攻略
計算問題と法律・倫理の押さえどころ
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G検定では、簡単な計算問題や、法律・倫理に関する問題も出題されます。どちらも基本のポイントを押さえておけば、得点源にしやすい分野です。
計算問題：まずは式を覚える
| テーマ | 式と小さな例 |
|---|---|
| 適合率・再現率・F値 | TP=30、FP=10、FN=30 のとき、適合率=TP÷(TP+FP)=30÷40=0.75、再現率=TP÷(TP+FN)=30÷60=0.5、F値=2×適合率×再現率÷(適合率+再現率)=(2×0.75×0.5)÷(0.75+0.5)=0.75÷1.25=0.6 |
| 畳み込み層の出力サイズ | 出力=(W+2P−F)÷S+1（W：入力サイズ、P：パディング、F：フィルタサイズ、S：ストライド）。W=32、P=1、F=3、S=1 なら (32+2−3)÷1+1=32。W=7、P=0、F=3、S=2 なら (7−3)÷2+1=3 |
| 平均・分散 | データ 2、4、4、6 の平均は 16÷4=4。平均との差の2乗は 4、0、0、4 で、その平均が分散=8÷4=2（データの個数で割る場合）。標準偏差は分散の平方根で √2≒1.41 |
| ベイズの定理 | 1,000人中10人が病気で、検査は病気の人の90%を陽性と判定し、病気でない人の10%も陽性と判定するとします。陽性は 9人＋99人=108人なので、陽性の人が本当に病気である確率は 9÷108≒8.3% |
ベイズの定理の例のように、検査の精度が高そうに見えても、もともとの割合（事前確率）が小さいと結果の見え方が大きく変わります。人数に置き換えて考えると、計算ミスを減らせます。
法律・倫理：キーワードの意味を押さえる
| テーマ | 押さえどころ |
|---|---|
| 個人情報保護法 | 個人情報・要配慮個人情報・仮名加工情報・匿名加工情報の違い、利用目的の特定、第三者提供には原則として本人の同意が必要なこと |
| 著作権法第30条の4 | AIの学習のような情報解析など、作品を楽しむ（享受する）ことを目的としない利用は、原則として著作権者の許諾なく行える。ただし著作権者の利益を不当に害する場合は対象外 |
| 営業秘密の3要件 | 不正競争防止法で営業秘密として守られるには、秘密管理性・有用性・非公知性の3つすべてを満たす必要がある |
| AI・データの利用に関する契約ガイドライン | AI開発は結果を事前に見通しにくいため、アセスメント→PoC→開発→追加学習と段階を区切って進める「探索的段階型」の考え方が示されている |
| AI事業者ガイドライン | AIの開発者・提供者・利用者それぞれが取り組むべきことを整理した国のガイドライン。人間中心、安全性、公平性、透明性などの原則に沿った取り組みが求められる |
法律やガイドラインは改正・改訂されることがあります。ここでの整理は試験対策としての要点であり、実務で判断に迷う場合は専門家や公式の情報を確認してください。