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質問 # 57
倫理的負債の例は何ですか?
- A. 有害なバイアスを発見した後の AI 機能の起動
- B. AI データ モデルを再トレーニングするために AI 製品の発売を延期する
- C. データプライバシー法に違反し、罰金を支払うことになる
正解：A
解説：
説明
「有害なバイアスを発見した後に AI 機能を起動することは、倫理的負債の一例です。倫理的負債とは、AI システムに関連する非倫理的または無責任な決定や行為によって引き起こされる潜在的な危害やリスクを表す用語です。倫理的負債は時間の経過とともに蓄積する可能性があり、 「ユーザー、顧客、パートナー、または社会に悪影響を及ぼします。たとえば、有害なバイアスを発見した後に AI 機能を起動すると、ユーザーの信頼、満足度、幸福に影響を及ぼす可能性のある不公平または不正確な結果にユーザーをさらすことになり、倫理的負債が生じる可能性があります。」
質問 # 58
「最小特権の権利」は機密の個人データを扱うリスクをどのように軽減しますか?
- A. データにアクセスできる人の数を制限することによって
- B. 収集される属性の数を減らすことによって
- C. データ保持ポリシーを適用することによる
正解：A
解説：
"The "right of least privilege" reduces the risk of handling sensitive personal data by limiting how many people have access to data. The "right of least privilege" is a security principle that states that each user or system should have the minimum level of access or privilege necessary to perform their tasks or functions.
The "right of least privilege" can help protect sensitive personal data from unauthorized access, misuse, or leakage."
質問 # 59
重みとバイアスによって導かれたつながりの網である AI ツールはどれですか?
- A. ニューラル ネットワーク
- B. ルールベースのシステム
- C. 後で確認するためにこのアイテムにマークを付けます。
- D. 予測分析
正解：A
解説：
Neural networks are a key AI tool designed as a web of interconnected nodes, similar to the human brain's structure. Each connection, or synapse, in a neural network is guided by weights and biases that are adjusted during the learning process. These weights and biases determine the strength and influence of one node over another, facilitating complex pattern recognition and decision-making processes. Neural networks are extensively used in machine learning for tasks like image and speech recognition, among others. For more on neural networks in the context of Salesforce AI, see the Salesforce AI documentation on Neural Networks.
質問 # 60
Cloud Kicks はデータ分析に依存して製品の推奨を最適化します。しかし、CK では、連絡先情報の欠落や不完全な購入履歴など、顧客記録が不完全であるという問題が繰り返し発生しています。
この不完全なデータ品質は会社の運営にどのような影響を与えるでしょうか?
- A. 製品推奨の応答時間が滞っています。
- B. 製品の推奨事項の多様性が向上しました。
- C. 製品推奨の正確性が妨げられます。
正解：C
解説：
"The incomplete data quality will impact the company's operations by hindering the accuracy of product recommendations. Incomplete data means that the data is missing some values or attributes that are relevant for the AI task. Incomplete data can affect the performance and reliability of AI models, as they may not have enough information to learn from or make accurate predictions. For example, incomplete customer records can affect the quality of product recommendations, as the AI model may not be able to capture the customers' preferences, behavior, or needs."
質問 # 61
Cloud Kicks は、同じ顧客の複数のレコードが Salesforce で確実に削除されるようにしたいと考えています。
これを実現するにはどの機能を使用する必要がありますか?
- A. 重複管理
- B. 古いレコードの削除をトリガーします
- C. 標準化されたフィールド名
正解：A
解説：
説明
「Salesforce で同じ顧客の複数のレコードを削除するには、重複管理を使用する必要があります。
重複管理は、Salesforce での重複レコードの防止と管理に役立つ機能です。重複管理は、一致ルール、重複ルール、および重複レコードを検出してマージするための警告メッセージを定義するのに役立ちます。
質問 # 62
営業マネージャーは、AI を使用して、営業担当者が通話をより迅速かつ正確に記録できるようにしたいと考えています。
どの機能が最適なソリューションを提供しますか?
