ぴよパスAIの社会実装と数理・統計
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- 正解済みまだ正解していませんQ1初級
機械学習を使うシステムの開発で、本格的な開発に入る前にPoC（Proof of Concept・概念実証）を行う目的として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢1が正解です。機械学習の開発工程を整理したCRISP-ML(Q)の論文（Studerら, arXiv:2003.05155）は、プロジェクトを始める前に実現可能性を確かめることを勧め、ある分野で初めて機械学習を使うときはPoCで実現可能性を示すのが一般的だとしています。その確認…
関連キーワード: PoC・AIプロジェクトの進め方・CRISP-ML
- 正解済みまだ正解していませんQ2上級
データ分析のプロセスモデルであるCRISP-DMと、それを機械学習向けに拡張したCRISP-ML(Q)に関する説明として、最も不適切なものはどれか。
解説: 肢3が不適切です。CRISP-ML(Q)を提案した論文（Studerら, arXiv:2003.05155）は、実務ではビジネスの目標が手に入るデータによって決まったり変わったりするため、CRISP-DMで別々だったビジネス理解とデータ理解を1つの段階にまとめたと述べています。細…
関連キーワード: CRISP-DM・CRISP-ML・AIプロジェクトの進め方
- 正解済みまだ正解していませんQ3中級
MLOpsと、運用を始めた後の機械学習システムの扱いに関する説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢1が正解です。Google CloudのMLOpsの解説は、モデルは絶えず変わるデータの性質によって性能が落ちうるため、データの要約統計量を追い、運用中の性能を監視して、期待から外れたら通知や切り戻しを行うとし、新しいデータでの再学習も挙げています。肢2は誤りです。Sculle…
関連キーワード: MLOps・AIプロジェクトの進め方・技術的負債・再学習
- 正解済みまだ正解していませんQ4中級
次の文は、データリーケージが起きる手順の例である。（ A ）（ B ）に入る語の組合せとして、最も適切なものはどれか。 ・翌日の来店者数を予測するモデルで、予測を行う時点より（ A ）に記録される値を特徴量に加えて学習する。 ・標準化に使う平均と標準偏差を（ B ）から求め、その値で学習データとテストデータの両方を変換する。
解説: 肢4が正解です。scikit-learnの解説（Common pitfalls）は、データリーケージを、予測の時点では手に入らない情報がモデルの構築に使われることとし、交差検証などの見積もりが楽観的になり、本番の新しいデータで性能が落ちると説明しています。Aは「後」です。予測を行…
関連キーワード: データリーケージ・前処理・時系列データ
- 正解済みまだ正解していませんQ5初級
機械学習の学習データの準備に関する説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢3が正解です。AI事業者ガイドライン（第1.2版）の別添は、学習データのラベルは多くの場合人が作成・付与するため、付与する人のバイアスが入り込むことに留意するよう求めています。肢1は誤りで、コーパスは文章を大量に集めたものです。Manningらの『Introduction to…
関連キーワード: アノテーション・コーパス・オープンデータセット
- 正解済みまだ正解していませんQ6上級
確率分布に関するAからDまでの記述のうち、適切なものをすべて挙げた組合せはどれか。 A 正規分布は連続型の分布で、平均μと標準偏差σの2つのパラメータで分布が決まり、平均を中心に左右対称である。 B 二項分布は、成功確率pの試行をn回独立に行ったときの成功回数の分布で、連続型の分布である。 C ポアソン分布は、一定の時間内に起きる事象の回数を表す離散型の分布で、平均と分散がともにパラメータλに等しい。 D ベルヌーイ分布は、1回の試行で成功か失敗の2通りの結果をとる分布で、これをn回独立に繰り返したときの成功回数はポアソン分布に従う。
解説: AとCが適切で、BとDが不適切です。A：NIST/SEMATECH e-Handbookは、正規分布を位置のパラメータμと尺度のパラメータσで表し、平均・中央値・最頻値がいずれもμに一致する左右対称の分布としています。B：二項分布は、n回の試行での成功回数x＝0, 1, …, n…
関連キーワード: 確率分布・正規分布・二項分布・ポアソン分布・ベルヌーイ分布
- 正解済みまだ正解していませんQ7初級
ある店舗の6日間の問い合わせ件数は4, 7, 5, 9, 5, 6（件）であった。このデータの平均値・中央値・最頻値の組合せとして、最も適切なものはどれか。
