人工知能プロジェクトマネージャー試験サンプル

人工知能プロジェクトマネージャー試験で実際にどのような問題が出題されるか、分野毎にサンプル問題をご用意しました。以下の出題サンプルで、実際にどのような問題が出題されるか体験してください。

なお人工知能プロジェクトマネージャー試験は人工知能（AI）・機械学習・データサイエンスのプロジェクトを推進するマネージャーとして、必要な能力を多面的に測定するため、各分野から必ず複数題が出題されます。

出題サンプル

人工知能プロジェクトマネージャー試験問題サンプル：分野Ａ：目標設定能力

あなたは組み立てメーカーＡ社から、ラインの不良品率を低下させる機械学習モデルの導入について相談を受けました。問題の設計と解決策の仮説として、最も妥当と思えるものを選びなさい。

このメーカーの製造ラインはすべて自動化されているわけではなく、人手によるものも多い。マニュアル通りに操作していないライン工がいないか、工場内の監視カメラから見つけ出す。

本製品はISO（国際標準化機構）規格が定められている製品であり、ISO9001の順守状況を、報告書の提出タイミングや記載内容のテキスト解析によって監視する。

最終的に不良品になるか否かをラインのどのタイミングで見極められるか場合分けし、まずは不良品時の損失が大きいライン初期で起きてしまう不良のみ、組み立て画像の解析から発見する。

良品/不良品を検知する画像解析モデルを作成し、不良品があった場合は自動で従業員にアラートをあげる。

最終工程で不良品になってしまっている"もったいない"ものを良品にするため、最終工程の製造装置のパラメータ調整最適化モデルを導入する。

人工知能プロジェクトマネージャー試験問題サンプル：分野Ａ：目標設定能力

機械学習モデルが正しい挙動を示すうえで、データの管理は重要です。データ管理が誤っていると考えられる選択肢を選びなさい。

アパレル業界のリコメンドモデルでは、季節によって商品が変わるため直近4半期のデータを学習に使っている。

ビール業界のリコメンドモデルでは、夏とそれ以外で大きく売り上げが変わるため、前年同月のデータを学習に使っている。

お菓子の小売り業界のリコメンドモデルでは、嗜好の変化や新商品の投入サイクルが早いため、直近1カ月のデータを学習に使っている。

ファミリーレストラン業界のリコメンドモデルでは、時間帯によって売れ筋商品が変化する為、同時間帯のみのデータを学習に使っている。

高級時計業界のリコメンドモデルでは、贈答品などでの変動はあるものの比較的通年を通して出荷数が安定しているため、直近1年のデータを学習に使っている。

人工知能プロジェクトマネージャー試験問題サンプル：分野Ｂ：課題解決能力