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質問 # 61
サービス リーダーは、AI を使用して、ガイド付きセルフサービス アプリケーションで顧客の問題をより迅速に解決できるようにしたいと考えています。
最適なソリューションを提供する Einstein 機能はどれですか?
- A. 推奨事項
- B. ボット
- C. ケースの分類
正解：B
解説：
"Bots provide the best solution for a service leader whowants to use AI to help customers resolve their issues quicker in a guided self-serve application. Bots are a feature that uses natural language processing (NLP) and natural language understanding (NLU) to create conversational interfaces that can interactwith customers using text or voice. Bots can help automate and streamline customer service processes by providing answers, suggestions, or actions based on the customer's intent and context."
質問 # 62
クラウド技術チームは AI 開発プロセスの有効性を評価していますか?
信頼できる AI ソリューションの開発を導くために、チームはどの確立された Salesforce 倫理成熟度モデルを使用する必要がありますか?
- A. 倫理的な AI プロセス成熟度モデル
- B. 倫理的な AI 実践の成熟度モデル
- C. 倫理的 AI 予測成熟度モデル
正解：A
解説：
"The Ethical AI Process Maturity Model is the established Salesforce Ethical Maturity Model that the Cloud technical team should use toguide the development of trusted AI solutions. The Ethical AI Process Maturity Model is a framework that helps assess and improve the ethical and responsible practices and processes involved in developing and deploying AI systems. The Ethical AI Process Maturity Model consists of five levels of maturity: Ad Hoc, Aware, Defined, Managed, and Optimized. The Ethical AI Process Maturity Model can help guide the development of trusted AI solutions by providing a roadmap and best practices for achieving higher levels of ethical maturity."
質問 # 63
偏見と倫理を軽減するために、Salesforce がマーケティング Cloud Einstein エンゲージメント モデルのトレーニングから自動的に除外するデータはどれですか...
- A. 地理的
- B. 地理的
- C. 暗号化
正解：A
解説：
"Demographic data is thedata that Salesforce automatically excludes from Marketing Cloud Einstein engagement model training to mitigate bias and ethical concerns. Demographic data is data that describes the characteristics of a population or a group of people, such as age, gender, race, ethnicity, income, education, or occupation. Demographic data can lead to bias if it is used to discriminate or treat people differently based on their identity or attributes. Demographic data can also reflect existing biases or stereotypes in society or culture, which can affect the fairness and ethics of AI systems. Salesforce excludes demographic data from Marketing Cloud Einstein engagement model training to mitigate bias and ethical concerns by ensuring that the models are based on behavioral data rather than personal data."
質問 # 64
Cloud Kicks は、購入履歴からの製品の色に基づいて、顧客に表示する特定の色の靴を推奨する、買い物客向けの新しい製品推奨機能を実装しています。
このシナリオではどのタイプのバイアスが発生する可能性が最も高いでしょうか?
- A. 確認
- B. 社会
- C. 生存者
正解：A
解説：
"Confirmation bias is most likely to be encountered in this scenario. Confirmation bias is a type of bias that occurs when data or information confirms or supports one'sexisting beliefs or expectations. For example, confirmation bias can occur when a product recommendation feature only recommends shoes of a given color based on the customer's purchase history, without considering other factors or preferences that may influence their choice."
質問 # 65
Cloud Kicks は、過去のデータに基づいて顧客の関心を予測するソリューションを開発したいと考えています。同社は、従業員地域では製品カテゴリを取得するためにテキスト フィールドを使用しているのに対し、他のすべての場所の従業員は選択リストを使用していることを発見しました。
このシナリオでは、データ品質のどの側面が影響を受けますか?
- A. 精度
- B. 完全性
- C. 一貫性
正解：C
解説：
"Consistency is the dimension of data quality that is affected in this scenario. Consistency means that the data values are uniform and follow a common standard or format across different records, fields, or sources.
Inconsistent data can cause confusion, errors, or duplication in data analysis and processing. For example, using different field types for the same attribute can affect the consistency of the data."
質問 # 66
Salesforce の安全ガイドラインを念頭に置いて、信頼できる生成 AI を開発および実装するには、どのアクションを実行する必要がありますか?
