Salesforce 認定 AI スペシャリスト (note) 2025

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問題一覧

問題番号: 001 Salesforceの「Einstein Analytics」機能を活用する際、次のうち最も重要な要素はどれですか？

高度なデータ処理能力を活用して、予測分析を行う

問題番号: 002 Salesforceで「Einstein Discovery」を使用する際、次のうち実行できる操作はどれですか？

レポートデータを基にAIモデルを訓練し、結果を可視化する

問題番号: 003 Salesforce AIの「Einstein Vision」機能を利用して、次のうち最も適切なユースケースはどれですか？

画像を解析し、商材の識別を行う

問題番号: 004 SalesforceでAI機能を有効化する際、最初に必要な設定はどれですか？

組織全体でAI使用の権限を設定する

問題番号: 005 Salesforce「Einstein Language」を活用して、次のうち最も効果的な用途はどれですか？

テキスト分析を通じて、顧客のフィードバックを分類する

問題番号: 006 「Einstein Next Best Action」を活用する目的として、次のうち最も適切なものはどれですか？

リードや商談に最適なアクションを提案し、営業活動を最適化する

問題番号: 007 Salesforce「Einstein Recommendations」で利用できる主な機能はどれですか？

顧客の購買履歴に基づいて製品やサービスを推薦する

問題番号: 008 Salesforceの「Einstein Sentiment Analysis」を使用して、次のうち実現できるのはどれですか？

顧客からのメールやコメントの感情を分析し、反応を予測する

問題番号: 009 Salesforceの「Einstein Vision」機能で、画像認識を活用する際の制限として正しいものはどれですか？

画像認識には高い解像度が必要で、低解像度の画像は正しく認識できない

問題番号: 010 Salesforce「Einstein Analytics」のデータセット作成において、最も重要なステップはどれですか？

データの正確性と一貫性を確保するための前処理

問題番号: 011 Salesforceの「Einstein AI」機能を活用して、次のうち最も効果的なユースケースはどれですか？

顧客の過去の購買履歴を分析して、最適な製品を推薦する

問題番号: 012 Salesforceの「Einstein Next Best Action」を使用して、次のうち最も適切なアクションはどれですか？

商談ステージの進行に応じて営業チームに次のアクションを自動で提案する

問題番号: 013 Salesforceで「Einstein Language」を活用して、次のうち分析可能な情報はどれですか？

顧客からのメールやチャットメッセージの感情を分析する

問題番号: 014 Salesforce「Einstein Discovery」を活用する際、次のうち最も効果的なアプローチはどれですか？

顧客データを基に予測分析を行い、ビジネスの意思決定をサポートする

問題番号: 015 Salesforceで「Einstein Vision」を使用して、次のうち最も効果的なユースケースはどれですか？

画像データを解析し、製品や商材の識別を行う

問題番号: 016 Salesforce「Einstein Recommendations」を使用する際の主な目的はどれですか？

顧客の行動に基づいて、最適な製品を推薦する

問題番号: 017 Salesforce「Einstein Discovery」で得られるインサイトをどのように活用することが最適ですか？

顧客のリスクを予測し、事前に対応策を講じる

問題番号: 018 Salesforceの「Einstein Analytics」において、ダッシュボードを作成する際に重要なポイントはどれですか？

レポートデータを基に、視覚的に情報を整理して意思決定を支援する

問題番号: 019 Salesforceで「AIモデル」を作成する際に、重要なステップはどれですか？

適切なデータソースを選択し、モデルを訓練する

問題番号: 020 Salesforceで「Einstein AI」を活用するために必要な最初のステップは何ですか？

SalesforceのAIライセンスを購入し、組織全体に権限を付与する

問題番号: 021 Salesforce「Einstein Vision」のモデルを訓練する際、必要な最初のステップは何ですか？

画像データを正しくラベル付けし、トレーニングデータを準備する

問題番号: 022 Salesforceの「Einstein Analytics」ダッシュボードを作成する際、次のうち最も効果的な手法はどれですか？

ビジュアル化されたデータを使用して、業務上のインサイトを得る

問題番号: 023 Salesforceの「Einstein Recommendations」を活用して、次のうち最も適切な用途はどれですか？

顧客が購入した製品に基づいて、関連する製品を推薦する

