Salesforce Salesforce-AI-Associate日本語試験問題集で[2024年最新] 有効な試験練習問題集解答
Salesforce-AI-Associate日本語問題集で掴み取れ！[最新2024]Salesforce試験合格させます
質問 # 27
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. 偏ったデータを自動修正する AI モデルを統合します。
- B. 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。
- 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 # 28
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 # 29
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. 標準化されたフィールド名
- C. 古いレコードの削除をトリガーします
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 # 30
AI モデルに意図しないバイアスが生じないようにするためには、どのタイプのデータを省略する必要がありますか?
- A. 人口統計
- B. トランザクション
- C. エンゲージメント
正解：A
解説：
説明
「AI モデルに意図しないバイアスが導入されることを避けるために、人口統計データは省略されるべきです。人口統計データは、年齢、性別、人種、民族、収入、教育、職業など、人口または人々のグループの特徴を記述するデータです。 「人口統計データは、アイデンティティや属性に基づいて人々を差別したり、異なる扱いをするために使用されると、偏見につながる可能性があります。人口統計データは、社会や文化における既存の偏見や固定観念を反映する可能性もあり、AI システムの公平性や倫理に影響を与える可能性があります。」
質問 # 31
Cloud Kicks は、Salesforce のケースを分析するためのカスタム 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。アプリケーションは、効率的なケース解決を確実にするために、正確なデータに依存する必要があります。
このカスタム アプリケーションに不可欠なデータ品質ディメンションはどれですか?
- A. 一貫性
- B. 重複
- C. 年齢
正解：A
解説：
説明
「一貫性は、Salesforce でケースを分析するためのカスタム サービス分析アプリケーションを作成するために不可欠なデータ品質の次元です。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。一貫性のあるデータとは、次のことが可能です。カスタム アプリケーションがケースを正確かつ効率的に分析し、有意義な洞察を提供できるようにします。」
質問 # 32
AI 機能における機械学習の重要な特徴は何ですか?
- A. 事前にプログラムされたルールに基づいて意思決定を行います
- B. アルゴリズムを使用してデータから学習し、意思決定を行います
- C. 人間の知性と意思決定を完全に模倣できます
正解：B
解説：
説明
「機械学習は、アルゴリズムを使用してデータから学習し、意思決定を行う AI 機能の重要な特徴です。機械学習は、コンピューターが明示的にプログラムされずにデータから学習できるようにする AI の一分野です。機械学習アルゴリズムは、データを分析し、パターンを識別し、データに基づいて予測や推奨事項を作成します。」
質問 # 33
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. 完全性
- B. 一貫性
- C. 精度
正解：B
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 # 34
ビジネス アナリスト (BA) は、販売プロセスと顧客を強化することでビジネスを改善したいと考えています。
BA はニーズを満たすためにどの AI アプリケーションを使用する必要がありますか?
- A. 販売データのクレンジングと顧客サポートのデータ ガバナンス
- B. 機械学習モデルとチャットボットの予測
- C. リードのスコアリング、機会予測、およびケースの分類
正解：C
解説：
説明
「リード スコアリング、商談予測、およびケース分類は、ビジネス アナリストが販売プロセスと顧客サポートを改善するのに役立つ AI アプリケーションです。リード スコアリングは、コンバージョンの可能性に基づいてリードの優先順位を付けるのに役立ち、機会予測は、将来の売上や収益をベースに予測するのに役立ちます」過去のデータと傾向に基づいており、ケースの分類は、ケースの属性に基づいてケースを分類し、ルーティングするのに役立ちます。」
質問 # 35
Cloud Kicks のデータ品質専門家は、各新しい連絡先に少なくとも電子メール アドレスが含まれていることを確認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. 検証ルール
- B. 重複した一致ルール
- C. 自動入力
正解：A
解説：
説明
「検証ルールを使用して、各新しい連絡先に少なくとも電子メール アドレスまたは電話番号が含まれていることを確認する必要があります。検証ルールは、ユーザーが入力したデータを Salesforce に保存する前に、そのデータにエラーがないかチェックする機能です。検証ルールは、データ値に対して特定の基準または条件を強制することにより、データの品質を向上させます。」
質問 # 36
Cloud Kicks は、AI を使用して販売プロセスと顧客サポートを強化したいと考えています。
どの容量を使用する必要がありますか?
- A. Einstein リードスコアリングとケース分類
- B. セールス パスとオートマトン ケースのエスカレーション
- C. 現在のリードとケースのダッシュボード
正解：A
解説：
説明
「Einstein リード スコアリングとケース分類は、Cloud Kicks が販売プロセスと顧客サポートを強化するために使用すべき機能です。Einstein リード スコアリングとケース分類は、AI を使用して、データに基づいた洞察と推奨事項を提供することで販売プロセスとサービス プロセスを最適化する機能です。 Einstein リードスコアリングは、コンバージョンの可能性に基づいてリードの優先順位を付けるのに役立ち、一方、Einstein ケース分類は、属性に基づいてケースを分類してルーティングするのに役立ちます。」
質問 # 37
AI および CRM データを扱う際にプライバシーの問題を考慮することが重要なのはなぜですか?
