5級
スキル作成とAI設計の説明に加え、ツールのインストール・設定・更新コマンドを質問します。
受験資格
年齢制限はありません。12歳未満の児童も受験できます。
画面共有による面接
審査官が先にPC環境を確認してから質問します。即座に対応し、指定の作業を速やかに完了してください。
- Zoomではウィンドウやのタブだけでなく、画面全体を共有します。
- 共有PCのリモート制御権を審査官に渡します。審査官はOSのディスプレイ設定を操作し、追加のモニターが接続されていないことを先に確認します。
- 確認後は共有画面で自分で回答・作業します。評価対象ツールを使うことはインタビューの一部ですが、回答や解決を密かにや他人へ任せるのは不正です。
5級のインタビュー課題例
- 作成を指示されたらすぐに入力を始め、30秒以内に完成させます。作成後60秒以内に実際に動作することを検証します。AIを使う不正を防ぐため、スキル作成は30秒に制限し、動作を証明するために追加で60秒が与えられます。
- ・・・・・などのツールをインストール・設定・更新するコマンドについて質問します。 ためらわず自分でコマンドを入力し、インストールと設定を行ってください。
- 指定テーマのAIをどう作るか聞かれたら、ためらわず即座に答え始め、3分以内に作成の全過程の説明を終えます。
検証の60秒はスキル作成完了後から別に数えます。作成時間の30秒には含めません。
この難易度の問題が複数出されます。これが入門の5級の水準です。
必須プログラミング言語
5級から1級まで、全ての級の共通必須です。
Shell Scripting
を作り、動かすコンピューターを扱うための土台となる言語です。
この資格は 5 級から 1 級まですべての級でを求めます。AI をゼロから作る作業 — の取得、の実行、結果の移動、をに載せること — はたいていで行われ、モデルをどの言語で書いても、それを実行し、つなぎ、するのはです。(を書かずに画面操作でモデルを作るツールもあり、やアプリで AI を使うだけならは不要です。この資格は作って自動化する力を見るのでシェルを求めます。)
シェルプログラミングを学ぶ設計質問の例
指定されたテーマのAIをどう作りますか。目的・データ・ツールと結果の検証方法を説明してください。
これは設計質問の一例です。面接ではこの一問だけでなく、各級に合う複数の質問と課題が出ます。
何を学ぶか
- すぐに入力を始め、指定されたを30秒以内に作ります。
- 作成後60秒以内にスキルの実際の動作を検証します。
- 指定テーマのAI設計を即座に説明し始め、3分以内に作成の全過程を説明します。
どう評価されるか
- スキルを30秒以内に完成させたか。
- 作成後60秒以内に実際の動作を検証したか。
- この水準の複数の問題に外部の助けなく即座に対応したか。
試験の構成
筆記試験と実技試験はありません。Zoomで画面全体を共有する面接一つで級を決めます。審査官が級に合った質問をすると、受験者はすぐに自分の言葉で説明し、審査官は追加の質問で理解の深さを確かめます。
面接の予想質問
以下の20問は、面接で審査官が尋ねるかもしれない質問の例です。正解の単語一つを当てようとせず、声に出して説明してみてください。開くと説明の例と追加の質問が見られます。公式の試験問題ではありません。
人工知能の基本の言葉
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1
審査官 が何の略で、どんな意味なのかを説明してください。
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説明の例 AI は Artificial Intelligence の略です。Artificial は「人が作った」、Intelligence は「考えたり学んだりする力」という意味なので、日本語では人工知能といいます。
追加の質問 今日使った AI を一つ挙げて、それがあなたのために何をしてくれるかを話してください。
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2
審査官 （Algorithm）とは何かを、ふだんの生活の例を挙げて説明してください。
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説明の例 アルゴリズムは、問題を解く手順を順番に書いた手続きです。インスタントラーメンを作る手順のように段階が決まっていて、コンピューターは人が作ったアルゴリズムをそのとおりに実行します。多くは同じ入力に同じ結果を出すように作られますが、わざと乱数を使うアルゴリズムは実行するたびに結果が変わることがあります。
追加の質問 アルゴリズムの手順を一つ入れ替えると、結果はどう変わりうるでしょうか？
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3
審査官 （Machine Learning）とは何か、人がルールを書くのとどう違うかを説明してください。
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説明の例 機械学習は、人がルールを一つずつ書く代わりに、たくさんの例からコンピューターが自分でルールを見つけるようにする方法です。たとえば迷惑メールとふつうのメールをたくさん見せると、コンピューターが迷惑メールの特徴を自分で見つけます。
追加の質問 人がルールを書き出すのが難しい仕事の例を挙げてください。
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4
審査官 （Training Data）とは何か、なぜよいが大切なのかを説明してください。