- A. 毒性を軽減し、PII を保護するガードレールを作成します。
- B. AI がコンテンツを作成して自動的に配信する場合は透明性を保ちます。
- C. 二酸化炭素排出量を削減するために、適切なサイズのモデルを開発します。
正解：A
解説：
説明
「有害性を軽減し、PII を保護するガードレールの作成は、Salesforce の安全ガイドラインを念頭に置いて、信頼できる生成 AI を開発および実装するために講じるべきアクションです。Salesforce の安全ガイドラインは、AI システムを設計および開発する必要があることを規定する Trusted AI 原則の 1 つです」人間と環境の安全と福祉を尊重します。ガードレールの作成とは、AI システムによって引き起こされる潜在的な危害やリスクを防止または制限できる対策やメカニズムを実装することを意味します。たとえば、ガードレールの作成は、不適切なものをフィルタリングすることで毒性を軽減するのに役立ちます。ガードレールを作成すると、AI システムによって生成された個人情報や機密情報をマスキングまたは匿名化することで、PII を保護することもできます。」
質問 # 67
Cloud Kicks は、よくある質問に回答することで受信ケースを部分的にそらすチャットボットを Web サイトに実装することで、カスタマー ケア エージェントの作業負荷を軽減したいと考えています。このシナリオに最も適した AI 分野はどれですか?
- A. 予測分析
- B. 自然言語処理
- C. コンピュータ ビジョン
正解：B
解説：
"Natural language processing is the field of AI that is most suitable for this scenario. Natural language processing (NLP) is a branch of AI that enables computers to understand and generate natural language, such as speech or text. NLP can be used to create conversational interfaces that can interact with users using natural language, such as chatbots. Chatbots can help automate and streamline customer service processes by providing answers, suggestions, or actions based on the user's intent and context."
質問 # 68
AI モデルをトレーニングする際の Salesforce の誠実さのガイドラインを例示するステートメントはどれですか?
- A. AI が生成した応答を使用する場合は、適切な同意と透明性を確保します。
- B. 組み込まれたガードレールとガイダンスを使用して、バイアス、有害性、有害なコンテンツを制御します。
- C. トレーニング中の AI モデルの二酸化炭素排出量と環境への影響を最小限に抑えます。
正解：A
解説：
"Ensuring appropriate consent and transparency when using AI-generated responses is a statement that exemplifies Salesforce's honesty guideline when training AI models. Salesforce's honesty guideline is one of the Trusted AI Principles that states that AI systems should be designed and developed with respect for honesty and integrity in how they work and what they produce. Ensuring appropriate consent and transparency means respecting and honoring the choices andpreferences of users regarding how their data is used or generated by AI systems. Ensuring appropriate consent and transparency also means providing clear and accurate information and documentation about the AI systems and their outputs."
質問 # 69
データ品質標準の主要な構成要素は何ですか?
- A. 命名、フォーマット、モニタリング
- B. レビュー、更新、アーカイブ中
- C. 正確さ、完全性、一貫性
正解：C
解説：
"Accuracy, Completeness, Consistency are the key components of the data quality standard. Data quality standard is a set of criteria or measures that define and evaluate the quality of data for a specific purpose or task. Data quality standard can vary by industry, domain, or application, but some common components are accuracy, completeness, and consistency. Accuracy means that the data values are correct andvalid for the data attribute. Completeness means that the data values are not missing any relevant information for the data attribute. Consistency means that the data values are uniform and follow a common standard or format across different records, fields, or sources."
質問 # 70
倫理的負債の例は何ですか?
- A. 有害なバイアスを発見した後の AI 機能の起動
- B. データプライバシー法に違反し、罰金を支払うことになる
- C. AI データ モデルを再トレーニングするために AI 製品の発売を延期する
正解：A
解説：
"Launching an AI feature after discovering a harmful bias is an example of ethical debt. Ethical debt is a term that describes the potential harm or risk caused by unethical or irresponsible decisions or actions related to AIsystems. Ethical debt can accumulate over time and have negative consequences for users, customers, partners, or society. For example, launching an AI feature after discovering a harmful bias can create ethical debt by exposing users to unfair or inaccurate results that may affect their trust, satisfaction, or well-being."
質問 # 71
Cloud Kicks は、AI を使用して販売プロセスと顧客サポートを強化したいと考えています。
どの容量を使用する必要がありますか?
- A. 現在のリードとケースのダッシュボード
- B. セールス パスとオートマトン ケースのエスカレーション
- C. Einstein リードスコアリングとケース分類
正解：C
解説：
"Einstein Lead Scoring and Case Classification are the capabilities that Cloud Kicks should use to enhance its sales processes and customer support. Einstein Lead Scoring and Case Classification are features that use AI to optimize sales and service processes by providing insights and recommendations based on data.
Einstein Lead Scoring can help prioritize leads based on their likelihood to convert, while Einstein Case Classification can help categorize and route cases based on their attributes."
質問 # 72
Einstein 予測ビルダーを使用している顧客は、特定の予測が行われた理由について混乱しています。
Salesforce の Trusted AI の透明性原則に従って、Salesforce プラットフォームでアクセスできる顧客情報はどれですか?