解説: 肢4が正解です。NIST/SEMATECH e-Handbookの定義では、平均値は合計をデータの個数で割った値、中央値は小さい順に並べたときの真ん中の値（個数が偶数なら中央の2つの平均）、最頻値は最もよく現れる値です。平均値＝(4＋7＋5＋9＋5＋6)÷6＝36÷6＝6。中央値…
関連キーワード: 平均・中央値・最頻値
- 正解済みまだ正解していませんQ8初級
5人の小テストの点数は3, 5, 6, 7, 9（点）であった。分散はデータの個数nで割る母分散として求めるとき、標準偏差（母分散の正の平方根）として最も適切なものはどれか。
解説: 肢2が正解です。平均＝(3＋5＋6＋7＋9)÷5＝30÷5＝6。平均からの差は−3, −1, 0, 1, 3で、その二乗の和＝9＋1＋0＋1＋9＝20。母分散＝20÷5＝4、標準偏差＝√4＝2です。NIST/SEMATECH e-Handbookも、標準偏差は分散の平方根で、分散…
関連キーワード: 分散・標準偏差・平均
- 正解済みまだ正解していませんQ9中級
ある抽選は1回の参加費が100円で、1等（1,000円）の当たる確率が0.05、2等（200円）の当たる確率が0.2、はずれ（0円）の確率が0.75である。参加費を差し引いた1回あたりの損益の期待値として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢4が正解です。期待値は、とりうる値にその確率を掛けて足し合わせたものです（Goodfellowら『Deep Learning』3.8節の離散型の期待値の式）。賞金の期待値＝1,000×0.05＋200×0.2＋0×0.75＝50＋40＋0＝90円。参加費100円を差し引くと、損…
関連キーワード: 期待値・確率変数・確率分布
- 正解済みまだ正解していませんQ10中級
ある工場では製品の10%が不良品である。検査に使うAIは、不良品の90%を「不良」と判定し、良品の10%も「不良」と判定してしまう。AIが「不良」と判定した製品が実際に不良品である確率として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢1が正解です。ベイズの定理 P(不良｜判定)＝P(判定｜不良)×P(不良)÷P(判定) を使います（Goodfellowら『Deep Learning』3.11節。P(判定)は場合分けした確率の和で求めます）。P(判定)＝0.9×0.1＋0.1×0.9＝0.09＋0.09＝0.…
関連キーワード: 条件付き確率・ベイズの定理・事前確率
- 正解済みまだ正解していませんQ11中級
2つの変数x、yについて、xの分散が16、yの分散が25、xとyの共分散が12であった（分散と共分散はいずれもデータの個数nで割って求めた値とする）。xとyの相関係数として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢3が正解です。相関係数は、共分散を2つの変数の標準偏差の積で割った値です（NISTのDataplotの説明はr＝Sxy÷(√Sxx×√Syy)と定義しており、分子と分母をnで割ると、共分散÷標準偏差の積と同じになります）。標準偏差はxが√16＝4、yが√25＝5なので、r＝12…
関連キーワード: 相関係数・共分散・標準偏差
- 正解済みまだ正解していませんQ12上級
2次元のベクトルa＝(3, 4)とb＝(6, 8)について、aとbのユークリッド距離とコサイン類似度の組合せとして、最も適切なものはどれか。
解説: 肢1が正解です。ユークリッド距離は2点の差のベクトルの長さで、√((6−3)²＋(8−4)²)＝√(9＋16)＝√25＝5。コサイン類似度は内積をそれぞれの長さの積で割った値で、内積＝3×6＋4×8＝18＋32＝50、長さは|a|＝5、|b|＝10なので、50÷(5×10)＝1で…
関連キーワード: ユークリッド距離・コサイン類似度・ベクトル
- 正解済みまだ正解していませんQ13中級
ある分類モデルは、1件ごとに互いに独立に確率0.8で正しく分類する。3件を分類したとき、ちょうど2件が正しく分類される確率として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢2が正解です。成功確率pの試行をn回独立に行い、成功がちょうどx回となる確率は、二項分布の式 nCx×p^x×(1−p)^(n−x) で求めます（NIST/SEMATECH e-Handbookの二項分布の確率質量関数）。n＝3、x＝2、p＝0.8を代入すると、3C2×0.8²…
関連キーワード: 二項分布・確率分布・ベルヌーイ分布
- 正解済みまだ正解していませんQ14中級
統計的な検定とデータの見方に関する説明として、最も不適切なものはどれか。
