AI-901のサンプル問題（本番形式・解説付き）

AI-901（Microsoft・Azure AI Fundamentals）の出題形式を、実際の問題で確かめられます。ここに掲載する5問は、無料の会員登録ですぐ解ける模試第1回（51問）の冒頭から抜粋したオリジナル問題です。当サイトは全401問を本番CBT準拠の形式で収録しており、この5問はそのごく一部にあたります。

設問1

顔認証を用いた勤怠管理システムを導入したところ、特定の人種のユーザーで本人認証に失敗する割合が、他のユーザーより明らかに高いことが判明した。この問題を是正する際に最も直接的に関係する責任あるAIの原則はどれか。

公平性（正解）
透明性
信頼性と安全性
包括性

解説

特定の人種のユーザーで認証失敗率が高いという属性による性能差を是正し、すべての人を公平に扱うことを目指すのは公平性(Fairness)です。顔認識モデルの学習データの人種構成に偏りがある場合によく起こる典型的な公平性の問題です。

他の選択肢が誤りである理由

「透明性」透明性はAIの判断根拠や仕組みを利用者が理解できるようにする原則であり、人種による認証精度の差そのものを是正する原則ではありません。
「信頼性と安全性」信頼性と安全性はAIが想定通りに安定して安全に動作することを指す原則で、特定属性への性能差の是正とは焦点が異なります。
「包括性」包括性は多様な背景を持つ人がAIの恩恵を受けられるように設計する原則ですが、この設問の核心は『既に生じている属性間の性能格差の是正』であり、公平性がより直接的に該当します。

設問2

AIモデルの学習に顧客データを利用する際、目的の達成に必要な項目だけを収集し、不要になったデータは定めた保持期間を過ぎたら削除するポリシーを設けた。この取り組みが最も直接的に支える責任あるAI原則はどれか。

透明性
公平性
プライバシーとセキュリティ（正解）
包括性

解説

必要最小限のデータ収集(データ最小化)と、定めた保持期間を過ぎたデータの削除ポリシーは、個人データの過剰な収集・保持によるリスクを減らすプライバシーとセキュリティの実践です。

他の選択肢が誤りである理由

「透明性」透明性はAIの仕組みや限界を利用者が理解できるようにする原則であり、データ収集範囲や保持期間の制限そのものとは観点が異なります。
「公平性」公平性は特定グループへの偏りを排除する原則であり、データの収集範囲や保持期間を制限することとは焦点が異なります。
「包括性」包括性は多様なユーザーがAIの恩恵を受けられるようにする原則であり、データ最小化や保持期間の設定とは観点が異なります。

設問3

与信審査AIの判断について、誰がどの設定でモデルを承認し、どのバージョンのモデルがいつ使われたかを追跡できるよう、変更履歴と判断結果の監査ログを保存する仕組みを整えた。これは主にどの責任あるAI原則を実践しているか。

透明性
説明責任（正解）
公平性
包括性

解説

誰がどの設定でモデルを承認し、どのバージョンがいつ使われたかを追跡できるよう変更履歴と判断結果の監査ログを保存する仕組みは、AIの運用に人間が責任を持てる体制を整える説明責任(Accountability)の実践です。

他の選択肢が誤りである理由

「透明性」透明性はAIの仕組みや判断根拠を利用者が理解できるようにする原則であり、内部統制のための監査ログの保存とは焦点がやや異なります。
「公平性」公平性は特定グループへの偏りを排除する原則であり、監査ログやバージョン管理の仕組みそのものとは観点が異なります。
「包括性」包括性は多様なユーザーがAIを利用できるように配慮する原則であり、監査ログによる統制の仕組みとは観点が異なります。

設問4

社内文書の内容にもとづいてFAQに回答するチャットボットを開発している。ハルシネーション(事実と異なる回答)を減らすための対策として最も適切なものはどれか。

モデルのtemperature(温度)パラメーターを最大限に高く設定し、より多様な表現で回答させる
プロンプトによる指示を与えず、モデルの自由な生成にすべて任せる
生成された回答を人間がレビューする工程を廃止し、応答速度を最優先にする
検索拡張生成(RAG)の仕組みで社内文書を検索し、その内容に基づいて回答を生成するようグラウンディングする（正解）

解説

検索拡張生成(RAG)によって信頼できる社内文書を検索し、その内容に基づいて回答を生成させる(グラウンディングする)ことは、ハルシネーションを抑える代表的な手法です。

他の選択肢が誤りである理由

「モデルのtemperature(温度)パラメーターを最大限に高く設定し、より多様な表現で回答させる」temperatureを高く設定すると出力の多様性・ランダム性が増し、事実から逸脱した回答(ハルシネーション)がかえって発生しやすくなるため、対策としては逆効果です。
「プロンプトによる指示を与えず、モデルの自由な生成にすべて任せる」プロンプトによる制約を与えずモデルに自由な生成を任せると、根拠のない内容を生成するリスクが高まります。
「生成された回答を人間がレビューする工程を廃止し、応答速度を最優先にする」人間によるレビューを廃止することは責任あるAIの説明責任の観点からも望ましくなく、誤った回答を検出する機会を失うためハルシネーション対策にはなりません。

設問5

ある企業がAIを活用した会議支援アプリを開発するにあたり、視覚に障害のあるユーザーがスクリーンリーダーだけで全機能を操作できるように配慮し、さらに聴覚に障害のあるユーザーのために発言をリアルタイムで字幕化する機能を標準で搭載することにした。この設計方針が最もよく体現している責任あるAIの原則はどれか。

包括性(Inclusiveness)（正解）
公平性(Fairness)
透明性(Transparency)
説明責任(Accountability)

解説

身体的な能力にかかわらず、障害のある人々を含むすべての人がAIの恩恵を受けられるよう最初から配慮して設計することは、あらゆる人を関与させ力づける包括性(Inclusiveness)の実践です。スクリーンリーダー対応やリアルタイム字幕は、障害のあるユーザーの利用機会を広げる代表的な取り組みです。

他の選択肢が誤りである理由

「公平性(Fairness)」公平性は、性別や人種などの属性によってAIが不当な差別や品質の格差を生まないようにする原則です。本問はグループ間の性能差を是正する話ではなく、障害のある人が使えるよう利用機会そのものを広げる設計なので、焦点は公平性ではなく包括性にあります。
「透明性(Transparency)」透明性は、AIがどのように動作し何に基づいて判断したのかを利用者が理解できるようにする原則であり、障害のあるユーザーへのアクセシビリティ確保とは観点が異なります。
「説明責任(Accountability)」説明責任は、AIシステムがもたらす結果に対して開発者や運用者が責任を持ち統制する原則であり、多様なユーザーが使えるようにアプリを設計することとは直接対応しません。

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