クイズの説明
Step 3「AI適用可否を判断しよう」の理解度を確認します。AI適用判断マトリクス、データ可用性評価、技術フィット評価、リスクアセスメントについて問います。
合格ライン: 80%（5問中4問正解）
問題
Q1. AI適用判断の4軸
AI適用判断マトリクスの4軸として正しい組み合わせはどれですか？
- A. コスト・品質・スピード・スケーラビリティ
- B. データ有無・定型度・頻度・効果
- C. 技術力・人材・予算・スケジュール
- D. 入力・処理・出力・フィードバック
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正解: B)
AI適用判断マトリクスの4軸は「データ有無（AIに必要なデータが存在するか）」「定型度（業務のパターン化度合い）」「頻度（業務の発生頻度）」「効果（AI導入の期待効果）」です。これらを重み付きスコアで評価し、総合スコア4.0以上で「強く推奨」、3.0-3.9で「推奨」、2.0-2.9で「要検討」、2.0未満で「非推奨」と判定します。
Q2. データ可用性評価
生成AI（RAG）で社内FAQチャットボットを構築する場合、最低限必要なデータとして最も適切なものはどれですか？
- A. 過去10年分の全社売上データ
- B. FAQの質問と回答ペア、および関連するナレッジベース文書
- C. 全社員の個人情報データベース
- D. 競合他社のWebサイトのクローリングデータ
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正解: B)
RAGベースのFAQチャットボットに必要なデータは、FAQの質問と回答のペア、および関連するナレッジベース文書です。これらをベクトル化して検索可能にし、ユーザーの質問に対して関連する情報を取得し回答を生成します。売上データ（A）は需要予測用、個人情報（C）は不要かつリスクあり、競合データ（D）はFAQ回答に不要です。
Q3. 技術フィット評価
「毎月、3つのシステムから売上データをダウンロードし、Excelで統合してレポートを作成する」という業務に最も適した自動化技術はどれですか？
- A. 生成AI（LLM）
- B. 従来型ML（機械学習）
- C. RPA（Robotic Process Automation）
- D. 画像認識AI
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正解: C)
この業務は「複数システムからのデータダウンロード」「Excelでの統合」「レポート作成」という定型的なUI操作の繰り返しです。RPAはこのような定型的なシステム操作の自動化に最も適しています。生成AI（A）はテキスト生成に強みがありますがUI操作は不得意、ML（B）は予測や分類に適しており定型作業には過剰、画像認識（D）はこの業務に関係ありません。
Q4. リスクアセスメント
EC サイトで AI が商品説明文を自動生成する場合、最も注意すべき法規制リスクはどれですか？
- A. 独占禁止法違反のリスク
- B. 景品表示法における不当表示のリスク
- C. 労働基準法違反のリスク
- D. 道路交通法違反のリスク
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正解: B)
景品表示法は、商品やサービスの品質・内容・価格について、実際よりも著しく優良であると誤認される表示を禁止しています。AIが生成する商品説明文に事実と異なる内容が含まれた場合（ハルシネーション等）、不当表示に該当する可能性があります。対策として、AI生成テキストの人間レビューを必須とし、根拠のない表現（「業界最高」「100%安全」等）を自動検出する仕組みが必要です。
Q5. 総合判断
以下のAI活用候補について、「Conditional Go（条件付き推進）」と判断する最も適切な理由はどれですか？
候補: 不正注文検知AI
- AI適用スコア: 3.7（推奨レベル）
- 学習データ: 不正注文データが年600件（やや不足）
- 技術: 異常検知ML
- リスク: 正常注文を不正と誤判定する可能性（偽陽性）
- A. スコアが4.0未満なのでAI導入は見送るべき
- B. 不正注文データが少ないため、ルールベースから始め、データ蓄積と並行してML化を段階的に進めるべき
- C. 偽陽性のリスクがあるため、AI導入は一切行うべきではない
- D. 学習データが不足しているが、外部データを購入すればすぐに本番導入できる
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正解: B)
「Conditional Go」の判断には、リスクを管理しながら段階的に推進する計画が必要です。不正注文データが年600件とML学習にはやや不足しているため、まずルールベース（閾値判定）で不正検知を始めることでデータを蓄積し、十分なデータが集まった段階でML化するアプローチが現実的です。スコア3.7は推奨レベルなので見送り（A）は適切ではなく、リスクを理由に全否定（C）するのではなく対策を考えるべきです。外部データ購入（D）は自社の不正パターンと異なる可能性があり安易に進めるべきではありません。
結果
合格（4問以上正解）
Step 3の内容をよく理解しています。AI適用可否の判断力を身につけました。次のStep 4「ユースケースを設計し優先順位を付けよう」に進みましょう。
不合格（3問以下正解）
Step 3の内容を復習しましょう。特に以下のポイントを重点的に確認してください：
- AI適用判断マトリクス — データ有無・定型度・頻度・効果の4軸評価
- データ可用性 — AI手法ごとに必要なデータの種類と量が異なる
- 技術フィット — 生成AI、ML、RPA、ルールベースの使い分け
- リスクアセスメント — 技術/業務/倫理/法規制の4カテゴリ
推定所要時間: 30分