解説: 肢4が不適切です。米国統計学会（ASA）が2016年に公表したp値に関する声明は、p値は調べている仮説が正しい確率を測るものではないと明記しています。p値は帰無仮説が正しいと仮定したうえで計算される確率で、データがその仮定とどれだけ相容れないかを示す手がかりです。肢1は総務省統計…
関連キーワード: 帰無仮説・対立仮説・疑似相関・外れ値
- 正解済みまだ正解していませんQ15初級
モデルのパラメータを推定する最小二乗法と最尤法に関する説明として、最も適切なものはどれか。
解説: 肢2が正解です。NIST/SEMATECH e-Handbookによると、最小二乗法は観測値とモデルの値の差（残差）の二乗和が最小になるようにパラメータを決める方法です。最尤法は、選んだ確率モデルのもとでそのデータが得られる確率（尤度）を式に表し、それを最大にするパラメータを推定…
関連キーワード: 最小二乗法・最尤法・尤度
この科目の学習ポイントを読む
ぴよパスではG検定（ジェネラリスト検定）の問題を8カテゴリに分けています。AIの社会実装と数理・統計にはオリジナル予想問題を15問収録し、サイト内のG検定（ジェネラリスト検定）全180問の約8%を占めます。この割合は本試験の出題比率ではありません。このカテゴリの収録テーマにはAIプロジェクトの進め方・確率分布・CRISP-ML・二項分布などがあります。本試験の情報は合格率76.97%（2026年第5回・オンライン試験と会場試験の合計。受験者14,908名・合格者11,475名）・試験時間100分・受験料13,200円です。
回答後に解説を読み、分からなかった用語や手順をテキストで確かめてから解き直す使い方ができます。関連する用語や条件は、人工知能とその動向・機械学習の概要・ディープラーニングの概要などのカテゴリでも確認できます。模擬試験はPremiumの機能です。問題数・科目構成・制限時間は模試の開始画面で確認してください。
AIの社会実装と数理・統計の出題傾向 — 収録全15問の分析
ぴよパスに収録しているG検定（ジェネラリスト検定）「AIの社会実装と数理・統計」のオリジナル練習問題 全15問を集計した、実データに基づく傾向まとめです
難易度の構成
初級5問・中級7問・上級3問の全15問構成です。
頻出テーマ (出題数の多い順)
- AIプロジェクトの進め方3問
- 確率分布3問
- CRISP-ML2問
- 二項分布2問
- ベルヌーイ分布2問
次の科目へ
AIに関する法律と契約27 問プレミアム会員限定
8分野を横断して、知識の穴を見つける
オンライン試験とほぼ同じペース（1つあたり約41秒）で、技術分野から法律・倫理まで8分野を混ぜて解きます。JDLAは分野ごとの出題数と合格ラインを公表していないため、配分と70%の目安はぴよパスの設定です。
60問の短縮演習を始めるAIの社会実装と数理・統計 — よくある質問
この科目の問題数・学習順序・出題比率・合格ラインの目安をまとめました
- G検定（ジェネラリスト検定）のAIの社会実装と数理・統計は何問用意されていますか？
- ぴよパスではG検定（ジェネラリスト検定）のAIの社会実装と数理・統計に全15問のオリジナル練習問題を用意しています。G検定（ジェネラリスト検定）の収録全180問のうち約8%です。回答後に解説を確認できます。初級・中級・上級のバッジは問題の難易度の目安で、解いた人の習熟度を示すものではありません。
- AIの社会実装と数理・統計はどんな順序で学習するのがおすすめですか？
- テキストで学んだ範囲や、確認したい用語の問題から取り組めます。迷う場合は一覧の先頭から数問解き、解説を読んでも分からない箇所をテキストで確認してください。問題番号は一覧内の順番です。ぴよパスではG検定（ジェネラリスト検定）の問題を8カテゴリ（AIの社会実装と数理・統計 / 人工知能とその動向・機械学習の概要・ディープラーニングの概要・ディープラーニングの要素技術）に分けているので、関連する内容は別のカテゴリでも確認できます。
- AIの社会実装と数理・統計の問題数は、通常演習と模試でどう違いますか？
- AIの社会実装と数理・統計は、ぴよパスでG検定（ジェネラリスト検定）の問題を分けている8カテゴリの一つです。ぴよパスに収録しているAIの社会実装と数理・統計の問題数は15問 / 全180問で、収録全体の約8%にあたります。ぴよパスの模擬試験の基本設定では、AIの社会実装と数理・統計を全60問中5問（約8%）出題します。これは模試の配分であり、本試験の出題比率を示すものではありません。
- AIの社会実装と数理・統計で合格ラインを割らないためのコツはありますか？
- G検定（ジェネラリスト検定）の合格基準は「合格ラインと得点は公表されていません（JDLAの公式FAQ『合格ラインおよび得点については開示しておりません』）」です。科目別の条件は「技術分野・法律・倫理分野ごとの足切りの有無も公表されていません」です。サイト内のカテゴリ分けと本試験の科目区分は一致しない場合があります。AIの社会実装と数理・統計の正答率だけで合否を判断せず、間違えた問題の内容と、本試験で適用される基準を確認してください。