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全問題一覧（870問）

統計学基礎（180問）

基礎統計

標準化とZ得点

平均値と中央値

分散と標準偏差（データから計算）

四分位数と箱ひげ図

相関係数

回帰直線

時系列データの移動平均

度数分布表と相対度数

クロス集計表と条件付き確率

変動係数

幾何平均

調和平均

加重平均

四分位範囲と外れ値

歪度と尖度

単回帰分析の決定係数

変動係数の解釈と利用

データの尺度水準

外れ値の検出と処理

歪度と尖度から分布の形を読み取る

確率

確率の基本法則

条件付き確率

独立事象の確率

ベイズの定理

全確率の法則

期待値の計算（2つのサイコロの目の和）

分散の計算

期待値と無相関の確認

確率密度関数

二項分布の期待値

確率の乗法定理

ベイズの定理（原因の確率）

期待値の計算（目の出方に偏りがあるサイコロ）

分散と標準偏差（確率分布から計算）

確率変数の独立性

ポアソン分布の分散

条件付き期待値の計算

二項分布の分散

正規分布の標準化（z値を求める）

二変量正規分布と無相関・独立

確率分布

二項分布の期待値と分散

ポアソン分布の理解

正規分布の標準化

指数分布の理解

t分布の理解

カイ二乗分布の理解

F分布の理解

標本平均の分布

標本分散の分布

二項分布の正規近似（成功回数35回以下）

二項分布の正規近似（コインの表が45回以下）

ポアソン分布の性質

指数分布と待ち時間

正規分布の標準化と上側確率

カイ二乗分布の性質

t分布と信頼区間

指数分布の性質

対数正規分布の生成メカニズム

ベータ分布の用途

中心極限定理の適用と標本平均の分布

推定

点推定量の性質

標本平均の期待値と分散

不偏分散の理解

信頼区間の解釈

母平均の信頼区間

母分散の信頼区間

母比率の信頼区間（不良率の推定）

標本サイズの決定（誤差±20時間）

母分散の信頼区間（大標本）

母平均差の信頼区間（等分散既知式）

母平均の区間推定

母比率の区間推定

母分散の区間推定

標本サイズの決定（誤差5時間以内）

不偏推定量の理解

信頼区間のよくある誤解

不偏分散と一致性

母比率の推定におけるマージン・オブ・エラー（計算）

最尤推定量

母平均の差の信頼区間の幅（小標本・等分散仮定）

検定

仮説検定の基本概念

p値の解釈

検定力と標本サイズ

母平均の検定（片側検定・製品重量）

母平均の検定（両側検定・部品の長さ）

母比率の検定（p値の計算）

母分散の検定（両側検定）

2つの母平均の差の検定

適合度検定

独立性の検定

母平均の検定（両側検定・規格重量との比較）

母平均の検定（片側検定・新薬の効果）

母比率の検定（検定統計量の計算）

母分散の検定（片側検定）

2つの母平均の差の検定（対応なし）

2つの母平均の差の検定（対応あり）

母平均に関する片側t検定（計算）

第一種の誤りと第二種の誤り

対応のあるデータのt検定①

対応のあるデータのt検定②

回帰分析

単回帰分析の基礎

回帰係数の推定

決定係数

回帰係数の検定（結論の判断）

予測と信頼区間

残差分析

多重共線性の問題点

実験計画法の基本

分散分析

交互作用

決定係数の解釈

回帰係数の検定（検定統計量と結論）

平均応答の信頼区間

重回帰分析の基礎

多重共線性が回帰分析に与える影響

ロジスティック回帰の概要

変数選択基準

リッジ回帰とは

ダミー変数の利用

重回帰モデルの予測値計算

推測のためのデータ収集法

観察研究で因果を主張できない理由

実験研究と操作可能な処理

単純無作為抽出が推定に効く理由

層化抽出を選ぶ場面

集落抽出のメリットとリスク

系統抽出の周期性リスク

多段抽出の位置づけ

無作為抽出と無作為割付の区別

フィッシャー3原則：反復の役割

フィッシャー3原則：無作為化の役割

フィッシャー3原則：局所管理（ブロック）

3原則を満たさない実験の欠陥診断

交絡因子の識別

選択バイアスの識別

無回答バイアスと感度

