Salesforce Salesforce-AI-Associate日本語最新問題集[2025]高得点を掴み取れ
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質問 # 28
Einstein 予測ビルダーを使用している顧客は、特定の予測が行われた理由について混乱しています。
Salesforce の Trusted AI の透明性原則に従って、Salesforce プラットフォームでアクセスできる顧客情報はどれですか?
- A. 予測の理論的根拠の説明と、モデルの作成方法を説明するモデル カード
- B. Prediction Builder の仕組みの説明と Salesforce の Trusted AI 原則へのリンク
- C. 口腔ダクトの機能と特徴を明確に説明した製品のマーケティング記事
正解：A
解説：
"An explanation of the prediction's rationale and a model card that describes how the model was created should be accessible on the Salesforce Platform following Salesforce's Trusted AI Principle of Transparency.
Transparency means that AI systems should be designed and developed with respect for clarity and openness in how they work and why they make certain decisions. Transparency also means that AI users should be able to access relevant information and documentation about the AI systems they interact with."
質問 # 29
Cloud Kicks は、履歴データに基づいて顧客の製品への関心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、ある地域の従業員がテキスト フィールドを使用して製品カテゴリを取得しているのに対し、他のすべての地域の従業員は plckllst を使用していることを発見しました。
このシナリオではどのデータ品質ディメンションが影響を受けますか?
- A. 一貫性
- B. 精度
- C. 完全性
正解：A
解説：
説明
「一貫性は、このシナリオで影響を受けるデータ品質の側面です。一貫性とは、データ値が均一であり、さまざまなレコード、フィールド、またはソースにわたって共通の標準または形式に従っていることを意味します。
データに一貫性がない場合、データの分析や処理において混乱、エラー、重複が発生する可能性があります。たとえば、同じ属性に異なるフィールド タイプを使用すると、データの一貫性に影響を与える可能性があります。」
質問 # 30
AI システムのトレーニング時にバイアスが入り込まないようにするにはどうすればよいでしょうか?
- A. 別の仮定を使用します。
- B. さまざまなトレーニング データをインポートします。
- C. プロキシ変数を含めます。
正解：B
解説：
"Using diverse training data is what should be done to prevent bias from entering an AI system when training it. Diverse training data means that the data covers a wide range of features and patterns that are relevant for the AI task. Diversetraining data can help prevent bias by ensuring that the AI system learns from a balanced and representative sample of the target population or domain. Diverse training data can also help improve the accuracy and generalization of the AI system by capturing more variations and scenarios in the data."
質問 # 31
car esc がバイアスする敏感な変数は何ですか?
- A. 性別
- B. 国
- C. 教育レベル
正解：A
解説：
説明
「ジェンダーは、偏見につながる可能性のあるセンシティブな変数です。センシティブな変数とは、個人のアイデンティティや特性に基づいて潜在的に差別や不公平な扱いを引き起こす可能性のある変数です。たとえば、ジェンダーは、人々がどのように認識されるかに影響を与える可能性があるため、センシティブな変数です」 、AI システムによって処理または表現されます。」
質問 # 32
顧客データのプライバシーを保護する最善の方法は何ですか?
- A. すべての顧客データを自動的に匿名化します。
- B. 顧客データの同意設定を追跡します。
- C. 定期的なスケジュールで顧客データをアーカイブします。
正解：B
解説：
説明
「顧客データの同意設定を追跡することは、顧客データのプライバシーを保護するための最良の方法です。データ プライバシーとは、自分の個人データが他者によってどのように収集、使用、共有、保存されるかを制御する個人の権利です。顧客データの同意設定の追跡は、尊重し尊重することを意味します。 「個人データに関する顧客の選択と好み。顧客データの同意設定を追跡することは、データ プライバシー法および規制の遵守を確保し、顧客との信頼と忠誠心を築くのに役立ちます。」
質問 # 33
データ品質が低いとどのような結果が考えられますか?
- A. AI システムによってデータのバイアスが誤って学習され、増幅される可能性があります。
- B. AI 予測はより集中的になり、堅牢性は低下します。
- C. AI モデルは精度を維持しますが、応答時間が遅くなります。
正解：A
解説：
説明
「データ品質が低い場合に考えられる結果は、データのバイアスが AI システムによって誤って学習され、増幅される可能性があることです。データ品質が低いということは、データが不正確、不完全、一貫性がない、無関係、または AI タスクにとって古いことを意味します。データ品質が低いと、次のような可能性があります。」 AI システムには、学習したり正確な予測を行うための十分な情報や正確な情報がない可能性があるため、AI システムのパフォーマンスと信頼性に影響を及ぼします。また、データ品質が低いと、人間のバイアス、社会的バイアス、確証バイアスなどのデータのバイアスが導入または悪化する可能性があります。 AI システムの公平性と倫理に影響を与える可能性があります。」
質問 # 34
AI を使用してオンライン顧客のショッピング エクスペリエンスをパーソナライズすることで、組織はどのようなメリットを得られるのでしょうか?
