprises社は自社顧客の購買傾向や行動をより深く理解し、パーソナライズされたマーケティングキャンペーンを実行したいと考えています。この目的を達成するために、SalesforceのAI機能を活用することを計画しています。このプロジェクトに最も適したSalesforceのAI機能はどれですか？

Tableau CRM

AIモデルのトレーニングデータとテストデータの分割において、最も一般的な比率はどれですか？

80:20

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

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。

Salesforce Einstein AIを使用して、企業が従業員の福利厚生プログラムの効果を分析し、従業員の満足度を向上させようとしています。この分析では、従業員の健康状態、福利厚生の利用状況、満足度調査の結果など、複数の個人情報が含まれるデータが扱われます。Salesforceの信頼済みAIの原則に従い、この分析プロジェクトにおいて最も重要な倫理的考慮事項は何でしょうか？

従業員の個人情報の匿名化とプライバシーの保護

ある企業がSalesforceのAI技術を使用して顧客サービスの自動化を進めています。このAIシステムは顧客からの問い合わせに基づいて自動的に回答を生成しますが、開発チームはAIの応答が特定の人口集団に対して偏見を持っている可能性があることに気づきました。Salesforceの信頼済みAIの原則に基づいて、この状況を改善するために最も効果的な対策はどれでしょうか?

AIモデルのトレーニングデータに多様性を持たせ、偏見がデータから学習されないようにする。

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

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

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

ある企業がSalesforce AIを利用して顧客対応を自動化しようとしています。このプロセスでは、AIが顧客のクエリを分析し、最適な解決策を提供します。しかし、AIの訓練データには特定の地域の顧客から収集したデータが多く含まれており、他の地域の顧客は相対的に少ないため、地域によっては適切な顧客対応ができない可能性があります。このシナリオに基づき、Salesforceの信頼済みAI原則に従って、最も重要な倫理上の考慮事項は何でしょうか？

AIモデルの訓練に使用するデータの多様性を高めること。

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

Salesforceにおいて、AIを利用する際に倫理的な考慮事項を重視する理由は何ですか？

利用者やビジネスへの不公平な影響を最小限に抑えるため。

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

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）

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

SalesforceでAIプロジェクトを推進する際、チームはSalesforceの信頼済みAIの原則に従い、倫理的な考慮事項を最前線に置く必要があります。特に、顧客データを使用して機械学習モデルをトレーニングするプロセスでは、バイアスのリスクを最小限に抑えるための適切な措置が求められます。以下の選択肢の中から、バイアスを低減するために推奨されるアプローチを選びなさい。

データセットに含まれる様々な人口統計的グループからのデータの均等な表現を確保する。

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

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

100

Salesforce Customer 360を使用して顧客情報を一元化することの最大のメリットは何ですか？

カスタマイズされた顧客体験の提供

Salesforce Associate

増岡美貴 · 97問 · 2年前

Salesforce Associate

97問 • 2年前

増岡美貴

Salesforce Administrator①

増岡美貴 · 100問 · 2年前

Salesforce Administrator①

100問 • 2年前

増岡美貴

Salesforce Administrator②

増岡美貴 · 80問 · 2年前

Salesforce Administrator②

80問 • 2年前

増岡美貴

Salesforce Administrator③

増岡美貴 · 60問 · 2年前

Salesforce Administrator③

60問 • 2年前

増岡美貴

Salesforce Administrator④

増岡美貴 · 83問 · 2年前

Salesforce Administrator④

83問 • 2年前

増岡美貴

Salesforce Administrator⑤

増岡美貴 · 90問 · 2年前

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90問 • 2年前

増岡美貴

Salesforce AI Associate

増岡美貴 · 83問 · 1年前

Salesforce AI Associate

83問 • 1年前

増岡美貴

問題一覧

SalesforceでEinstein Discoveryを利用してビジネスインサイトを得る際に、データセットの準備で最も重視すべき点は何ですか？

データの完全性とクリーニング

データ収集と利用における消費者の同意の確保

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

自動応答に利用されるAIモデルの説明可能性の確保

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。

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

人的バイアスの除去

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

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

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

自然言語処理(NLP)