- A. 営業ダイヤラ
- B. 自動生成された販売タスク
- C. 通話概要
正解：C
解説：
The best functionality to help sales representatives log their calls quicker and more accurately is the use of AI-generated Call Summaries. This feature leverages AI to analyze voice data from sales calls and automatically generate concise summaries and actionable insights, which are then logged into the CRM system. This not only speeds up the process of recording call details but also enhances the accuracy of the data captured, reducing the likelihood of human error and ensuring that important details are not missed.
Salesforce provides AI tools that integrate with telephony solutions to enable these capabilities, enhancing the efficiency of sales operations. For more information on Salesforce AI features like Einstein Call Coaching that support this functionality, visit Salesforce Einstein Call Coaching.
質問 # 63
Cloud Kicks は、AI モードを使用して、売上と地域特性に関する履歴データを使用して靴の需要を予測したいと考えています。
この目標を達成するために不可欠なデータ品質の側面は何ですか?
- A. 年齢
- B. 信頼性
- C. ボリューム
正解：B
解説：
"Reliability is an essential data quality dimension to achieve the goal of predicting the demand for shoes using historical data on sales and regional characteristics. Reliability means that the data values are trustworthy, credible, and authoritativefor the AI task. Reliable data can improve the accuracy and confidence of AI predictions, as they reflect the true state or condition of the target population or domain. For example, reliable data can help predict the demand for shoes by using verified andvalidated sales and regional data."
質問 # 64
データが固定観念に従ってラベル付けされると、どのタイプのバイアスが生じますか?
- A. アソシエーション
- B. インタラクション
- C. 社会
正解：C
解説：
"Societal bias results from data being labeled according to stereotypes. Societal bias is a type ofbias that reflects the assumptions, norms, or values of a specific society or culture. For example, societal bias can occur when data is labeled based on gender, race, ethnicity, or religion stereotypes."
質問 # 65
AI 実装におけるデータ品質に関する主な考慮事項は何ですか?
- A. Salesforce AI モデルのトレーニングと微調整におけるデータの役割
- B. AI モデルと Salesforce ワークフローの統合プロセス
- C. Salesforce で AI 機能をカスタマイズするテクニック
正解：A
解説：
"Data's role in training and fine-tuning Salesforce AI models is a key consideration regarding data quality in AI implementation. Data quality is the degree to which data is accurate, complete, consistent, relevant, and timely for the AI task. Data quality can affect the performance and reliability of AI systems, as they depend on the quality of the data they use to learn from and make predictions. Data's role in training and fine-tuning Salesforce AI models means understanding how data is used to build, train, test, and improve AI models in Salesforce, such as Einstein Prediction Builder or Einstein Discovery."
質問 # 66
Cloud Kicks は、正確で最新の記録を確保するためにデータ品質を評価したいと考えています。
データ品質に悪影響を与えるレコードの種類はどれですか?
- A. 構造化
- B. 重複
- C. 完了
正解：B
解説：
Duplicate records negatively impact data quality by creating inconsistencies and confusion in database management, leading to potential errors in customer relationship management (CRM) systems like Salesforce. Duplicates can skew analytics results, lead to inefficiencies in customer service, and result in redundant marketing efforts. Salesforce offers various tools to identify and merge duplicate records, thereby maintaining high data integrity. More about managing duplicate records in Salesforce and ensuring data quality can be found in Salesforce's documentation on duplicate management at Salesforce Duplicate Management.
質問 # 67
Cloud Kicks は、連絡先レコード内の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の側面はどれですか?
- A. 一貫性
- B. 精度
- C. 使用法
正解：A
解説：
"Consistency is the data quality dimensionthat is affected by multiple variations of state and country values in contact records. Consistency means that the data values are uniform and follow a common standard or format across different records, fields, or sources. Inconsistent data can cause confusion, errors, or duplication in data analysis and processing."