測定バイアス

母比率の必要標本サイズ概算

許容誤差半分でnは何倍

層化の比例割当人数

因果主張の可否（観察+調整の限界）

図表・分析結果の読み取り

ローレンツ曲線とジニ係数の読み取り

ヒストグラムの歪みと平均・中央値

層別散布図と見かけの相関

分割表の周辺度数とセル

相関行列の読み取り

残差プロットのパターン診断

回帰係数表の読解

決定係数と残差プロットの併用判断

2×2分割表から期待度数を計算

カイ二乗適合度：観測対期待の表

一元配置ANOVA表：自由度の穴埋め

一元配置ANOVA表：平均平方とF

ANOVA表から棄却可否を読む

群別箱ひげとANOVA結論の整合

母平均CIの誤差範囲を図から読む

差の信頼区間とp値まで踏まえた推論

コレログラム（自己相関）の読み取り

時系列と移動平均の読み取り

成長率と指数化の図表読解

回帰出力と残差図の総合判断

総合演習

尺度水準と使える統計量

変動係数でばらつきを比較する

条件付き確率の実務シナリオ

抽出法の選択

信頼区間の重なりだけでは差を判断できない

ベイズ更新の簡単な数値

標本平均の標準誤差

母平均の信頼区間の幅と標本サイズ

第1種の誤りと第2種の誤りのトレードオフ

決定係数と予測の限界

外れ値の処理方針

交絡がある観察研究の解釈

ANOVA表のF判定

独立と無相関の違い

t分布を使う条件

母比率の信頼区間（申込率の推定）

無作為割付と群差の区間・p値から因果を判断する

回帰表と残差図から外挿の可否を判断する

抽出法と母比率区間と一般化の限界

ANOVAと箱ひげではどの群差かは未確定

数学入門（90問）

高校数学の復習

関数の定義域と値域

二次関数のグラフ

三角関数の基本値

指数と対数の計算

絶対値方程式

三角関数のグラフの性質

指数方程式

分数関数の性質

指数関数 e^x の微分

指数関数 e^x の積分と面積

微分

基本的な導関数の計算

積の微分法則

商の微分法則

三角関数の微分

合成関数の微分（連鎖律）

指数関数と対数関数の微分

逆関数の微分

偏微分の基礎

極値問題

最適化問題の応用

積分

基本的な不定積分

三角関数の積分

指数関数の積分

対数関数の積分

置換積分法

部分積分法

有理関数の積分

定積分による面積計算

重積分の基礎

期待値計算への応用

線形代数

行列の基本演算

2次正方行列の行列式

逆行列の存在条件

ベクトルの線形結合

ガウス消去法による連立方程式の解法

内積とベクトルの直交性

固有値・固有ベクトル

行列の対角化

行列指数関数と微分方程式

固有値と動的システムの安定性

極限

基本的な有理関数の極限

三角関数の重要な極限

指数関数の極限

無限大での多項式の極限

ロピタルの定理の応用

挟み撃ちの定理

連続性と極限

εδ論法による厳密な定義

二重極限と累次極限

数列の極限と級数への応用

集合と位相

基本的な集合演算

和集合と差集合

ド・モルガンの法則と集合の要素数

集合の濃度

写像の概念

同値関係

位相空間の基礎

開集合と閉集合

連続写像

コンパクト性

数列・整数法則

等差で伸びるリリース指標

等差数列の合計で年間ロードマップを把握

等比成長のDAU見積もり

桁和で入力ミスをチェック

線形漸化式でアクセス数を予測

最大公約数と最小公倍数でイベント衝突を管理

一次不定方程式で梱包数を決める

剰余で多項式を素早く計算

和と差から2整数を特定

フェルマー小定理で巨大冪の剰余

複素解析・多変数微積

複素数を極形式で表す

ド・モアブルの定理で複素べき乗

偏微分で勾配の一部を求める

勾配ベクトルで温度勾配を読む

接平面で局所線形モデルを作る

極座標で単位円上の二重積分

変数変換のヤコビアン

勾配降下法の1ステップ

方向微分で増加方向を測る

単位球の体積を三重積分で求める

確率・統計の数学基礎

3回トライして1回以上成功する確率

離散分布の期待値

指数分布の待ち時間

ベイズの定理で抽出精度を確認

正規分布でKPIのしきい値を読む

線形結合の分散 (重み付き平均)

