Chapter 6
AIの社会実装の用語を順に解説します。
AIプロジェクトとMLOps・データライフサイクルとは AIプロジェクトでは目的設定、データ収集・加工、学習、評価、提供、監視、再学習を一つのライフサイクルとして管理します。 具体例 学習時の精度だけでなく、データとモデルの版、再現性、ドリフト、事故時の停止・復旧を運用設計へ含めます。 もう少し詳しく この用語は単独で暗記せず、目的、入力、処理、結果、適用できない境界の順に説明できるようにします。実務では前提条件と評価基準を明記し、期待した結果と実測結果を区別します。 似た用語を見分けるときは、誰が何を判断するのか
データ収集計画とは目的、対象、取得方法、利用根拠、品質基準を先に定めてデータを集める計画です。学習のポイントAIの社会実装の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック：G2024#6以降 v1.4（2026-05-13更新、2026-08-01確認）。2026年の案内ではオンライン試
アノテーションとは学習に使えるよう、データへラベルや境界、属性などを付与する作業です。学習のポイントAIの社会実装の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック：G2024#6以降 v1.4（2026-05-13更新、2026-08-01確認）。2026年の案内ではオンライン試験は10
データクレンジングとは欠損、重複、表記ゆれ、異常値などを確認・修正してデータ品質を整える処理です。学習のポイントAIの社会実装の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック：G2024#6以降 v1.4（2026-05-13更新、2026-08-01確認）。2026年の案内ではオンライ
データ品質とは正確性、完全性、一貫性、適時性など、用途に対してデータが十分である度合いです。学習のポイントAIの社会実装の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック：G2024#6以降 v1.4（2026-05-13更新、2026-08-01確認）。2026年の案内ではオンライン試験
データセットシフトとは学習時と運用時で入力データやラベルの分布が変わる現象です。学習のポイントAIの社会実装の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック：G2024#6以降 v1.4（2026-05-13更新、2026-08-01確認）。2026年の案内ではオンライン試験は100分・
概念ドリフトとは時間とともに入力と正解の関係そのものが変化し、既存モデルの性能が落ちる現象です。学習のポイントAIの社会実装の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック：G2024#6以降 v1.4（2026-05-13更新、2026-08-01確認）。2026年の案内ではオンライン
モデル監視とは運用後の性能、入力分布、障害、偏りを継続的に観測し、対応判断につなげる活動です。学習のポイントAIの社会実装の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック：G2024#6以降 v1.4（2026-05-13更新、2026-08-01確認）。2026年の案内ではオンライン試
再現性とは同じデータ、コード、設定、手順から、検証可能な結果を再び得られる性質です。学習のポイントAIの社会実装の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック：G2024#6以降 v1.4（2026-05-13更新、2026-08-01確認）。2026年の案内ではオンライン試験は100
A/Bテストとは複数の案を無作為に比較し、事前に定めた指標で効果を検証する実験です。学習のポイントAIの社会実装の文脈で、目的・前提・似た概念との違いを説明できるようにしましょう。単語だけを暗記せず、問題文の条件に当てはめて判断します。出題範囲との対応JDLA公開シラバスの該当大分類を理解するための学習用解説です。公式問題、公式解答、合格基準を転載したものではありません。 ファクトチェック：G2024#6以降 v1.4（2026-05-13更新、2026-08-01確認）。2026年の案内ではオンライン試験は100
公式資料へのリンクと確認日を各記事に掲載しています。