- A. Prediction Builder の仕組みの説明と Salesforce の Trusted AI 原則へのリンク
- B. 予測の理論的根拠の説明と、モデルの作成方法を説明するモデル カード
- C. 口腔ダクトの機能と特徴を明確に説明した製品のマーケティング記事
正解：B
解説：
説明
「予測の理論的根拠の説明とモデルの作成方法を説明するモデルカードは、Salesforce の Trusted AI の透明性原則に従って、Salesforce プラットフォーム上でアクセスできる必要があります。
透明性とは、AI システムがどのように機能するか、および特定の決定を下す理由が明確でオープンであることを尊重して設計および開発される必要があることを意味します。透明性は、AI ユーザーが対話する AI システムに関する関連情報やドキュメントにアクセスできる必要があることも意味します。」
質問 # 73
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という任務を負っています。
開発者が選択時に考慮すべき重要な要素は何ですか?
- A. データセットの経過時間
- B. データセットのサイズ
- C. データセット内の変数の数
正解：B
解説：
説明
「データセットのサイズは、開発者が選択時に考慮すべき重要な要素です。データセットのサイズとは、AI モデルのトレーニングに利用できるデータの量を指します。データセットのサイズは、AI モデルの実現可能性と品質に影響を与える可能性があります。 AI モデル、および AI 技術とツールの選択。データセットのサイズは、AI モデルが新しいデータから学習し、適切に一般化するのに十分な情報を提供するのに十分な大きさである必要があります。」
質問 # 74
生成された AI のバイアスに関係するデータの品質と透明性の利点は何ですか?
- A. バイアスの可能性が悪化する
- B. バイアスの可能性は除去されます
- C. 偏見と軽減の可能性
正解：C
解説：
A benefit of data quality and transparency as it pertains to bias in generated AI is that the chances of bias are mitigated. High data quality ensures that AI models are trained on accurate and representative data, reducing the risk of biased outcomes. Transparency in AI processes helps stakeholders understand how decisions are made, allowing for the identification and correction of potential biases. Together, these practices contribute to the development of fairer and more accountable AI systems. Salesforce highlights the importance of these principles in its AI practices, particularly through its ethical AI framework, which advocates for fairness and accountability. More on Salesforce's commitment to promoting unbiased AI can be found in their AI ethics guidelines at Salesforce AI Ethics.
質問 # 75
マーケティング マネージャーは、AI を使用して顧客との関わりを強化したいと考えています。
どの機能が最適なソリューションを提供しますか?
- A. アインシュタインエンゲージメント
- B. 独自のモデルを持ち込む
- C. ジャーニーの最適化
正解：A
解説：
説明
「Einstein Engagement は、AI を使用して顧客とのエンゲージメントを向上させたいと考えているマーケティング マネージャーに最適なソリューションを提供します。Einstein Engagement は、AI を使用して、最適な時間、頻度、コンテンツ、およびメール マーケティング キャンペーンに関する洞察と推奨事項を提供することで、電子メール マーケティング キャンペーンを最適化する機能です。 Einstein Engagement は、パーソナライズされた関連性の高いメッセージを配信することで、顧客エンゲージメント、維持率、ロイヤルティの向上に役立ちます。」
質問 # 76
AI 実装におけるデータ品質に関する主な考慮事項は何ですか?
- A. Salesforce で AI 機能をカスタマイズするテクニック
- B. Salesforce AI モデルのトレーニングと微調整におけるデータの役割
- C. AI モデルと Salesforce ワークフローの統合プロセス
正解：B
解説：
"Data's role in training and fine-tuning Salesforce AI models is a key consideration regarding data quality in AI implementation. Data quality is the degree to which data is accurate, complete, consistent, relevant, and timely for the AI task. Data quality can affect the performance and reliability of AI systems, as they depend on the quality of the data they use to learn from and make predictions. Data's role in training and fine-tuning Salesforce AI models means understanding how data is used to build, train, test, and improve AI models in Salesforce, such as Einstein Prediction Builder or Einstein Discovery."
質問 # 77
AI データのプライバシーに関してユーザーの同意にはどのような影響がありますか?
- A. AI はユーザーの同意を自動的に取得することで、完全なデータ プライバシーを確保します。
- B. AI はユーザーのプライバシーや同意とは独立して動作します。
- C. ユーザーの同意が得られない場合、AI はプライバシーを侵害します。
正解：C
解説：
"AI infringes on privacy when user consent is not obtained. User consent is the permission or agreement given by a user to allow their personal data to be collected, used, shared, or stored byothers. User consent is an important aspect of data privacy, which is the right of individuals to control how their personal data is handled by others. AI infringes on privacy when user consent is not obtained because it violates the user's rights and preferences regarding their personal data."
質問 # 78
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