問題番号: 024 Salesforce「Einstein Discovery」を使用する主な利点はどれですか？

顧客データを基に予測分析を行い、次のアクションを提案する

問題番号: 025 Salesforce「Einstein Language」を使用して、次のうち分析できる内容はどれですか？

顧客のフィードバックやチャットメッセージから感情を抽出する

問題番号: 026 Salesforce「Einstein Vision」を利用して、画像データを活用する場合の主な制限はどれですか？

画像の解像度が低い場合、精度が低下する

問題番号: 027 Salesforce「Einstein Analytics」でダッシュボードを作成する際、重要な要素はどれですか？

データをリアルタイムで取得し、ビジュアル化してインサイトを提供する

問題番号: 028 Salesforce「Einstein Sentiment Analysis」を使用して、顧客の意図を特定する際に必要な操作はどれですか？

顧客のメッセージやフィードバックを分析し、感情を予測する

問題番号: 029 Salesforceで「Einstein AI」を導入する際に最初に行うべきことはどれですか？

AI機能に必要なライセンスを購入し、組織全体に権限を付与する

問題番号: 030 Salesforceで「Einstein Analytics」を活用して、次のうち最も効果的な使用方法はどれですか？

データを視覚化し、ビジネス上の意思決定をサポートする

問題番号: 031 Salesforceの「Einstein Language」を使用して、顧客のサポートリクエストを処理する際、次のうち最も適切なユースケースはどれですか？

顧客のテキストフィードバックを解析し、感情を判断する

問題番号: 032 Salesforce「Einstein Analytics」でレポートやダッシュボードを作成する際、最も重要なポイントはどれですか？

複雑なデータのフィルタリングや集計をリアルタイムで行う

問題番号: 033 Salesforce「Einstein Discovery」で得られるインサイトを活用する主な目的はどれですか？

データに基づいてビジネスの意思決定をサポートし、行動を推奨する

問題番号: 034 Salesforce「Einstein Vision」を活用して、次のうち最も効果的な用途はどれですか？

画像を解析して商材や製品を認識する

問題番号: 035 Salesforceの「Einstein Recommendations」を利用して、次のうち最も効果的なアプローチはどれですか？

顧客の購入履歴を基に、関連製品を推薦する

問題番号: 036 Salesforce「Einstein AI」を利用するために必要な設定として正しいのはどれですか？

AIライセンスの購入と、組織全体へのアクセス権限の設定

問題番号: 037 Salesforce「Einstein Analytics」のダッシュボードで、データを動的にフィルタリングするために使用する機能はどれですか？

ダッシュボードフィルター

問題番号: 038 Salesforce「Einstein Vision」を使用して、画像認識を行う場合の主な制限はどれですか？

画像の解像度が低い場合、認識精度が低下する

問題番号: 039 Salesforce「Einstein Analytics」において、ユーザーにどのようなダッシュボードアクセス権限を付与することができますか？

ダッシュボードの閲覧権限のみ付与する

問題番号: 040 Salesforce「Einstein AI」を使用して商談の予測を行う際、最も重要な要素はどれですか？

商談の過去のデータを基に予測モデルを訓練する

問題番号: 041 Salesforceで「Einstein Sentiment Analysis」を活用する際、次のうち最も効果的な用途はどれですか？

顧客からのフィードバックを分析して、感情を自動的に分類する

問題番号: 042 Salesforce「Einstein AI」を活用して商談の予測を行う際、最も重要な要素はどれですか？

商談の過去のデータを基に予測モデルを訓練する

問題番号: 043 Salesforce「Einstein Discovery」の主な機能はどれですか？

データを視覚化して予測分析を行い、ビジネス上の意思決定をサポートする

問題番号: 044 Salesforce「Einstein Vision」を使用して、画像認識を行う際の主な前提条件はどれですか？

画像には必ず高解像度が求められ、低解像度では精度が低下する

問題番号: 045 Salesforce「Einstein Language」の「テキスト分析」を活用する際、次のうち最も適切な使用方法はどれですか？

顧客からのテキストデータ（フィードバック、レビューなど）を分析し、感情を抽出する

問題番号: 046 Salesforce「Einstein Recommendations」を利用する際、最も重要な設定はどれですか？

顧客データに基づいて最適な製品やサービスを推薦するためのアルゴリズム設定

問題番号: 047 Salesforce「Einstein Sentiment Analysis」を活用して、次のうち最も効果的に顧客の意図を把握する方法はどれですか？