ポアソン分布でリクエスト数を見積もる

共分散行列から相関を読む

中心極限定理でサンプル平均の確率

母関数から二項分布の分散を求める

統計学入門（180問）

データの整理

データの種類の分類

度数の計算

平均値の計算

中央値の求め方

最頻値の特定

分散の計算（データから）

標準偏差の理解

相対度数の計算

範囲（レンジ）の計算

ヒストグラムの読み取り

調和平均（移動速度の平均）

幾何平均（成長率の平均）

標準化（zスコア）

加重平均（カテゴリ別の割合）

度数分布からの平均（階級値近似）

四分位偏差の計算

変動係数の計算と比較

累積度数から中央値階級

線形変換と平均・分散

IQRと外れ値境界の計算

確率の基礎

確率の基本概念

場合の数の計算

コインの確率

カードの確率

余事象の確率

条件付き確率の基礎

事象の独立性

順列の計算

組み合わせの計算

ベイズの定理の基礎

トランプからハートの確率

サイコロ2個の和が7

品質検査（超幾何分布）

少なくとも1回の表（3回投擲）

条件付き確率（両面表コイン）

独立事象の結合確率

ベイズの定理（検査の陽性的中率）

順列の応用（2人の並べ方）

システム稼働率（並列冗長）

包含排除の原理（3事象の和の確率）

確率分布の基礎

離散型確率分布の基本

確率質量関数の性質

期待値の計算（確率分布の表から）

分散の計算（確率分布から）

二項分布の基本

二項分布の確率計算

連続型確率分布の性質

正規分布の基本性質

標準正規分布の活用

正規分布の標準化（Zスコアの計算）

二項分布の期待値と分散

二項確率の計算（n=5, p=0.3）

ポアソン分布：ゼロ回の確率

再試行型タスクの平均試行回数

超幾何分布（不良品の抽出）

正規分布の標準化（基本）

経験則（68-95-99.7）

二項分布の累積確率（少なくとも1回成功）

連続分布の点の確率

二項分布の分布関数（累積）

統計的推論の基礎

標本と母集団の基本概念

標本平均の性質

中心極限定理の基本理解

標本分散の性質

信頼区間の基本概念

母平均の95%信頼区間の計算

標本サイズと信頼区間の関係

標準誤差の計算と応用

点推定と区間推定の比較

推定量の性質評価

なぜ不偏分散を使うのか

標準誤差の計算

平均の95%信頼区間の半幅

最尤推定量の一般的性質

推定量のバイアス

比率の標準誤差

必要標本サイズ（平均）

t分布による信頼区間の計算

中心極限定理の直感

信頼区間の正しい解釈

仮説検定の基礎

帰無仮説と対立仮説の基本概念

有意水準と棄却域

第1種の誤りと第2種の誤り

p値の基本理解

検定統計量の概念

母平均の検定（σ既知）

t検定の基礎

検定力の概念

片側検定と両側検定

検定結果の解釈

両側検定と片側検定

第一種過誤と第二種過誤

1標本t検定の統計量

信頼区間からの検定判断

臨界値による棄却判定（z）

z統計量の計算（片側・既知σ）

比率のz検定統計量

2標本t検定の前提

χ二乗適合度の統計量計算

検出力の解釈

相関と回帰

共分散の計算

相関係数の計算基礎

標準偏差の変化と相関係数

回帰直線の基本概念

外れ値の影響

相関係数の計算

回帰直線の傾きの解釈

決定係数の理解

予測と実測の関係

疑似相関と因果関係

共分散の符号の解釈

相関係数の範囲

回帰係数bの意味

変数変換と相関係数

回帰直線による予測

決定係数の計算

決定係数の計算（SSE・SST）

偏相関係数の計算

最小二乗法の目的

ダミー変数の解釈（0/1）

標本調査と実験

無作為抽出の選択

標本調査が必要な理由

母集団と標本の組合せ

国勢調査と全数調査

実験研究と観察研究

対象母集団の定義

調査結果を適用できない集団

処理群と対照群の識別

無作為抽出と無作為割付