- A. 顧客はショッピング体験に満足する可能性が高くなります。
- B. 顧客は、エクスペリエンスをパーソナライズする競合サイトにアクセスする可能性が高くなります。
- C. 顧客は、エクスペリエンスをパーソナライズするサイトと個人情報を共有する可能性が高くなります。
正解：A
解説：
説明
「組織は、AI を使用して顧客満足度を向上させ、オンライン顧客のショッピング エクスペリエンスをパーソナライズすることで利益を得ることができます。AI は、顧客の好み、行動、またはニーズに基づいて、カスタマイズされた関連性の高い製品の推奨事項、オファー、またはコンテンツを提供するのに役立ちます。また、AI は、自然言語処理 (NLP) またはコンピューター ビジョン技術を使用して、より魅力的でインタラクティブなショッピング エクスペリエンスを作成します。パーソナライズされたショッピング エクスペリエンスは、顧客の期待、ニーズ、興味を満たすことで顧客満足度を向上させることができます。」
質問 # 35
AI アルゴリズムに使用されるトレーニング データにバイアスをもたらすアクションはどれですか?
- A. 計算コストのかかる大規模なデータセットの使用
- B. 視点と母集団を過小評価するデータセットの使用
- C. 多様な視点と集団を表すデータセットの使用
正解：B
解説：
Introducing bias in training data for AI algorithms occurs when the dataset used underrepresents certain perspectives and populations. This type of bias can skew AI predictions, making the system less fair and accurate. For example, if a dataset predominantly contains information from one demographic group, the AI's performance may not generalize well to other groups, leading to biased or unfair outcomes. Salesforce discusses the impact of biased training data and ways to mitigate this in their AI ethics guidelines, which can be explored further in the Salesforce AI documentation on Responsible Creation of AI.
質問 # 36
AI システムのトレーニング時にバイアスが入り込まないようにするにはどうすればよいでしょうか?
- A. 別の仮定を使用します。
- B. さまざまなトレーニング データをインポートします。
- C. プロキシ変数を含めます。
正解：B
解説：
説明
「AI システムのトレーニング時にバイアスが入り込むのを防ぐためには、多様なトレーニング データを使用する必要があります。多様なトレーニング データとは、データが AI タスクに関連する幅広い特徴やパターンをカバーしていることを意味します。多様なトレーニング データは、AI システムのトレーニングに役立つ可能性があります。」 「AI システムが対象となる母集団またはドメインのバランスのとれた代表的なサンプルから学習するようにすることで、バイアスを軽減します。また、多様なトレーニング データは、データ内のより多くのバリエーションとシナリオを捕捉することで、AI システムの精度と一般化を向上させるのにも役立ちます。」
質問 # 37
人間と AI システム間の効果的な対話の主な利点は何ですか?
- A. 偏ったデータの存在を人間に警告します
- B. より多くの情報に基づいたバランスの取れた意思決定につながります
- C. 人間の関与の必要性を軽減します。
正解：B
解説：
説明
「人間と AI システム間の効果的なインタラクションの主な利点は、より多くの情報に基づいたバランスのとれた意思決定につながることです。効果的なインタラクションとは、人間と AI システムが明確で自然かつ敬意を持った方法で相互に通信し、協力できることを意味します。効果的です。」 「対話は、人間と AI システムの両方の長所を活用し、弱点を補完するのに役立ちます。効果的な対話は、AI システムの使用における信頼、自信、満足度の向上にも役立ちます。」
質問 # 38
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 アプリケーションで顧客の問題をより迅速に解決できるようにしたいと考えています。
最適なソリューションを提供する Einstein 機能はどれですか?
- A. 推奨事項
- B. ケースの分類
- C. ボット
正解：C
解説：
"Bots provide the best solution for a service leader whowants to use AI to help customers resolve their issues quicker in a guided self-serve application. Bots are a feature that uses natural language processing (NLP) and natural language understanding (NLU) to create conversational interfaces that can interactwith customers using text or voice. Bots can help automate and streamline customer service processes by providing answers, suggestions, or actions based on the customer's intent and context."