質問 # 68
Cloud Kicks は、CRM に AI を組み込むことで事業運営を最適化したいと考えています。
AI で使用できるデータを準備するには、まず何をすべきでしょうか?
- A. 偏ったデータを削除します。
- B. データの結果を決定します。
- C. データの可用性を決定します。
正解：C
解説：
説明
AI を使用して業務を最適化する前に、企業はまずデータの可用性と品質を評価する必要があります。データは AI の燃料であり、十分で関連性のあるデータがなければ、AI は正確で信頼性の高い結果を生み出すことができません。したがって、企業は、どのようなデータを保有し、どこに保存され、どのようにアクセスされ、どのように維持されるかを特定する必要があります。これは、同社が AI プロジェクトの実現可能性と範囲を理解するのに役立ちます。
質問 # 69
Cloud Kicks は、5aiesforce プラットフォームに AI 機能を実装したいと考えていますが、潜在的な倫理とプライバシーの問題について懸念を抱いています。
潜在的な AI バイアスを最小限に抑えるために何を検討する必要がありますか?
- A. 人口統計データを使用して少数派グループを特定します。
- B. 偏ったデータを自動修正する AI モデルを統合します。
- C. Salesforce の信頼できる AI 原則を実装します。
正解：C
解説：
"Implementing Salesforce's Trusted AI Principles is what Cloud Kicks should consider doing to minimize potential AI bias. Salesforce's Trusted AI Principles are a set of guidelines and best practices for developing and using AI systems in a responsible and ethical way. The principles include Accountability, Fairness & Equality, Transparency & Explainability, Privacy & Security, Reliability & Safety, Inclusivity & Diversity, Empowerment & Education."
質問 # 70
ビジネス アナリスト (BA) は、Al の新しい使用例を準備しています。レポートを実行して、使用する予定の属性に null 値が含まれているかどうかを確認します。
BA は、NULL 値をチェックすることでどのデータ品質コンポーネントを検証していますか?
- A. 重複
- B. 完全性
- C. 使用法
正解：B
解説：
By checking for null values, a business analyst (BA) is verifying the data quality component of completeness.
Completeness refers to the absence of missing values or gaps in the data, which is essential for the accuracy and reliability of reports and analytics used in AI models. Null values can indicate incomplete data, which may adversely affect the performance of AI applications by leading to incorrect predictions or insights.
Salesforce emphasizes the importance of data completeness for effective data analysis and provides tools for data quality assessment and improvement. Details on handling data completeness in Salesforce can be explored at Salesforce Help Data Management.
質問 # 71
予測 AI と生成 AI の違いを最もよく説明しているのはどれですか?
- A. 予測 AI と生成は同じ機能を持ちますが、受け取る入力の種類が異なります。
予測 AI は生データを受け取りますが、生成 AI は自然言語を受け取ります。 - B. 予測 AI は機械学習を使用してクラスを作成したり、入力データから出力を予測したりしますが、生成 AI は出力を生成するために機械学習を使用しません。
- C. 指定された入力に対する新しいオリジナルの出力を予測します。
正解：C
解説：
説明
「予測 AI と生成 AI の違いは、予測 AI は既存のデータを分析してパターンや傾向に基づいて予測や推奨を行うのに対し、生成 AI は既存のデータや入力に基づいて新しいコンテンツを作成することです。予測 AI は機械を使用する AI の一種です。既存のデータから学習し、データに基づいて予測や推奨を行うための学習テクニック。たとえば、予測 AI は、履歴データや傾向に基づいて売上、収益、需要を予測するために使用できます。生成 AI は、機械を使用する AI の一種です。 「既存のデータや入力に基づいて、画像、テキスト、音楽、ビデオなどの新しいコンテンツを生成するための学習技術です。たとえば、生成 AI を使用して、リアルな顔を作成したり、要約を書いたり、曲を作曲したり、ビデオを制作したりすることができます。」
質問 # 72
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