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説明の例 学習データは、 が学べるように見せる、たくさんの例（写真・文章・音など）です。AI の答えは学習データに似るので、まちがったデータで学ぶとまちがった答えを出します。
追加の質問 ネコを見分ける AI を作るなら、どんな写真を集めますか？
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5
審査官 ラベル（）とは何かを、写真のを例にして説明してください。
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説明の例 ラベルは、ネコの写真には「ネコ」、イヌの写真には「イヌ」のように、一つ一つに付ける正解の名札です。ラベルの付いたデータで正解を当てるように学ぶことを、といいます。
追加の質問 たくさんの写真にまちがったラベルが付いていたら、 はどうなりますか？
モデル・ニューラルネットワーク・ベクトル
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6
審査官 でいう（Model）とは何か、とどう関係するかを説明してください。
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説明の例 モデルはの結果できたもので、学んだことが数として保存されていて、入力を受け取ると計算して出力を出します。・・ はどれもの名前で、学習ずみのモデルを実際に動かして答えを得ることを推論といいます。
追加の質問 学習と推論では、ふつうどちらがより多くの計算を必要としますか？
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7
審査官 （Neural Network）とは何か、人の脳と似ている点と違う点を説明してください。
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説明の例 ニューラルネットワーク(人工ニューラルネットワーク)は、人の脳の神経細胞()から着想を得たです。単純な計算単位を層状につなぎ、各単位は入力にを掛けて足し合わせ、を通して次の層へ渡します。とは、を見てこの重みを調整し、パターンを身につけることです。脳から着想を得ていますが、実際の脳と同じように動くわけではありません。
追加の質問 ニューラルネットワークの「層」とはどういう意味ですか？
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8
審査官 （Deep Learning）とは何か、「ディープ（深い）」とはどういう意味かを説明してください。
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説明の例 ディープラーニング（深層）は、の層を何層も深く重ねて学習させるの方法です。ディープとは層がたくさんあるという意味で、今の のほとんどはディープラーニングをもとにしています。
追加の質問 機械学習とディープラーニングはどんな関係ですか？
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9
審査官 （Vector）とは何か、コンピューターがなぜ文章・絵・音をベクトルに変えるのかを説明してください。
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説明の例 ベクトルは、[0.2, -1.5, 3.0] のように、いくつかの数を決まった順番に並べたもので、数が3つなら3のベクトルです。コンピューターは文章・絵・音をそのままでは理解できないので、このような数の並びに変えて計算します。
追加の質問 写真を数の並びに変えるなら、何を数として書き出しますか？
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10
審査官 （Embedding）とは何かを、「子犬」と「犬」を例にして説明してください。
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説明の例 埋め込み（Embedding、エンベディング）は、単語や文の意味を（数の並び）に変えて、「子犬」と「犬」のように意味の似た言葉が近い数になるようにするものです。意味が近いほどベクトルも近いので、検索・おすすめ・は埋め込みを使って意味を比べます。
追加の質問 言葉が違っても、埋め込みで同じ意味の文章を見つけられるのはなぜでしょうか？
言語モデルと対話
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11
審査官 が何の略で、どんな種類のなのかを説明してください。
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説明の例 LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）は、ものすごい量の文章でして、人の言葉を理解し、文の続きを書く巨大なです。・・ のようなチャットの は、どれも LLM をもとにしています。
追加の質問 LLM が知らないことは何で、そのときはどうすればよいでしょうか？
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12
審査官 （Token）とは何か、がトークンを使ってどう文章を書くかを説明してください。
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説明の例 トークンは、言語モデルが文章を分けるときの基本の単位で、単語まるごとのことも、単語のかけらのこともあります。言語モデルは前のトークンを見て、次のトークンが何になるかを点数で考え、文章を一つずつ書いていきます。
