• ホーム
  • ブログ
  • Salesforce Salesforce-AI-Associate日本語リアルに2024年最新のブレーン問題集で模擬試験問題集 [Q10-Q33]

Salesforce Salesforce-AI-Associate日本語リアルに2024年最新のブレーン問題集で模擬試験問題集 [Q10-Q33]

Share

Salesforce Salesforce-AI-Associate日本語リアルに2024年最新のブレーン問題集で模擬試験問題集

Salesforce-AI-Associate日本語試験問題 リアルなSalesforce-AI-Associate日本語練習問題集

質問 # 10
Cloud Kicks は、履歴データに基づいて顧客の製品へ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、ある地域の従業員がテキスト フィールドを使用して製品カテゴリを取得しているのに対し、他のすべての地域の従業員は plckllst を使用していることを発見しました。
このシナリオではどのデータ品質ディメンション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 data quality dimension that is affected in this scenario. Consistency means that the data values are uniform and follow a common standard or format acrossdifferent 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 # 11
顧客データのプライバシーを保護する最善の方法は何ですか?

  • A. すべての顧客データを自動的に匿名化します。
  • B. 顧客データの同意設定を追跡します。
  • C. 定期的なスケジュールで顧客データをアーカイブします。

正解：B

解説：
"Tracking customer data consent preferences is the best method to safeguard customer data privacy. Data privacy is the right of individuals to control how their personal data is collected, used, shared, or stored by others. Tracking customer data consent preferences means respecting and honoring the choices and preferencesof customers regarding their personal data. Tracking customer data consent preferences can help ensure compliance with data privacy laws and regulations, as well as build trust and loyalty with customers."


質問 # 12
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. 正確さ、完全性、一貫性
  • C. レビュー、更新、アーカイブ中

正解：B

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 # 13
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. ボット
  • B. ケースの分類
  • C. 推奨事項

正解：A

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 # 14
予測分析、機械学習、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョンとは何ですか?

  • A. Salesforce に適用できるさまざまなタイプの AI
  • B. Salesforce で使用されるさまざまなタイプのデータモデル
  • C. Salesforce で使用されるさまざまな種類の自動化ツール

正解：A

解説：
Predictive analytics, machine learning, natural language processing (NLP), and computer vision are all types of artificial intelligence technologies that can be applied in Salesforce to enhance various aspects of business operations and customer interactions. Predictive analytics uses historical data to make predictions about future events. Machine learning involves algorithms that can learn from and make decisions based on data. NLP is concerned with the interactions between computers and humans using natural language, and computer vision interprets and processes visual information from the world to make sense of it in the way humans do.
Salesforce harnesses these AI technologies, particularly through its Einstein platform, to provide powerful tools that help businesses automate tasks, make better decisions, and offer more personalized services. For more on how Salesforce utilizes these AI technologies, you can explore the Einstein AI services documentation at Salesforce Einstein.


質問 # 15
ビジネス アナリスト (BA) は、販売プロセスと顧客を強化することでビジネスを改善したいと考えています。
BA はニーズを満たすためにどの AI アプリケーションを使用する必要がありますか?

  • A. 機械学習モデルとチャットボットの予測
  • B. リードのスコアリング、機会予測、およびケースの分類
  • C. 販売データのクレンジングと顧客サポートのデータ ガバナンス

正解：B

解説：
"Lead scoring, opportunity forecasting, and case classification are AI applications that can help abusiness analyst improve their sales processes and customer support. Lead scoring can help prioritize leads based on their likelihood to convert, opportunity forecasting can help predict future sales or revenue based on historical data and trends, and caseclassification can help categorize and route cases based on their attributes."


質問 # 16
CRM における顧客体験の向上における AI の主な利点は何ですか?

  • A. CRM セキュリティ プロトコルを改善し、機密性の高い顧客データを潜在的な侵害や脅威から保護します。
  • B. カスタマー サポート ケースの分類と追跡、トピックの特定、ケース解決の要約により、ケース管理を合理化します。
  • C. 顧客サービス エクスペリエンスを完全に自動化し、顧客とのシームレスな自動対話を保証します。

正解：B


質問 # 17
予測 AI と生成 AI の違いを最もよく説明しているのはどれですか?

