【模擬問題】Salesforce 認定 AI アソシエイト #41〜50

問41

新しく入力されたレコードの取引先間で一貫性を保つために、組織は何をすべきですか？

1. 重複エントリが検出された場合、すべての重複取引先を単一のレコードにマージする。
2. 会社のウェブサイトやソーシャルメディアなど、ソースに表示されているとおりにデータを入力する。
3. 組織全体のレコードに、ユーザーが選択できる値の事前定義された命名規則またはリストを実装する。

問42

AIモデルを使用して、販売と地域の特性に関する履歴データをもとに、靴の需要を予測したいと考えています。
この目標を達成するために不可欠なデータ品質の次元は何ですか？

1. 信頼性
2. ボリューム
3. 年齢

問43

AI開発において、倫理を排除することの社会的な影響は何ですか？

1. より速く、より安価な開発
2. より多くの革新と創造性
3. 疎外されたコミュニティへの害

問44

セールスマネージャーは、CRMシステムのリードデータの品質を向上させたいと考えています。
チームがこの目標を達成するために最も役立つプロセスはどれですか？

1. リード変換プロセスの再設計
2. 不足しているリード情報の確認と更新
3. 四半期ごとのアクティブなリードの優先順位付け

問45

ある会社は、データ分析を活用して顧客向けの製品推奨を最適化しています。
不完全なデータ品質は、会社の推奨にどのような影響を与えますか？

1. 製品の応答時間
2. 推奨の正確性
3. 製品の多様性

問46

ビジネスアナリスト（BA）は、新しいAIのユースケースを準備しています。
BAはレポートを実行し、使用予定の属性にnull値が含まれていないかを確認します。
このとき、BAが検証しているデータ品質の要素はどれですか？

1. 重複
2. 使用状況
3. 完全性

問47

AIとCRMのデータを扱う際に、プライバシーの懸念を考慮することが重要なのはなぜですか？

1. 法律や規制を遵守するため
2. すべてのユーザーがデータにアクセスできるようにするため
3. 収集するデータ量を増やすため

問48

CRMでよく使われるAIの代表的な3つの例は何ですか？

1. 予測スコアリング、レポート、画像分類
2. 予測スコアリング、予測分析、推奨事項
3. Einstein Bot、顔認識、推奨事項

問49

AI を活用してオンライン顧客のショッピング体験をパーソナライズすることで、組織にはどのようなメリットがありますか？

1. お客様は、エクスペリエンスをパーソナライズするサイトと個人情報を共有する可能性が高くなります。
2. お客様は、ショッピング体験に満足する可能性が高くなります。
3. お客様は、エクスペリエンスをパーソナライズした競合他社のサイトを訪れる可能性が高くなります。

問50

AI 開発における倫理的な課題には、どのようなものがありますか？

1. 機械学習アルゴリズムにおける人間のバイアスの可能性と、AIの意思決定プロセスにおける透明性の欠如。
2. AI システムの透明性が高まることで、ユーザーはその意思決定を理解しやすくなり、信頼を得やすくなる。
3. AI システムは本質的に中立であり、意思決定における人間の偏見を完全に排除できる。