追加の質問 同じ文でも、言語によってトークンの数が違うことがあるのはなぜでしょうか？
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13
審査官 （Prompt）とは何か、よいプロンプトを書くと何が変わるかを説明してください。
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説明の例 プロンプトは、のような に何かをしてもらうために打ち込む質問や指示です。プロンプトがはっきりしているほど、ほしい答えを得やすくなります。ただし、よいプロンプトでも正しい答えが保証されるわけではありません。
追加の質問 「何か書いて」というプロンプトを、どうよくしますか？
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14
審査官 の（Hallucination）とは何か、どう気をつければよいかを説明してください。
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説明の例 ハルシネーション（Hallucination、誤生成）は、AI が本当ではない、根拠のない内容を作り出して、もっともらしく話すことです。機械が本当に幻を見ているわけではなく、正しそうに聞こえるのにまちがっている出力の呼び名なので、大切な内容はいつもほかの情報源で確かめます。
追加の質問 AI が教えてくれた本の題名が本当にあるかどうかを、どう確かめますか？
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審査官 の の最後の T である とは何かを説明してください。
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説明の例 GPT は Generative Pre-trained Transformer の略で、Transformer（トランスフォーマー）は、今ののほとんどが土台にしているの設計の名前です。Transformer は2017年に、Google の研究者たちの論文「 Is All You Need」で初めて発表されました。
追加の質問 GPT の G（Generative）と P（Pre-trained）は、それぞれどういう意味ですか？
人工知能の歴史・名前・道具
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16
審査官 Alan Turing が1950年に投げかけた問いと、彼が提案したテストを説明してください。
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説明の例 イギリスの数学者アラン・チューリング（Alan Turing）は、1950年に「機械は考えることができるか」と問いかけ、機械が人のように会話できるかを調べるテスト（模倣ゲーム）を提案しました。これをといい、人のように話せるからといって機械に心があるわけではありません。
追加の質問 今のはチューリングテストに合格したと思いますか？それはなぜですか？
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審査官 とは何か、2016年のイ・セドルとの対局がどう終わったかを説明してください。
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説明の例 AlphaGo（アルファ碁）は、 が作った囲碁の です。2016年3月にイ・セドル九段と5局を打って4勝1敗で勝ち、イ・セドルは第4局で勝ちました。
追加の質問 囲碁はなぜ、チェスより AI にとって難しいと考えられていたのでしょうか？
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18
審査官 を作った会社 と、2022年の ChatGPT の公開がなぜ大きな出来事だったかを説明してください。
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説明の例 ChatGPT は、OpenAI（オープン）が作った シリーズので動いています。2022年11月に公開され、チャットの AI を世界中に広く知らせました。
追加の質問 チャットの AI が広く使われるようになって生まれた、よいことと心配なことを一つずつ挙げてください。
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審査官 を作った会社 を説明し、 のは会社ごとに違うことを例を挙げて示してください。
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説明の例 Claude は、Anthropic（アンソロピック）が作った AI のモデルです。どの AI のモデルにも作った会社があり、たとえば は Google が、 は が作りました。
追加の質問 同じ質問に、AI ごとに違う答えが返ってくることがあるのはなぜでしょうか？
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審査官 新しいフォルダーを作る（）のコマンド mkdir を、例を挙げて説明してください。
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説明の例 mkdir は make の略で、新しいフォルダー（ディレクトリ）を作るコマンドです。たとえば mkdir my-ai と打つと、my-ai という名前のフォルダーができます。
追加の質問 そのフォルダーに入って、中のファイルの一覧を見るには、どのコマンドを使いますか？