  • A. 指定された入力に対する新しいオリジナルの出力を予測します。
  • B. 予測 AI は機械学習を使用してクラスを作成したり、入力データから出力を予測したりしますが、生成 AI は出力を生成するために機械学習を使用しません。
  • C. 予測 AI と生成は同じ機能を持ちますが、受け取る入力の種類が異なります。
    予測 AI は生データを受け取りますが、生成 AI は自然言語を受け取ります。

正解：A

解説：
"The difference between predictive AI and generative AI is that predictive AI analyzes existing data to make predictions or recommendations based on patterns or trends, while generative AI creates new content based on existing data or inputs. Predictive AI is a type of AI that uses machine learning techniques to learn from existing data and make predictions or recommendations based on the data. For example, predictive AI can be used to forecast sales, revenue, or demand based on historical data and trends. Generative AI is a type of AI that uses machine learning techniques to generate novel content such as images, text, music, or video based on existing data or inputs. For example, generative AI can be used to create realistic faces, write summaries, compose songs, or produce videos."


質問 # 18
CRM でよく使用される AI の 3 つの例は何ですか?

  • A. 予測スコアリング、レポート、画像分類
  • B. 予測スコアリング、予測、推奨事項
  • C. Einstein ボット、顔認識、推奨事項

正解：B

解説：
説明
「予測スコアリング、予測、レコメンデーションは、CRM でよく使用される AI の 3 つの例です。
予測スコアリングは、コンバージョン、解約、または購入の可能性に基づいてリード、商談、顧客の優先順位を付けるのに役立ちます。予測は、履歴データと傾向に基づいて将来の売上、収益、または需要を予測するのに役立ちます。レコメンデーションは、顧客の好み、行動、ニーズに基づいて、各顧客に最適な製品、サービス、アクションを提案するのに役立ちます。」


質問 # 19
「最小特権の権利」は機密の個人データを扱うリスクをどのように軽減しますか?

  • A. 収集される属性の数を減らすことによって
  • B. データ保持ポリシーを適用することによる
  • C. データにアクセスできる人の数を制限することによって

正解：C

解説：
"The "right of least privilege" reduces the risk of handling sensitive personal data by limiting how many people have access to data. The "right of least privilege" is a security principle that states that each user or system should have the minimum level of access or privilege necessary to perform their tasks or functions.
The "right of least privilege" can help protect sensitive personal data from unauthorized access, misuse, or leakage."


質問 # 20
Cloud Kicks はデータ分析に依存して製品の推奨を最適化します。しかし、CK では、連絡先情報の欠落や不完全な購入履歴など、顧客記録が不完全であるという問題が繰り返し発生しています。
この不完全なデータ品質は会社の運営にどのような影響を与えるでしょうか?

  • A. 製品推奨の応答時間が滞っています。
  • B. 製品推奨の正確性が妨げられます。
  • C. 製品の推奨事項の多様性が向上しました。

正解：B

解説：
"The incomplete data quality will impact the company's operations by hindering the accuracy of product recommendations. Incomplete data means that the data is missing some values or attributes that are relevant for the AI task. Incomplete data can affect the performance and reliability of AI models, as they may not have enough information to learn from or make accurate predictions. For example, incomplete customer records can affect the quality of product recommendations, as the AI model may not be able to capture the customers' preferences, behavior, or needs."


質問 # 21
機械学習とは何ですか?

  • A. Salesforce で使用されるデータ モデル
  • B. 新しいコンテンツを作成する AI
  • C. 知能を成長させることができる AI

正解：A

解説：
説明
「データ モデルは、Salesforce で使用される機械学習機能です。データ モデルは、データ構造とアルゴリズムを使用した現実世界の現象またはプロセスの表現または抽象化です。データ モデルは、さまざまな側面の記述、分析、予測に使用できます。機械学習技術を使用して現象やプロセスを分析します。」


質問 # 22
意思決定における人間の AI コラボレーションの主な課題は何ですか?

