問31
データ品質が低い組織が直面する可能性のある影響は何でしょうか？
- 従業員の士気の低下、株価の下落、優秀な人材の確保の困難
- 収益の損失、顧客サービスの低下、評判の低下
- 技術的負債、モノリシックなシステムアーキテクチャ、ETL スループットの低下
B
問32
ある企業は、CRM に AI を組み込んで業務を最適化したいと考えています。
AI で使用できるようにデータを準備するために、まず何をすべきでしょうか？
- 偏ったデータを削除する
- データの可用性を判断する
- データの結果を決定する
B
問33
ある企業は、Salesforce でケースを分析するためのカスタムサービス分析アプリケーションを作成したいと考えています。
効率的なケース解決を確実にするため、アプリケーションは正確なデータに依存する必要があります。
このカスタムアプリケーションには、どのデータ品質ディメンションが不可欠でしょうか？
- 一貫性
- 重複
- 年齢
A
問34
データ品質評価は、AI を活用する企業のビジネス成果にどのような影響を与えますか？
- AI による推奨のスピードが向上する
- 新しい AI ソリューションの提供が加速される
- AI 予測のベンチマークが提供される
C
問35
Einstein のどの機能が、販売の効率と効果を向上させますか？
- 商談リストビュー、リードリストビュー、取引先リストビュー
- 商談スコアリング、商談リストビュー、商談ダッシュボード
- 商談スコアリング、リードスコアリング、取引先インサイト
C
問36
ある企業は、顧客の購入履歴に基づき、特定の色の靴を推奨する新しい商品推奨機能を実装しています。
このシナリオで最も発生する可能性が高いバイアスの種類はどれですか？
- 確証バイアス
- 勝ち抜きバイアス
- 社会的バイアス
A
問37
ある企業は、自動チャットを主要なサポートチャネルとして活用することを計画しています。
どの Einstein 機能を使用すればよいでしょうか？
- Discovery
- bot
- Next Best Action
B
問38
Salesforceの信頼できるAI原則において、エンパワーメントの原則は主に何を達成することを目指していますか？
- あらゆるスキルレベルのユーザーが、コードではなくクリックでAIアプリケーションを構築できるようにする。
- 先端のAI研究に関する知識の蓄積に、ユーザーが貢献できるようにする。
- ニューラルネットワークを使用して、ユーザーが困難な技術的問題を解決できるようにする。
A
問39
Einstein Prediction Builder を使用しているお客様が、特定の予測の理由について混乱しています。
Salesforceの信頼できるAIの透明性の原則に従い、Salesforceプラットフォーム上でどの顧客情報にアクセスする必要がありますか？
- Prediction Builderの仕組みの説明と、Salesforceの信頼できるAI原則へのリンク
- 予測の根拠の説明と、モデルがどのように作成されたかを示すモデルカード
- 製品の能力と特徴を明確に概説したマーケティング記事
B
問40
開発者は、現在の顧客の行動を正確に予測するために、SalesforceでAIモデルをトレーニングするための適切なデータセットを選択する任務を負っています。
開発者がデータセットを選択する際に考慮すべき重要な要素は何ですか？
- データセットの変数の数
- データセットのサイズ
- データセットの年齢
B