- A. 法律および規制の遵守を確保します。
- B. 収集されるデータの量が増加します
- C. すべてのユーザーがデータにアクセスできることを確認します
正解：A
解説：
説明
「AI および CRM データを扱う際には、法律や規制への準拠が保証されるため、プライバシーへの懸念を考慮することが重要です。データ プライバシーは、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、または保存されるかを制御する個人の権利です。データプライバシー法と規制は、個人データに関するデータ主体、データ管理者、およびデータ処理者の権利と義務を定義および強制する法的枠組みです。データ プライバシー法と規制は国、地域、業界によって異なり、異なる要件や制限を課す場合があります。 AI と CRM データをどのように処理できるかについて。」
質問 # 38
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. さまざまなトレーニング データをインポートします。
- B. プロキシ変数を含めます。
- C. 別の仮定を使用します。
正解：A
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 # 39
CRM である AI は、営業担当者が以前の顧客とのやり取りをよりよく理解するのにどのように役立つのでしょうか?
- A. 通話の概要を提供します
- B. パーソナライズされたサービス応答をトリガーします
- C. 製品説明を作成、ローカライズ、翻訳します
正解：A
解説：
説明
「AI と CRM を組み合わせて通話概要を提供することで、営業担当者が以前の顧客とのやり取りをより深く理解できるようになります。通話概要は、自然言語処理 (NLP) を使用して営業担当者と顧客の間の音声会話を分析し、通話の概要またはトランスクリプトを生成する機能です。概要は、電話での重要な情報、洞察、アクション アイテムを提供することで、営業担当者が以前の顧客とのやり取りをより深く理解するのに役立ちます。」
質問 # 40
Salesforce の Trusted AI の包括性原則の実践例は何ですか?
- A. モデルの説明能力を目指す
- B. 多様なデータセットを使用したモデルのテスト
- C. 人権専門家との協力
正解：B
解説：
説明
「Salesforce の Trusted AI の包括性原則の実際の例は、多様なデータセットを使用したモデルのテストです。包括性とは、AI システムが多様性を尊重し、さまざまな視点、背景、経験を包含するように設計および開発されるべきであることを意味します。多様なデータセットを使用したモデルのテストは役立ちます。モデルが公正で偏りがなく、対象となる集団や領域を代表するものであることを保証します。」
質問 # 41
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 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
- B. AI 統合の技術仕様の概要
- C. AI の倫理的かつ責任ある使用のガイド
正解：C
解説：
説明
「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、AI の倫理的かつ責任ある使用を導くことです。Salesforce Trust 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。原則この原則には、説明責任、公平性と平等、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が含まれており、AI システムが顧客、パートナー、社会の価値観や利益と確実に一致するようにすることを目的としています。 」
質問 # 42
Cloud Kicks は、過去のデータに基づいて顧客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、従業員地域では製品カテゴリを取得するためにテキスト フィールドを使用しているのに対し、他のすべての場所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。
このシナリオでは、データ品質のどの側面が影響を受けますか?
- A. 完全性
- B. 一貫性
- C. 精度
正解：B
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。
一貫性のないデータは、データ分析および処理において混乱、エラー、または重複を引き起こす可能性があります。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 # 43
AI モデルをトレーニングする際の Salesforce の誠実さのガイドラインを例示するステートメントはどれですか?
- A. AI が生成した応答を使用する場合は、適切な同意と透明性を確保します。
- B. トレーニング中の AI モデルの二酸化炭素排出量と環境への影響を最小限に抑えます。
- C. 組み込まれたガードレールとガイダンスを使用して、バイアス、有害性、有害なコンテンツを制御します。
正解：A
解説：
説明
「AI が生成した応答を使用する際に適切な同意と透明性を確保することは、AI モデルをトレーニングする際の Salesforce の誠実さのガイドラインを例示する声明です。Salesforce の誠実さのガイドラインは、AI システムが誠実さと誠実さを尊重して設計および開発されるべきであると述べている、信頼される AI 原則の 1 つです。」適切な同意と透明性の確保とは、ユーザーのデータが AI システムによってどのように使用または生成されるかに関するユーザーの選択と好みを尊重し尊重することを意味します。適切な同意と透明性の確保は、明確で正確な情報と情報を提供することも意味します。 AI システムとその出力に関するドキュメント。」
質問 # 44
AI モデルのトレーニング データにおけるバイアスの潜在的な原因は何ですか?