顧客のサポートリクエストやフィードバックを分析して感情を判定する

問題番号: 048 Salesforce「Einstein Discovery」を活用する際に、次のうち最も適切なアクションはどれですか？

データのパターンや傾向を発見し、ビジネス上の意思決定をサポートする

問題番号: 049 Salesforce「Einstein AI」での予測分析において、最も重要なデータセットはどれですか？

顧客の過去の商談データや購入履歴

問題番号: 050 Salesforceで「Einstein Language」の感情分析を実行する際に活用できるデータソースとして最も適切なのはどれですか？

顧客からのメールやチャットメッセージ

問題番号: 051 Salesforce「Einstein AI」を活用して商談の予測を行う際、最も重要なデータはどれですか？

商談の過去の成果や結果に関するデータ

問題番号: 052 Salesforceで「Einstein Vision」を使用する際、どのようなデータが最も重要ですか？

高解像度の画像データ

問題番号: 053 Salesforce「Einstein Discovery」で得られる予測分析の結果は、どのように活用できますか？

商談の確定率を予測し、優先度をつける

問題番号: 054 Salesforce「Einstein Analytics」でデータを視覚化する際、最も重要なポイントはどれですか？

データを視覚化して、リアルタイムで意思決定を支援する

問題番号: 055 Salesforce「Einstein Language」の主な活用方法として適切なのはどれですか？

顧客のフィードバックやレビューを分析し、感情を判断する

問題番号: 056 Salesforce「Einstein Discovery」の使用において、どのようにビジネスインサイトを得ることができますか？

データを基に、ビジネス上の意思決定をサポートするインサイトを発見する

問題番号: 057 Salesforce「Einstein AI」のモデルを作成する際に、最も重要なステップはどれですか？

データソースの選定とクレンジング

問題番号: 058 Salesforce「Einstein Vision」を利用して画像認識を行う際、どのような情報を提供する必要がありますか？

高解像度のラベル付き画像データ

問題番号: 059 Salesforce「Einstein Analytics」を利用してデータの視覚化を行う際、どのようなビジュアライゼーションが推奨されますか？

ダッシュボードを使って、データを一目で把握できるビジュアルを作成する

問題番号: 060 Salesforce「Einstein Discovery」を活用して、次のうち最も効果的なアクションはどれですか？

データからのインサイトを基に、ビジネス戦略を最適化する

問題番号: 061 Salesforce「Einstein Vision」を使用して画像認識を行う場合、最も重要なことはどれですか？

画像に高解像度のデータとラベル付けを行う

問題番号: 062 Salesforceで「Einstein Analytics」のダッシュボードに関連する最も重要な点はどれですか？

ダッシュボードはリアルタイムでデータを更新し、ビジネスインサイトを提供する

問題番号: 063 Salesforce「Einstein Discovery」の予測分析を行う際、次のうち最も重要なデータはどれですか？

顧客の過去の商談結果データ

問題番号: 064 Salesforce「Einstein Language」を活用して、テキストデータから顧客の感情を分析する際に必要な操作はどれですか？

顧客のフィードバックやレビューを分析して感情を抽出する

問題番号: 065 Salesforce「Einstein Vision」を活用して画像認識を行う場合、どのようなデータが必要ですか？

高解像度の画像データに適切なラベル付けを行う

問題番号: 066 Salesforce「Einstein Analytics」のダッシュボードにおけるフィルタリング機能を使用する目的として最も適切なものはどれですか？

データをリアルタイムでフィルタリングし、ユーザーに最適なインサイトを提供する

問題番号: 067 Salesforceで「Einstein Discovery」を使用する際に最も重要な要素はどれですか？

データの正確性と整合性を保つための前処理

問題番号: 068 Salesforce「Einstein Analytics」において、ダッシュボードコンポーネントをカスタマイズする際、最も重要な要素はどれですか？

ビジュアル化したデータを使って、リアルタイムで意思決定を行えるようにする

問題番号: 069 Salesforce「Einstein Recommendations」を使用して、顧客に最適な製品を推薦する際の主なステップはどれですか？

顧客データを基にアルゴリズムを訓練し、推薦結果を表示する

問題番号: 070 Salesforceで「Einstein AI」を利用して顧客の行動予測を行う場合、最も重要なデータはどれですか？

顧客の過去の購買履歴と行動データ

問題番号: 071 Salesforce「Einstein Discovery」を使用して、次のうち最も効果的なアクションはどれですか？

顧客の商談データを基に、次のアクションを予測して推奨する

問題番号: 072 Salesforce「Einstein Vision」を使用する際、最も重要なステップはどれですか？

高解像度の画像と適切なラベル付けを行う

問題番号: 073 Salesforce「Einstein Language」の「テキスト分析」を使用する際、最も効果的に感情を抽出するために必要なデータはどれですか？

顧客のテキストフィードバックやレビュー

問題番号: 074 Salesforce「Einstein Analytics」のダッシュボードにおいて、ユーザーがデータを動的に絞り込むために使用する機能はどれですか？

