本記事は AI-900（Azure AI Fundamentals） 試験対策用の模擬問題集です。 各問題は回答をクリックすると正解と解説が表示されます。
Q1. AIの説明として最も適切なものはどれか
A. 人間と同じ思考をするコンピュータ
B. データを保存・検索する仕組み
C. 知的な問題解決を行うシステムの総称
D. 機械学習アルゴリズムそのもの
回答・解説
正解：C
AIは特定技術ではなく「知的な問題解決を行う仕組み全体」を指す。 機械学習や深層学習はAIを実現する手段の一部。
Q2. 教師あり学習の特徴として正しいものはどれか
A. 正解ラベルを使わない
B. 報酬を最大化する
C. 正解データを使って学習する
D. 人が結果を評価しない ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：C
教師あり学習は「入力データ＋正解ラベル」を用いて学習する。 分類・回帰で使用される。
Q3. 異常検知に最も適した学習方法はどれか
A. 教師あり学習
B. 教師なし学習
C. 強化学習
D. 生成AI ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：B
異常データは事前に用意しにくいため、 通常パターンを学習する教師なし学習が適している。
Q4. 生成AIの特徴として正しいものはどれか
A. データを分類する
B. 新しいコンテンツを生成する
C. 数値予測のみ行う
D. 画像専用技術である ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：B
生成AIは文章・画像・音声・コードなど 新しいデータを生成する点が従来AIとの決定的違い。
Q5. 精度（Accuracy）の説明として正しいものはどれか
A. 正と判定した中で正解の割合
B. 実際に正のものを正と判定できた割合
C. 全体の中で正しく判定できた割合
D. 誤検知の少なさ ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：C
精度＝（正解数 ÷ 全データ数）。 Aは適合率、Bは再現率。
Q6. 見逃しを最小化したい場合に重視すべき指標はどれか
A. 精度
B. 適合率
C. 再現率
D. スループット ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：C
再現率は「本当に正のものをどれだけ検出できたか」。 医療・不正検知で重要。
Q7. 画像内の物体の位置と種類を同時に検出する技術はどれか
A. 画像分類
B. 物体検出
C. OCR
D. 顔認識 ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：B
物体検出は「何が・どこにあるか」を同時に判定する。
Q8. OCRの主な用途はどれか
A. 音声を文字に変換
B. 画像から文字を抽出
C. 感情分析
D. 翻訳 ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：B
OCRは帳票・請求書・PDF処理で多用される。
Q9. 自然言語処理（NLP）の対象はどれか
A. 画像
B. 音声
C. 人間の言語テキスト
D. 数値データ ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：C
NLPは文章の意味理解・分類・翻訳などを扱う。
Q10. 感情分析で判定される内容はどれか
A. 文法構造
B. 話者の年齢
C. ポジティブ・ネガティブ
D. 言語の種類 ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：C
感情分析は文章の感情的傾向を判定する。
Q11. エンティティ認識の例として正しいものはどれか
A. 文の要約
B. 人名・地名の抽出
C. 感情分類
D. 翻訳 ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：B
エンティティ認識は固有名詞を識別する技術。
Q12. Azure OpenAIの特徴として正しいものはどれか
A. 無制限で誰でも利用可能
B. OpenAIと同一の管理方式
C. Azureのセキュリティと統合
D. 無課金で使用できる ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：C
Azure OpenAIは企業向けにセキュリティ・ガバナンスが強化されている。
Q13. LLM（大規模言語モデル）の説明として正しいものはどれか
A. 小規模データ専用モデル
B. 単語をルールで処理
C. 大量のテキストで学習した言語モデル
D. 音声専用AI ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：C
LLMは文章生成・要約・対話を可能にする基盤技術。
Q14. プロンプトとは何か
A. 学習データ
B. モデルの重み
C. AIへの指示文
D. 推論結果 ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：C
プロンプトの書き方が生成結果に大きく影響する。
Q15. ハルシネーションとは何か
A. 高精度な回答
B. 意図的な嘘
C. 事実と異なる生成結果
D. セキュリティ機能 ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：C
生成AIが自信ありげに誤情報を生成する現象。
Q16. RAGの主な目的はどれか
A. 学習を高速化
B. モデルサイズ削減
C. 外部データ参照による正確性向上
D. 音声処理 ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：C
RAGは生成AIの弱点（最新性・正確性）を補う。
Q17. Responsible AIの6原則に含まれないものはどれか
A. 公平性
B. 信頼性と安全性
C. 高速性
D. 説明責任 ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：C
高速性は原則ではない。 6原則：公平性、信頼性、安全性、プライバシー、透明性、説明責任。
Q18. AIバイアスの例として正しいものはどれか
A. 学習時間が長い
B. 特定属性に不利な結果
C. モデルが複雑
D. 推論が遅い ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：B
偏ったデータにより不公平な判断が生じる。
Q19. AI導入時に最も重要な要素はどれか
A. モデルの複雑さ
B. データの品質
C. UIデザイン
D. 学習時間 ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：B
AIの性能はデータ品質に大きく依存する。
Q20. AI-900試験の主な目的はどれか
A. 実装力評価
B. アルゴリズム設計
C. AI概念とAzure AI理解
D. コーディング試験 ▶ 回答・解説
回答・解説
正解：C
AI-900は概念理解＋Azure AIサービスの識別が目的。
20問中16問以上正解できれば、AI-900合格圏です。