  • A. 意思決定プロセスへの人間の関与の必要性を軽減します。
  • B. AI への依存が生じ、批判的思考や監視が低下する可能性があります。
  • C. 情報に基づいたバランスの取れた意思決定を促進します

正解：B

解説：
説明
「意思決定における人間と AI のコラボレーションの主な課題は、AI への依存が生じ、批判的思考や監視が低下する可能性があることです。人間と AI のコラボレーションは、人間と AI システムが協力して共通の目標を達成するプロセスです。人間と AI のコラボレーションには、人間と AI システムの両方の長所を活用したり、短所を補ったりするなど、多くの利点があります。
ただし、人間と AI のコラボレーションは、AI への依存を生み出し、批判的思考や監視の低下につながる可能性など、いくつかの課題を引き起こす可能性もあります。たとえば、人間が AI の推奨事項の妥当性や根拠を疑問視したり検証したりすることなく、盲目的に信頼したり、それに従う場合、人間と AI のコラボレーションによって AI への依存が生じる可能性があります。」


質問 # 23
信頼できる AI システムの説明可能性の重要性は何ですか?

  • A. AI モデルの複雑さが増加します
  • B. Al モデルがどのように意思決定を行うかを説明します。
  • C. AI モデルのセキュリティと精度を強化します

正解：B

解説：
The significance of the explainability of trusted AI systems is that it describes how AI models make decisions. Explainability is crucial for building trust and accountability in AI systems, ensuring that users and stakeholders understand the decision-making processes and outcomes generated by AI. This is particularly important in scenarios where AI decisions impact personal or financial status, such as in credit scoring or healthcare diagnostics. Salesforce emphasizes the importance of explainable AI through its ethical AI practices, aiming to make AI systems more transparent and understandable. More details about Salesforce's approach to ethical and explainable AI can be found in Salesforce AI ethics resources at Salesforce AI Ethics.


質問 # 24
予測分析、機械学習、自然言語処理 (NLP)、コンピューター ビジョンとは何ですか?

  • A. Salesforce に適用できるさまざまなタイプの AI
  • B. Salesforce で使用されるさまざまなタイプのデータモデル
  • C. Salesforce で使用されるさまざまな種類の自動化ツール

正解：A

解説：
Predictive analytics, machine learning, natural language processing (NLP), and computer vision are all types of artificial intelligence technologies that can be applied in Salesforce to enhance various aspects of business operations and customer interactions. Predictive analytics uses historical data to make predictions about future events. Machine learning involves algorithms that can learn from and make decisions based on data.
NLP is concerned with the interactions between computers and humans using natural language, and computer vision interprets and processes visual information from the world to make sense of it in the way humans do.
Salesforce harnesses these AI technologies, particularly through its Einstein platform, to provide powerful tools that help businesses automate tasks, make better decisions, and offer more personalized services. For more on how Salesforce utilizes these AI technologies, you can explore the Einstein AI services documentation at Salesforce Einstein.


質問 # 25
AI モデルのトレーニング データにおけるバイアスの潜在的な原因は何ですか?

  • A. データは、さまざまなソースおよび人口統計から収集されます。
  • B. データは特定の人口統計またはソースに偏っています。
  • C. データはソース システムからエリアタイムで収集されます。

正解：B

解説：
"A potential source of bias in training data for AI models is that the datais skewed toward a particular demographic or source. Skewed data means that the data is not balanced or representative of the target population or domain. Skewed data can introduce or exacerbate bias in AI models, as they may overfit or underfit the modelto a specific subset of data. For example, skewed data can lead to bias if the data is collected from a limited or biased demographic or source, such as a certain age group, gender, race, location, or platform."


質問 # 26
Cloud Kicks の管理者は、顧客レコードにフィールドを設定して、顧客の希望する名前を取得できるようにしたいと考えています。
これを実現するには、管理者はどの Salesforce フィールド タイプを使用する必要がありますか?