自己選択による偏り

非回答による偏りの確認

誘導的な質問文

観察研究と因果関係

標本数を増やしても残る偏り

対照群を置く目的

母集団・標本・標本の大きさ

一つの条件だけを変える実験

処理群への無作為割付

乱数表による無作為抽出

全数調査を選ぶ場面

統計グラフとデータの読み取り

散布図からの相関判断

箱ひげ図で四分位を比較

回帰直線から予測値を読む

ヒストグラムで分布を比較

相関係数表の読み取り

月別売上の季節変動

構成比の年次比較

切断軸による印象差

累積相対度数から中央値を読む

モザイク図の条件割合

ヒストグラムと箱ひげ図の分布比較

全体相関と群別傾向

件数と割合の使い分け

クロス集計表の行割合

指数の基準変更

棒グラフとヒストグラムの違い

バブルチャートの3変数

複合グラフの2尺度

度数分布表の累積相対度数

3項移動平均の計算

総合演習

質的データの判別

連続量の判断

標本調査が適切な場面

フィッシャーの三原則

正規分布の経験則

期待値の計算（問い合わせ件数）

二項分布の確率

母比率の検定統計量

母比率の誤差幅

仮説検定の意思決定

階級データの中央値を求める

陽性反応の信頼度を計算

標本平均が閾値を超える確率

箱ひげ図で最も安定したチームを特定

相関ヒートマップの読み取り

単回帰モデルの残差を算出

2×2分割表のカイ二乗統計量

許容誤差から必要サンプルサイズを算出

分散分析の結果を解釈

ヒストグラムで分布の差を読む

統計学応用（240問）

確率と確率分布

条件付き確率とベイズの定理

確率密度関数の性質

期待値の計算

モーメント母関数

中心極限定理の応用

変数変換の応用

多変量正規分布の性質

大数の弱法則

ガンマ分布の性質

特性関数と分布の一意性

多次元正規分布の条件付き分布

多項分布の期待値と分散

EMアルゴリズムの基本概念

超幾何分布

混合正規分布のパラメータ推定

指数分布のモーメント母関数

ポアソン分布の正規近似

ブートストラップ法と信頼区間

順序統計量と極値分布

繰り返し期待値の法則

統計的推測（推定）

最尤推定量の計算

不偏推定量の性質

モーメント法による推定

十分統計量の概念

クラメール・ラオの不等式

一致推定量の性質

ベータ分布の共役事前分布

区間推定の性質

デルタ法の応用

不偏推定量の性質と有効性

モーメント法によるパラメータ推定①

モーメント法によるパラメータ推定②

事後分布の近似手法

フィッシャー情報量の計算

一致性の理解

漸近有効性の理解

標本比率の漸近分散

経験ベイズ法の実践

デルタ法による分散の推定

ジャックナイフ推定量

統計的推測（検定）

尤度比検定統計量の計算

ワルド検定統計量の計算

スコア検定統計量の計算

検出力関数の性質

ネイマン・ピアソンの補題

多重比較の問題

順列検定（置換検定）

ブートストラップ検定

情報量規準によるモデル選択

ベイズファクターによる仮説選択

母比率の差の検定

一標本の分散の検定

二標本の分散の検定

２標本の平均の検定（分散は未知）

ポアソン分布に関する検定

イエーツの補正

尤度比検定

ウィルコクソンの順位和検定

サンプルサイズ設計による計算

生存解析の検定手法

確率過程

マルコフ連鎖の基本性質

ポアソン過程の性質

ブラウン運動の増分の分散

マルチンゲールの性質

マルコフ連鎖の定常分布

ポアソン過程の合成

ブラウン運動の最大値過程

マルチンゲールの停止定理

連続時間マルコフ連鎖

マルコフ性の理解

マルコフ連鎖の分類と性質

定常分布の計算手法

定常マルコフ連鎖

ポアソン過程の計算

ポアソン過程の性質と応用

ポアソン過程のパラメータ推定

ブラウン運動の基本性質

複合ポアソン過程の計算①

複合ポアソン過程の計算②

