問1
AI 機能の観点から見た「機械学習の重要な特徴」は何ですか？
- アルゴリズムを使用してデータから学習し、意思決定を行う
- 事前にプログラムされたルールに基づいて、意思決定を行う
- 人間の知能と意思決定を、完璧に模倣できる
A
問2
履歴データに基づいて、「顧客が関心のある製品を予測するソリューション」を導入したいと考えています。
同社のある地域の従業員は、製品カテゴリを取得するために、テキスト型の項目を使用しています。
しかし他の地域の従業員は、選択リストの項目を使用しています。
この場合、どのデータ品質が影響を受けますか？
- 完全性
- 正確性
- 一貫性
C
問3
最近リリースした電子メール キャンペーンは、新規顧客の獲得に苦戦しています。
電子メールのエンゲージメントを高めるために、どのようにAIを使うとよいでしょうか？
- パーソナライズされたメールを作成する
- 非アクティブな受信者にメールを再送信する
- 無効なメールアドレスを削除する
A
問4
データ品質は、AI 主導の意思決定の信頼性に対して、どのような影響を与えますか？
- 低品質データと高品質データの両方を使用すると、AI による意思決定の精度と信頼性が向上します。
- 高品質なデータにより、AI 主導の意思決定の信頼性と信憑性が向上し、ユーザーからの信頼向上が見込めます。
- 低品質のデータにより、モデルの過剰適合のリスクが軽減され、予測の信頼性が向上します。
B
問5
データ品質が低い場合、どのような結果が起こる可能性がありますか？
- AI モデルは精度を維持しますが、応答時間は遅くなります。
- データ内のバイアスは、AI システムによって不注意に学習され、増幅される可能性があります。
- AI 予測はより焦点が絞られ、堅牢性が低下します。
B
問6
電子メールからナレッジ記事のコンテンツを作成するEinstein 機能はどれですか？
- Generate
- Discover
- Predict
A
問7
Salesforce プラットフォームに AI 機能を実装したいと考えていますが、倫理的およびプライバシー上の潜在的な課題を懸念しています。
潜在的な AI バイアスを最小限に抑えるには、どのような対策を検討すべきでしょうか？
- 偏ったデータを自動修正する AI モデルを統合します。
- Salesforce の信頼できる AI 原則を実装します。
- 人口統計データを使用して少数派グループを識別します。
B
問8
倫理的負債の例はどれですか？
- データプライバシー法に違反し、罰金を支払わなければならない場合。
- 有害なバイアスを発見した後にAI機能を導入する。
- AIデータモデルの再トレーニングのためにAI製品の発売を遅らせる。
B
問9
営業担当者が過去の顧客とのやり取りをより深く理解するために、CRM の AI はどのように役立ちますか？
- 製品の説明を作成、ローカライズ、翻訳する
- パーソナライズされたサービス応答をトリガーする
- 通話要約を提供する
C
問10
CRM システムにおける Salesforce Trust AI 原則の役割は何ですか？
- AIの倫理的かつ責任ある使用の指導
- AIデータモデルの精度のためのフレームワークの提供
- AI統合の技術仕様の概要
A
