WEB問題集
Question#1(Generative AI Leader)
生成 AI の定義はどれですか？
正解：B
生成 AI（Generative AI）の定義は、テキスト、画像、音楽、コードなどの新しいコンテンツやアイデアを生成できる人工知能の一種であり、既存のデータを単に分析するだけでなく、新たなデータや表現を創造する能力を持っています。Google Cloud 認定の文脈でも「生成 AI」はこの意味で使われており、大規模言語モデル（LLM）や拡散モデル（Diffusion Model）などが代表的な技術です。Question#2(Generative AI Leader)
ある企業は、AI エージェントを使って一部のタスクを自動化したいと考えています。全員が AI エージェントのさまざまな機能を理解できるようにしたいと考えています。生成 AI の文脈における AI エージェントの機能はどれですか。
正解：D
生成 AI の文脈における AI エージェントの機能は、状況を分析し、複数のツールを活用し、人間による常時の入力を必要とせずに意思決定を行うことです。AI エージェントは単なるモデルやインターフェースではなく、タスク達成のために必要な情報収集、推論、実行を自律的に行う役割を持ちます。Google Cloud の生成 AI 関連サービスでは、こうしたエージェントがワークフロー全体を自動化し、ユーザーの最小限の指示で高度な業務処理を実現できます。Question#3(Generative AI Leader)
AI エージェントの定義はどれですか。
正解：A
AI エージェントの定義は、与えられた入力と利用可能なツールに基づいて、目標を達成する方法を学習するアプリケーションです。生成 AI の文脈では、AI エージェントは単なる受動的な情報提供者ではなく、タスク達成のために計画、推論、行動を行い、必要に応じて外部ツールや API と連携して自律的に動作します。Google Cloud の生成 AI ソリューションでも、AI エージェントは状況に応じて動作を適応させ、複雑なワークフローの自動化を可能にします。Question#4(Generative AI Leader)
ある企業が、ビデオゲーム用の AI キャラクターを開発しています。この AI キャラクターは、複雑な環境を移動し、ゲーム内で特定の目標を達成するための意思決定を学習する必要があります。AI は、報酬の発見や障害物の克服など、ポジティブな結果につながる行動を取ると正のスコアを受け取り、壁にぶつかる、進行が失われるなどのネガティブな結果につながる行動を取ると負のスコアを受け取ります。この試行錯誤のプロセスを通じて、AI は徐々にキャラクターのゲームプレイ能力を向上させます。企業はどの機械学習手法を使用すべきですか。
正解：B
このシナリオは「試行錯誤を通じて、正の報酬や負の罰則を基に行動を改善する」という特徴を持っており、これは強化学習の典型的な例です。強化学習では、エージェント（ここではゲーム内の AI キャラクター）が環境と相互作用しながら、報酬を最大化するための行動方針（policy）を学習します。Google Cloud の AI 関連用語でも「強化学習」はこのような報酬信号に基づく学習手法として定義されています。Question#5(Generative AI Leader)
研究チームは、さまざまな産業機械から取得した大量のセンサー読み取りデータを収集しました。このデータセットには、温度、圧力、振動レベル、電流などの測定値が含まれており、一定間隔で記録されています。チームはまだこれらの読み取り値にラベルやカテゴリを割り当てておらず、センサーデータのみを基に、潜在的な異常、故障、または機械の動作における自然なグループ分けを特定したいと考えています。この場合、どの機械学習手法を使用すべきですか。
正解：D
このシナリオでは、センサーデータに事前のラベル（異常・正常などの分類）が付与されていないため、教師なし学習が適切です。教師なし学習では、ラベルなしデータからパターンや構造を抽出し、クラスタリング（自然なグループ分け）や異常検知などを行います。この場合、機械の振る舞いを自動的に分類したり、通常と異なる挙動を特定することで、予防保守や品質管理に活用できます。