計数過程としての表現

回帰分析

単回帰分析の基本

決定係数の性質

ロジスティック回帰の基本

一般化線形モデルの理論

モデル選択基準

残差分析と診断

Lasso回帰の解の性質

重回帰分析の推定

Ridge回帰の理論

Elastic Net

非線形回帰モデルの推定

一般化線形モデルの応用

ロジスティック回帰の詳細計算

ポアソン回帰の実装

混合効果モデルの構築

階層線形モデルの推定

分位点回帰の応用

ロバスト回帰の実装詳細

重回帰における調整済み決定係数

スプライン関数の理解

時系列解析

定常性の基本概念

自己回帰モデル（AR）

移動平均モデル（MA）

ARIMAモデルの識別

AR(2)モデルの分散推定

共和分の概念

スペクトラムとペリオドグラム

ランダムウォーク・プラス・ノイズモデル

スペクトル解析

AR(1)過程の自己共分散

自己回帰移動平均モデル（ARMA）

季節調整法

定常性と非定常性の判定

ペリオドグラムの計算

ベクトル自己回帰モデル（VAR）

スペクトラムの計算

MA過程の共分散の計算

状態空間モデル

ダービンワトソン検定

ディッキーフラー検定

多変量解析

主成分分析の固有値計算

因子分析の共通性計算

線形判別分析の判別得点

クラスター分析の手法

正準相関分析

主成分分析の計算

因子負荷量の解釈

マハラノビス距離の計算

多次元尺度法（MDS）

正準相関分析の計算①

正準相関分析の計算②

因子分析の回転手法

主成分分析の基本原理

多次元尺度法の基礎

特異値分解に関する計算問題

IPW推定量

ソフトマージンSVMの最適化問題

カプランマイヤー推定量の基礎

操作変数法①

二段階OLSに関する計算問題

ベイズ統計学

スパムフィルタリングのベイズ計算

事前分布と事後分布の計算

正規分布の事後分布計算

ベイズファクターの計算

逐次ベイズ更新の計算

経験ベイズ法による推定

ベイズ線形回帰の事後分布計算

ベイズ信用区間の計算

HMCサンプリングのリープフロッグ法

MCMCサンプリングの収束診断

共役事前分布の構成方法

HPD区間と等裾確率区間の比較

ジェフリーズ事前分布の計算

ベイズ予測分布の導出

MAP推定量の理解

ベイズ情報量基準の応用

ガンマポアソンモデルの理解

ベイズネットワークの構築

ギブスサンプリングの理解

ベイズ最適化の理解

モデル選択・評価

AICの基本概念

BICとAICの比較

交差検証の基本

混合行列の基本

ROC曲線とAUC

情報量規準の計算

交差検証の計算

混合行列の計算

モデル選択における情報量規準の比較

モデル選択の総合問題

情報量規準の比較と選択

時系列交差検証の実装

正則化手法の比較と選択

ブートストラップ法の原理と応用

学習曲線とvalidation曲線の解釈

AICの有限修正（c-AIC）について

F検定による変数選択とAICの関係

過学習とVIF（分散拡大因子）の計算

バイアス・バリアンス分解の計算

AICとBICの理論的基礎の違い

標本調査法

単純無作為抽出のサンプルサイズ設計

効果量に基づくサンプルサイズ設計

有限母集団修正による分散計算

層化抽出における比例配分

ネイマン配分による最適標本配分

推定精度に基づくサンプルサイズ設計

層化抽出の標準誤差効率性（基礎）

集落抽出における設計効果

系統抽出の抽出間隔計算

二段抽出の標本配分

比推定量による母集団総数の推定

回帰推定量の効率性比較

事後層化による推定精度の改善

系統抽出の設計と精度評価

クラスター抽出の設計効果

有限母集団修正係数の計算

層化抽出のネイマン配分

2段抽出における分散の分解

系統抽出の抽出間隔

標本調査の基本概念

極限・漸近理論

中心極限定理の基本

大数の法則の応用