質問 # 39
Cloud Kicks は、Einstein Prediction Builder を使用して、顧客が特定の製品を購入する可能性を判断したいと考えています。ただし、データ品質は問題です...
データの品質はどのように評価できるのでしょうか?
- A. データ品質を期限切れにするレポートを作成します。
- B. AppExchange のデータ品質アプリを活用する
- C. データ管理戦略を構築します。
正解：B
解説：
説明
「AppExchange のデータ品質アプリを活用することで、データ品質を評価できます。データ品質とは、データが正確、完全、一貫性、関連性があり、AI タスクにタイムリーである度合いです。データ品質は AI システムのパフォーマンスと信頼性に影響を与える可能性があります」は、学習や予測に使用するデータの品質に依存するためです。AppExchange のデータ品質アプリケーションを活用するということは、Salesforce でのデータ品質の測定、監視、改善に役立つサードパーティのアプリケーションまたはソリューションを使用することを意味します。」
質問 # 40
CRM システムのコンテキストにおける Salesforce Trust AI 原則の役割は何ですか?
- A. AI の倫理的かつ責任ある使用のガイド
- B. AI 統合の技術仕様の概要
- C. AI データ モデルの精度のためのフレームワークを提供する
正解：A
解説：
"The role of Salesforce Trust AI principles in the context of CRM systems is guiding ethical and responsible use of AI. Salesforce Trust AI principles are a set of guidelines and best practicesfor 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. The principles aim to ensure that AI systems are aligned with the values and interests of customers, partners, and society."
質問 # 41
データの品質は、Al 主導の意思決定の信頼性にどのような影響を及ぼしますか?
- A. 低品質のデータにより、モデルが過剰適合するリスクが軽減され、予測の信頼性が向上します。
- B. 高品質のデータは、Al 主導の意思決定の信頼性と信頼性を向上させ、ユーザー間の信頼を促進します。
- C. 低品質データと高品質データの両方を使用することで、AI 主導の意思決定の精度と信頼性を向上させることができます。
正解：B
解説：
説明
「高品質のデータは、AI 主導の意思決定の信頼性と信頼性を向上させ、ユーザー間の信頼を促進します。
高品質のデータとは、データが AI タスクにとって正確、完全、一貫性があり、関連性があり、タイムリーであることを意味します。
高品質のデータは、学習して正確な予測を行うための十分な正確な情報を備えているため、AI システムのパフォーマンスと信頼性を向上させることができます。高品質のデータは、ユーザーが AI システムの使用により自信と満足感を得ることができるため、AI 主導の意思決定の信頼性も向上します。」
質問 # 42
生成 AI と予測 AI の主な違いは何ですか?
- A. 生成 AI は既存のデータに類似したコンテンツを検索し、予測 AI は既存のデータを分析します。
- B. 生成 AI は既存のデータを分析し、予測 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ます。
- C. 生成 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 AI は既存のデータを分析します。
正解：C
解説：
説明
「生成 AI と予測 AI の主な違いは、生成 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 AI は既存のデータを分析することです。生成 AI は、画像、テキスト、音楽、ビデオなどの新しいコンテンツをベースに生成できる AI の一種です予測 AI は、既存のデータや入力を分析し、パターンや傾向に基づいて予測や推奨を行うことができる AI の一種です。」
質問 # 43
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：
説明
「Salesforce の Trusted AI 原則の実装は、潜在的な AI バイアスを最小限に抑えるために Cloud Kicks が検討すべきことです。Salesforce の Trusted AI 原則は、AI システムを責任ある倫理的な方法で開発および使用するための一連のガイドラインとベスト プラクティスです。原則には説明責任、公平性が含まれます」平等性、透明性と説明可能性、プライバシーとセキュリティ、信頼性と安全性、包括性と多様性、エンパワーメントと教育。」
質問 # 44
Cloud Kicks は Einstein を使用して予測を生成しますが、正確な結果が表示されませんか?
潜在的な石工にとってこれはどうなるでしょうか？
- A. データ品質が低い
- B. データが多すぎます
- C. 間違った製品です
正解：A
解説：
"Poor data quality is a potential reason for not seeing accurate results from an AI model. Poor data quality means that the data is inaccurate, incomplete, inconsistent, irrelevant, or outdated for the AI task. Poor dataquality can affect the performance and reliability of AI models, as they may not have enough or correct information to learn from or make accurate predictions."
質問 # 45
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