ダッシュボードフィルター

問題番号: 075 Salesforce「Einstein Discovery」で得られたインサイトを営業チームに活用する際、最も効果的な方法はどれですか？

インサイトを基に営業戦略を最適化し、営業活動を改善する

問題番号: 076 Salesforce「Einstein Vision」で得られた認識結果を活用する際、最も重要な手順はどれですか？

画像データに適切なラベルを付け、AIモデルを訓練する

問題番号: 077 Salesforce「Einstein Analytics」のデータに基づいて予測分析を行う場合、最も重要なデータはどれですか？

顧客の過去の購買履歴や商談データ

問題番号: 078 Salesforceで「Einstein AI」の予測機能を使用するための前提条件として最も重要なことはどれですか？

高品質なデータを用意し、前処理を行う

問題番号: 079 Salesforce「Einstein Discovery」の「予測分析」を使用する際、どのようにデータの前処理を行うべきですか？

欠損値を補完し、異常値を検出して修正する

問題番号: 080 Salesforceで「Einstein AI」を利用した予測分析の結果を営業チームに提供するために、最も効果的な方法はどれですか？

予測結果をダッシュボードやレポートで共有し、アクションを提案する

問題番号: 081 Salesforce「Einstein Language」を使用して顧客のフィードバックを分析する際、最も適切な方法はどれですか？

顧客からのテキストフィードバックを分析して感情を抽出する

問題番号: 082 Salesforce「Einstein Discovery」を使用して予測分析を行う際、最も重要なデータの準備はどれですか？

データの整合性を保ち、欠損値を補完する

問題番号: 083 Salesforce「Einstein Analytics」のダッシュボードにおけるフィルタリング機能を使用する目的として最も適切なものはどれですか？

ユーザーが表示するデータを動的に絞り込む

問題番号: 084 Salesforceで「Einstein Vision」を使用する場合、画像認識の精度を向上させるために最も重要な点はどれですか？

高解像度の画像と適切なラベル付けを行う

問題番号: 085 Salesforce「Einstein Analytics」でデータをリアルタイムで視覚化する際、最も重要な機能はどれですか？

ダッシュボードでデータを視覚化し、迅速に意思決定を支援する

問題番号: 086 Salesforce「Einstein Discovery」で提供される予測分析結果をどのように活用することが最も効果的ですか？

予測分析結果を基に、営業戦略やマーケティング施策を最適化する

問題番号: 087 Salesforce「Einstein Language」を利用して、顧客のレビューから感情を分析する際、次のうち最も重要な要素はどれですか？

顧客のレビューやフィードバックのテキストデータ

問題番号: 088 Salesforce「Einstein Vision」を使用する際、モデル訓練のために重要なのはどのデータですか？

高解像度の画像とラベル付けされたデータ

問題番号: 089 Salesforce「Einstein Analytics」でデータをリアルタイムで視覚化する際、重要なステップはどれですか？

データをリアルタイムで更新し、迅速に意思決定をサポートする

問題番号: 090 Salesforce「Einstein Language」の感情分析機能を使用する際、必要なデータはどれですか？

顧客のテキストフィードバックやレビュー

問題番号: 091 Salesforce「Einstein Analytics」で「データフロー」を使用する際、最も重要なことはどれですか？

データの前処理を行い、他のシステムとの連携を管理する

問題番号: 092 Salesforce「Einstein Discovery」で得られるインサイトを基に、営業戦略を最適化する際の最も重要な要素はどれですか？

インサイトを迅速に営業チームに伝え、アクションを促す

問題番号: 093 Salesforce「Einstein Language」の「テキスト分析」を使用する際に最も重要な処理はどれですか？

顧客のテキストデータを分析し、感情や意図を抽出する

問題番号: 094 Salesforce「Einstein Vision」の画像認識を使用する際、最も重要な要素はどれですか？

画像に高解像度で適切なラベルを付ける

問題番号: 095 Salesforce「Einstein Analytics」でリアルタイムのデータ更新を活用する際に最も重要な操作はどれですか？

データの自動更新を設定し、ビジネスインサイトを即時に得る

問題番号: 096 Salesforce「Einstein Discovery」の予測分析機能を活用する際に、重要なデータ準備はどれですか？

欠損データを補完し、異常値を修正する

問題番号: 097 Salesforce「Einstein Recommendations」を使用して顧客に製品を推薦する際、最も重要なデータはどれですか？

顧客の購買履歴や行動データ

問題番号: 098 Salesforce「Einstein Sentiment Analysis」を使用して、顧客のフィードバックから感情を分析する際、最も効果的な方法はどれですか？

顧客からのテキストフィードバックをリアルタイムで分析する

問題番号: 099 Salesforce「Einstein Vision」で画像認識を行う際、ラベル付けを行う最も適切な方法はどれですか？

画像を手動でラベル付けし、AIモデルにトレーニングさせる

100

問題番号: 100 Salesforce「Einstein Analytics」でダッシュボードを作成する際、最も効果的な手法はどれですか？

データを視覚化し、リアルタイムでビジネスの意思決定を支援する

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