デルタ法による分散近似

最尤推定量の漸近分布

Wald統計量による仮説検定

尤度比検定の漸近理論

スコア検定（ラグランジュ乗数検定）

モーメント法推定量の漸近性質

推定量の相対効率

Bootstrap法の漸近理論

大数の弱法則とチェビシェフの不等式

正規分布の分布収束

標本平均の分布の基本概念

少数法則（Poisson近似）

スルツキーの定理

連続写像定理

デルタ法

カーネル密度推定の基本概念

多次元分布収束

中心極限定理の近似

実験計画法

一元配置分散分析の基本計算（F統計量）

二元配置分散分析（交互作用なし）

Tukey's HSD多重比較検定

ラテン方格法の分散分析

効果サイズ（Cohen's f）の計算

直交配列L8による要因実験の分析

分割実験法（Split-plot Design）の分析

繰り返し測定分散分析（Repeated Measures ANOVA）

2³要因計画法（2^k Factorial Design）

ブロック化ランダム化完全計画（RCBD）

分数要因計画法（2^(5-2) Fractional Factorial）

直交対比（Orthogonal Contrasts）による計画比較

実験計画法の基本概念

フィッシャーの3原則

Bonferroni法による多重比較補正

分散分析の仮定と検定

二元配置分散分析における交互作用の検定結果

一元配置分散分析（処理間平方和）の基本計算

交互作用のグラフ解釈と効果の分解

実験計画の仮定診断（残差分析）

G検定対策（180問）

基礎知識

AI・機械学習・ディープラーニングの関係

過学習の状態

教師あり学習の典型例

活性化関数の出力範囲の比較

正則化の目的（基礎）

ドロップアウトの使い方

分類と回帰の違い

中間層でReLUが使われる理由

活性化関数の役割

内積の解釈（類似度）

ソフトマックス関数の用途

複数隠れ層を持つNNのパラメータ数

バイアス項の役割

MSEの弱点

カテゴリ変数のエンコーディング

データセットのエントロピー計算

ミニバッチ学習

適合率（Precision）の計算

シグモイド出力の解釈

生成AIモデルの基本的な目的

AIの歴史と概念

人工知能の定義の捉え方

チューリングテスト

ロボットとAIの違い

医療診断システムの技術選択判断

強いAI・弱いAIと現実的な開発方針

生成AIブームの技術的位置づけ

第三次AIブーム

ロボット制御システムの仕様設計課題

探索問題の例

シンボルグラウンディング問題

ヒューリスティック

汎用AIと特化型AI

知識表現

AI効果

エキスパートシステムの課題

機械学習が注目された理由

トイプロブレム

AIプロジェクト企画での歴史的教訓活用

自然言語処理の位置づけ

AI冬の時代

数学・統計

ベクトルの次元

行列式の性質と意味

独立事象の確率

勾配降下法の更新方向

主成分分析(PCA)と固有値

行列×ベクトルの意味

内積の意味

行列の乗算に関する性質

行列の形とデータ表現

指数関数を含む関数の微分

中央値の特徴

情報量エントロピー

確率の基本性質

連鎖律と誤差逆伝播

微分の直感的な意味

対数の用途

ベクトル加算の実務的意味

条件付き確率の向き

離散確率変数の期待値

確率変数の分散と標準偏差

機械学習

基礎確認：特徴量スケーリングが重要な手法

医療画像診断AI：転移学習の適用判断

混同行列の用語

推薦システム構築：協調フィルタリングvs内容ベース判断

実務での不正検知システム設計：不均衡データ対策の判断

正則化の目的

クラスタリングの説明

検証データでのチューニングと最終評価

Accuracyの基本

データリーケージ防止：時系列分割の実務判断

k-NNでkを大きくしたときの傾向

混同行列と評価指標 (再現率)