- A. データはソース システムからエリアタイムで収集されます。
- B. データは、さまざまなソースおよび人口統計から収集されます。
- C. データは特定の人口統計またはソースに偏っています。
正解：C
解説：
説明
「AI モデルのトレーニング データにおけるバイアスの潜在的な原因は、データが特定の人口統計やソースに偏っていることです。データが歪んでいるということは、データのバランスが取れていない、または対象となる母集団や領域を代表していないことを意味します。データが歪んでいると、バイアスが生じたり、バイアスが悪化したりする可能性があります」 AI モデルでは、データの特定のサブセットにモデルを過適合または過小適合する可能性があるため、たとえば、データが特定の年齢層や性別など、限られたまたは偏った人口統計やソースから収集された場合、データの偏りがバイアスにつながる可能性があります。 、人種、場所、またはプラットフォーム。」
質問 # 45
Einstein のどの機能が営業の効率と有効性を高めますか?
- A. 商談スコアリング、リード スコアリング、アカウント インサイト
- B. 商談スコアリング、商談リスト ビュー、商談ダッシュボード
- C. 商談リスト ビュー、リード リスト ビュー、アカウント リスト ビュー
正解：A
解説：
説明
「商談スコアリング、リードスコアリング、アカウントインサイトは、営業の効率と有効性を向上させる Einstein の機能です。商談スコアリングとリードスコアリングは、予測モデルを使用して、成約または変換の可能性に基づいて商談とリードにスコアを割り当てます。アカウントインサイトは自然言語処理を使用します。 (NLP) 業界、場所、イベントに基づいてアカウントに関する関連ニュースと洞察を提供します。」
質問 # 46
CRM における AI アルゴリズムのバイアスは何を引き起こす可能性がありますか?
- A. CRM システムにおける倫理的課題
- B. パーソナライゼーションとターゲット マーケティングの変更
- C. 広告費の増加
正解：A
解説：
説明
「CRM における AI アルゴリズムのバイアスは、CRM システムの倫理的課題につながる可能性があります。バイアスとは、AI アルゴリズムが、無関係または不公平な基準に基づいて、特定のグループや結果を支持したり差別したりすることを意味します。バイアスは、CRM システムの公平性と倫理に影響を与える可能性があるのと同様に、CRM システムの公平性と倫理にも影響を与える可能性があります」 「AI アルゴリズムによって顧客がどのように認識され、扱われ、表現されるのか。たとえば、AI アルゴリズムが顧客のアイデンティティや特性に基づいて不正確または有害な予測や推奨を行う場合、偏見によって CRM システムの倫理的課題が生じる可能性があります。」
質問 # 47
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. データ管理戦略を構築します。
- B. AppExchange のデータ品質アプリを活用する
- C. データ品質を期限切れにするレポートを作成します。
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 # 48
Salesforce の安全ガイドラインを念頭に置いて、信頼できる生成 AI を開発および実装するには、どのアクションを実行する必要がありますか?
- A. 二酸化炭素排出量を削減するために、適切なサイズのモデルを開発します。
- B. 毒性を軽減し、PII を保護するガードレールを作成します。
- C. AI がコンテンツを作成して自動的に配信する場合は透明性を保ちます。
正解：B
解説：
説明
「有害性を軽減し、PII を保護するガードレールの作成は、Salesforce の安全ガイドラインを念頭に置いて、信頼できる生成 AI を開発および実装するために講じるべきアクションです。Salesforce の安全ガイドラインは、AI システムを設計および開発する必要があることを規定する Trusted AI 原則の 1 つです」人間と環境の安全と福祉を尊重します。ガードレールの作成とは、AI システムによって引き起こされる潜在的な危害やリスクを防止または制限できる対策やメカニズムを実装することを意味します。たとえば、ガードレールの作成は、不適切なものをフィルタリングすることで毒性を軽減するのに役立ちます。ガードレールを作成すると、AI システムによって生成された個人情報や機密情報をマスキングまたは匿名化することで、PII を保護することもできます。」
質問 # 49
Cloud Kicks は、購入履歴からの製品の色に基づいて、顧客に表示する特定の色の靴を推奨する、買い物客向けの新しい製品推奨機能を実装しています。
このシナリオではどのタイプのバイアスが発生する可能性が最も高いでしょうか?
- A. 確認
- B. 社会
- C. 生存者
正解：A
解説：
説明
「このシナリオでは確証バイアスが発生する可能性が最も高くなります。確証バイアスは、データや情報が人の既存の信念や期待を裏付けたり裏付けたりするときに発生するバイアスの一種です。たとえば、製品の推奨機能が靴のみを推奨する場合に確証バイアスが発生する可能性があります」顧客の選択に影響を与える可能性のある他の要素や好みを考慮することなく、顧客の購入履歴に基づいて特定の色の選択を行います。」
質問 # 50
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