  • A. 複数選択リスト
  • B. テキスト
  • C. リッチテキスト領域

正解：B

解説：
説明
「顧客の好みの名前を取得するには、テキスト フィールド タイプを使用する必要があります。テキスト フィールド タイプを使用すると、ユーザーは文字、数字、記号を任意に組み合わせて入力できます。テキスト フィールド タイプは、名前、住所、電話番号、またはその他の個人情報。」


質問 # 27
Cloud Kicks は、同じ顧客の複数のレコードが Salesforce で確実に削除されるようにしたいと考えています。
これを実現するにはどの機能を使用する必要がありますか?

  • A. 標準化されたフィールド名
  • B. 古いレコードの削除をトリガーします
  • C. 重複管理

正解：C

解説：
"Duplicate management should be used to remove multiple records for the same customer in Salesforce.
Duplicate managementis a feature that helps prevent and manage duplicate records in Salesforce. Duplicate management can help define matching rules, duplicate rules, and alert messages to detect and merge duplicate records."


質問 # 28
Cloud Kicks は、Einstein Prediction Builder を使用して、顧客が特定の製品を購入する可能性を判断したいと考えています。ただし、データ品質は問題です...
データの品質はどのように評価できるのでしょうか?

  • A. データ管理戦略を構築します。
  • B. データ品質を期限切れにするレポートを作成します。
  • C. AppExchange のデータ品質アプリを活用する

正解：C

解説：
"Leveraging data quality apps from AppExchange is how data quality can be assessed. 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 learnfrom and make predictions. Leveraging data quality apps from AppExchange means using third-party applications or solutions thatcan help measure, monitor, or improve data quality in Salesforce."


質問 # 29
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 # 30
Cloud Kicks のデータ品質専門家は、各新しい連絡先に少なくとも電子メール アドレスが含まれていることを確認したいと考えています。
これを実現するにはどの機能を使用する必要がありますか?

  • A. 重複した一致ルール
  • B. 自動入力
  • C. 検証ルール

正解：C

解説：
"A validation rule should be used to ensure that each new contact contains at least an email address or phone number. A validation rule is a feature that checks the data entered by users for errors before saving it to Salesforce. A validation rule can help ensure data quality by enforcing certain criteria or conditions for the data values."


質問 # 31
AI 開発に関連する倫理的な課題にはどのようなものがありますか?

  • A. 機械学習アルゴリズムにおける人間の偏見の可能性と AI の意思決定プロセスにおける透明性の欠如
  • B. AI システムの本質的な中立性。意思決定における人間のバイアスの可能性を排除します。
  • C. AI システムの暗黙的な透明性により、ユーザーが自分の決定を理解し、信頼することが容易になります。

正解：A

解説：
説明
「AI 開発に関連する倫理的課題には、機械学習アルゴリズムにおける人間の偏見の可能性と、AI の意思決定プロセスにおける透明性の欠如が挙げられます。人間の偏見は、モデルのトレーニングに使用されるデータや、モデルの設計上の選択から生じる可能性があります。 「開発者、またはユーザーによる結果の解釈。透明性が欠如していると、AI システムが特定の決定を下す方法と理由を理解することが難しくなり、信頼、説明責任、公平性に影響を与える可能性があります。」


質問 # 32
CRM である AI は、営業担当者が以前の顧客とのやり取りをよりよく理解するのにどのように役立つのでしょうか?

  • A. 通話の概要を提供します
  • B. 製品説明を作成、ローカライズ、翻訳します
  • C. パーソナライズされたサービス応答をトリガーします

正解：A

解説：
"Providing call summaries is how AI with CRM helps sales representatives better understand previous customer interactions. Call summaries are a feature that uses natural language processing (NLP) to analyze voice conversations between sales representatives and customers and generate summaries or transcripts of the calls. Call summaries can help sales representatives better understand previous customer interactions by providing key information, insights, or action items from the calls."


質問 # 33
......

厳密検証されたSalesforce-AI-Associate日本語試験問題集と解答で無料提供のSalesforce-AI-Associate日本語問題と正解付き：https://www.passtest.jp/Salesforce/Salesforce-AI-Associate-JPN-shiken.html

関するブログ

もっと
Salesforce-AI-Associate-JPN 無料問題集