GCP GenAI Leaderのサンプル問題（本番形式・解説付き）

GCP GenAI Leader（Google Cloud・Google Cloud Certified – Generative AI Leader）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、無料の会員登録で解ける模試第1回（60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360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

電機メーカーの経営企画部が、社内研修の資料で artificial intelligence・machine learning・deep learning・generative AI の四語を一枚の図に整理することになった。本文の説明に沿った包含関係はどれか。

artificial intelligence の内側に machine learning があり、その内側に deep learning、さらにその内側に generative AI が位置する（正解）
machine learning の内側に artificial intelligence があり、その内側に deep learning、さらにその内側に generative AI が位置する
deep learning の内側に artificial intelligence と machine learning が並んでおり、generative AI はそれらの外側を包む傘として位置する
generative AI の内側に artificial intelligence があり、machine learning と deep learning はその外側に並列で位置する

解説

artificial intelligence がいちばん広い外側の傘で、その部分集合が machine learning、そのまた部分集合が deep learning、その応用領域が generative AI という順の入れ子です。machine learning を最も外側に置く図は、AI と machine learning の上下が逆転しています。deep learning を最も外側に置く図も、deep learning が machine learning の部分集合であるという関係を崩しています。generative AI を最も外側に置く図は、いちばん内側の応用領域を傘として扱っており、四語の順序がすべて逆になっています。

設問2

小売企業のカスタマーサポート部門が、受け取った問い合わせメールを「返品」「配送」「請求」の3種類に振り分ける仕組みを導入した。この仕事の位置づけはどれか。

文章や画像といった新しい成果物そのものを作り出す generative AI の仕事にあたる
与えられた入力に対してラベルを当てる predictive AI の仕事にあたる（正解）
報酬を最大化する行動を試行錯誤で学ぶ reinforcement learning に固有の仕事にあたる
ノイズを段階的に取り除いて画像を復元する diffusion models の仕事にあたる

解説

問い合わせメールを3種類に振り分けるのは分類であり、入力に対してラベルや数値を当てる predictive AI の仕事です。generative AI の仕事は返信文の下書きのように新しい成果物を作ることで、振り分け自体は成果物の生成を伴いません。reinforcement learning は報酬を手がかりに行動の方策を学ぶ学習方式の名前で、分類という用途を指す語ではありません。diffusion models は画像や動画の生成で使われるモデルの種類で、テキストの振り分けとは対象が違います。

設問3

研修の受講者から「generative AI は machine learning とは別系統の技術なのか」という質問が出た。本文に沿った答えはどれか。

generative AI は natural language processing の一種であり、machine learning とは扱う対象が異なる
generative AI は machine learning の外側にある傘であり、machine learning を部分集合として含んでいる
generative AI は machine learning の内側に位置する技術で、その部分集合の一つにあたる（正解）
generative AI は predictive AI の一種であり、ラベルや数値を当てることを主な仕事にしている

解説

generative AI は deep learning の応用領域として machine learning の内側にあるので、別系統という理解は誤りです。natural language processing は生成AI の登場よりずっと前からある応用領域で、生成AI をその一種として含む関係にはありません。machine learning を含む外側の傘は artificial intelligence であって generative AI ではありません。predictive AI はラベルや数値を当てる側で、新しい成果物を作る generative AI とは仕事が対になります。

設問4

保険会社の企画部が、社内向けの用語集で natural language processing の位置づけを一行で説明したい。本文に沿った記述はどれか。

generative AI の内側に含まれる一種であり、生成AI の登場によって初めて成立した新しい領域である
machine learning の外側にあって deep learning を部分集合として含む、いちばん広い傘にあたる領域である
画像や音声だけを対象とする領域であり、文章の理解や生成はこの領域には含まれない
人間の言語を機械に理解・生成させる応用領域で、入れ子の階層とは別軸で生成AI と重なる（正解）

解説

natural language processing は人間の言語を扱う応用領域の名前で、AI から generative AI までの入れ子とは別軸で重なります。生成AI の一種とする記述は、NLP が生成AI より前から存在する領域である以上、包含関係が逆になっています。いちばん広い傘は artificial intelligence であり、NLP がそこに置かれることはありません。NLP が扱うのは人間の言語そのものなので、文章を対象から外す記述も定義に反します。

設問5

製薬会社のIT部門が、社内標準の用語定義に foundation model の説明を載せることになった。本文の定義に沿うのはどれか。

膨大で多様なデータで大規模に事前学習され、幅広い下流タスクに適応させられる汎用モデル（正解）
特定の一つの業務のために集めた学習データだけで作られ、その業務の中でのみ使われる専用モデル
利用者が過去に入力した指示文を保存しておき、次回以降はそれをそのまま再生して返す仕組み
言語だけを対象として設計されており、画像や音声を入力として受け取ることのできないモデルの総称

解説

foundation model の定義は、大規模に事前学習されて幅広い下流タスクへ適応させられる汎用モデルです。特定の一業務のための専用モデルは、従来のタスクごとに作るやり方であり、foundation model が置き換えた側にあたります。指示文を保存して再生する仕組みは学習も生成も伴わないので、モデルの定義になりません。言語だけを対象とするのは large language models の説明で、foundation model はその上位概念です。

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