線形回帰: 単回帰の予測

Q学習の値更新

k-meansクラスタリング (中心更新)

ロジスティック回帰: 確率の計算

線形回帰: 重回帰の予測

混同行列: F1スコアの計算

Accuracyだけでは不十分な場面

ジニ不純度の解釈

ディープラーニング

CNNの特徴

CNN: 畳み込み層の出力高さ (ストライドあり)

Transformer: Self-Attentionスコアの役割

自然言語処理：Transformerアーキテクチャ選択判断

生成AI開発：GANでの学習安定化判断

Transformerの位置情報

プーリング層の役割

Transformerの自己注意機構

RNNが扱いやすいデータ

CNNでパディングを使う目的

ReLUの出力

量子化・プルーニング・蒸留の区別

畳み込み出力サイズの基本

LSTMがRNNの何を改善するか

企業AI導入：勾配消失問題への対処判断

活性化関数の特性

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）のパラメータ数

CNN: 畳み込み層の出力高さ (Sameパディング)

医療画像CNN：リアルタイム制約下のモデル選択

Transformer: Attentionスコアのスケーリング理由

生成AI・LLM

顧客対応ボット：ファインチューニング採用条件

温度パラメータ

法務FAQ：temperature設定の意味

営業資料作成での機密情報管理

生成AIによるFAQボット導入判断

RAG：コンテキスト圧縮の優先判断

マルチモーダル生成AI

自己回帰型言語モデル

基盤モデルの特徴

RAG文書への間接プロンプトインジェクション

LLMのトークン

カスタマーサポート自動応答の品質安定化

Zero-shotとFew-shot

RAG：検索は当たるが回答が間違う

TransformerとAttention

RAG：権限外文書の混入

埋め込みベクトル

マーケティング素材生成での著作権対策

コンテキストウィンドウ

身分証明書OCRシステムの個人情報保護

アルゴリズム

ビーム探索の特徴

αβ刈り込みの効果

ミニマックス法の基本原理

レコメンド：類似ユーザー探索の高速化

A*探索アルゴリズム

ゲーム木の分岐因子

組合せ爆発とヒューリスティック探索

幅優先探索と深さ優先探索

前向き推論と後ろ向き推論

k-means適用シナリオの判断

知識表現とプロダクションルール

ε-greedy探索戦略の選択

エキスパートシステムの限界

探索空間設計の判断

最良優先探索の戦略

モンテカルロ木探索（MCTS）

山登り法と局所最適解

制約満足問題（CSP）

不確実性下の推論

探索と学習の使い分け

統計手法

平均値の意味

信頼区間: 誤差の範囲

効果量: Cohen's d

第一種の過誤

仮説検定: Z統計量と両側p値

ベイズの定理: スパム判定の適合率

中央値の意味

ポアソン分布: 特定回数発生する確率

分散が表すもの

ポアソン分布の平均と分散

条件付き確率の意味

t統計量の読み取り

独立な事象の積の法則

標準誤差と標準偏差

ANOVAの解釈

標準偏差と分散の関係

正規分布の特徴

標準化の計算

標準正規分布: 特定確率に対応するZ値

p値の解釈

AI法務・倫理・ガバナンス

特許法の対象

顧客データ学習における個人情報保護の判断

AI開発委託契約の論点

人事AIでの要配慮個人情報判定

RAG システムでの著作権リスク評価

不正競争防止法と営業秘密

AIサービス提供契約の注意点

AIガバナンス体制の構築

プライバシー・バイ・デザイン

医療診断AIの公平性リスク評価

透明性の意味

説明可能性（XAI）

環境負荷

委託先でのAIセキュリティ管理

企業内生成AI利用ポリシーの策定

民主主義への影響

国内外ガイドラインの位置づけ

リスクベースアプローチ

人間中心のAI

AIガバナンスのPDCA