エンゲージメントスコアリング

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

顧客データのプライバシーとセキュリティの保護

データセットから偏りを特定し、是正するための措置を講じる

データの可用性を判断する。

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）

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。

データの透明性と顧客からの同意の確保

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

「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するのか？

データにアクセスできる人数を制限することで

AI分類プロセスの透明性と説明可能性

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

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

データ品質の重要性を強調する

AIの意思決定を解釈する際の難しさ

Salesforceの信頼できるAIの原則

郵便番号

AIとチャットするということをチャットの開始前に顧客に伝える

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

AIモデルにおいてデータはどのような役割をはたしていますか？

データはAIモデルのトレーニングとテストで使用される

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どれですか？

データの鮮度

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

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

自動チャットボット

あるマーケティング担当者は、AIを使って顧客とのエンゲージメントを高めたいと考えています。最適なソリューションはどの機能ですか？

ジャーニーの最適化

AIはどのような方法でリードの認定プロセスを支援しますか？

顧客情報を使ってリードを評価

システムの価値観を他者に押し付けるバイアスを何というか？

社会的

なぜ信頼されるAIシステムの説明可能性が重要なのか？

AIモデルがどのように意思決定に至るかを明確にする

リアルタイムでの顧客フィードバックの収集と分析

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。

データセットに他の地域の顧客データを追加して、地域に関するバイアスを緩和する

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

Salesforceの信頼されるAI原則の「透明性」には何が含まれますか？

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

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？

AIを活用する企業にとって、データ品質評価はビジネス成果にどのような影響を与えますか？

AI予測のベースラインを確立する

組織のデータ品質が低いと、どのようなことが起こりますか？

収益の損失、顧客サービスの低下、評判の低下

信頼性

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

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。

CRMにおける顧客体験の向上において、AIがもたらす大きなメリットにはどのようなものがありますか？

顧客サポートの問題を整理して監視し、対象を認識し、ケースの解決策を要約することで、ケース処理を改善します。

CRMにおけるカスタマーエクスペリエンスの向上におけるAIの主なメリットは何ですか？

カスタマーサポートケースを分類追跡し、トピックを特定し、ケースの解決策をまとめることで、ケース管理を合理化する。

AIモデルに意図しないバイアスを持ち込まないためには、どのタイプのデータを省くべきか？

デモグラフィック

顧客データのプライバシーを保護する最善の方法は？

顧客データの同意設定を追跡する。

有害なコンテンツを軽減し、個人を特定できる情報（PII）を保護するためのセーフガードを確立する。

倫理的負債とは何ですか？

有害なバイアスを特定した後にAI機能を導入すること

デモグラフィック

財務状況

生成される予測の説明可能性と透明性を確保すること

データセット内の多様性と包括性を確保すること

Salesforce Einstein AIを利用して顧客エンゲージメントを高める方法に関する以下の記述のうち、正しいものはどれですか？

Einstein Visionを利用して、顧客の投稿した画像から好みを分析し、パーソナライズされた商品提案を行う。

AIモデルが経験豊富な応募者に偏ることなく、新卒者やキャリアチェンジ希望者を公平に評価すること。

あるシステム管理者は、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

妥当性

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。

一貫性

顧客のデータをセグメント化し、それに基づいてAIを使用して次回購入可能性の高い商品を予測し提案する

特定の地域からのデータが不足している問題を修正し、すべての顧客が公平に扱われるようにデータセットを再構築する。

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

一貫性

AIプロジェクトにおけるデータ品質の重要性に関連する次の記述のうち、最も正確なものはどれですか？

データ品質は、AIモデルの精度と信頼性に直接影響を与え、品質を決定する要素には完全性、一貫性、正確性が含まれる。

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。

一貫性

SalesforceのCustomer 360プラットフォームの中で、企業が顧客体験を向上させるために利用できるAI機能はどれですか？

自然言語処理を活用したチャットボットによる顧客サポートの自動化

レビュー内の個人的情報の匿名化

機械学習

自然言語処理(NLP)

従業員のプライバシー保護とデータの透明な利用

Einstein Language

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

Tableau CRM

AIモデルのトレーニングデータとテストデータの分割において、最も一般的な比率はどれですか？

80:20

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

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。

従業員の個人情報の匿名化とプライバシーの保護

AIモデルのトレーニングデータに多様性を持たせ、偏見がデータから学習されないようにする。

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

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

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

AIモデルの訓練に使用するデータの多様性を高めること。

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

Salesforceにおいて、AIを利用する際に倫理的な考慮事項を重視する理由は何ですか？

利用者やビジネスへの不公平な影響を最小限に抑えるため。

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

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）

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

データセットに含まれる様々な人口統計的グループからのデータの均等な表現を確保する。

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

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

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Salesforce Customer 360を使用して顧客情報を一元化することの最大のメリットは何ですか？

カスタマイズされた顧客体験の提供