ChatGPTなどの文章生成AIには色々な可能性がありますが、試験勉強などでも使えそうだったので、そのネタをご紹介します。

📌TL;DR

文章生成AIに「試験問題」を生成させます。
おおよそ、以下のようなプロンプトを使えば、問題とその解説を生成してくれるようになります。

プロンプト：
JDLA主催のG検定の問題を10問作成してください。
問題は4択問題として、正解とその解説も付けてください。

📌やり方

ChatGPTやBing AIなどで、上記「TL;DR」に記載しているプロンプトを使えば、それなりの問題を生成することができます。
解説も生成してくれるので、なぜ正解なのかという理解も深まると思います。

📌注意点

AI全般にも言えることですが、生成された内容が間違っているケースもあると思います。また、問題の内容も「シラバスに沿った内容になっているかどうか」は怪しい部分もあるため、ちょっとした息抜きやチャレンジとして使う事をおすすめします。

📌ChatGPT（GPT-3.5ベース）で生成したサンプル

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▼機械学習において、教師あり学習とは何か。
a) ラベルのついたデータを使って予測を行う学習方法。
b) ラベルのついていないデータを使って予測を行う学習方法。
c) 人間の判断によって正解を決める学習方法。
d) コンピュータが自分で正解を導き出す学習方法。

正解: a) ラベルのついたデータを使って予測を行う学習方法。
解説: 教師あり学習とは、入力データに対して正解のラベルが与えられた状態で学習を行い、未知の入力データに対して正しい予測を行うことを目的とした機械学習の手法です。

▼深層学習において、畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network;CNN)は主にどのような分野で使われているか。
a) 自然言語処理
b) 画像認識
c) 時系列データの分析
d) ゲームAI

正解: b) 画像認識
解説: 畳み込みニューラルネットワークは、画像認識に特化した深層学習の手法です。畳み込み演算によって、画像の特徴を抽出することができ、その後、全結合層によって分類を行います。

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なかなか良い感じで生成されていて、回答もあっているようですね。

📌Bing AI（GPT-4ベース）で生成したサンプル

※Bing AIのChatで生成すると「JDLAのシラバス見てね！」･･･で会話終了になってしまったので、Bing AIの記事作成機能（Edgeから利用できる）で作ってみました。

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以下は、G検定のシラバスに基づいて作成した問題の例です。

▼問1. 人工知能の定義に関する次の記述のうち、正しいものはどれでしょうか。
a) 人工知能とは、人間が行う知的な活動をコンピュータによって模倣する技術のことである。
b) 人工知能とは、人間が持つ知性や感情をコンピュータに移植する技術のことである。
c) 人工知能とは、人間が持つ知識や経験をコンピュータに蓄積する技術のことである。
d) 人工知能とは、人間が行う認知や判断をコンピュータに支援させる技術のことである。

正解: a
解説: 人工知能とは、人間が行う知的な活動をコンピュータによって模倣する技術のことであり、その分野は多岐にわたります。 b)は人工生命やサイバネティクスの分野に近いです。c)は知識ベースやエキスパートシステムの分野に関係します。d)は人間とコンピュータの協調や相補的な関係を重視する観点です。

▼問2. 探索木に関する次の記述のうち、正しいものはどれでしょうか。
a) 探索木とは、探索対象となる状態空間を木構造で表現したものである。
b) 探索木とは、探索対象となる問題空間を木構造で表現したものである。
c) 探索木とは、探索対象となる解空間を木構造で表現したものである。
d) 探索木とは、探索対象となる目的空間を木構造で表現したものである。

正解: a
解説: 探索木とは、探索対象となる状態空間を木構造で表現したものであり、各ノードが状態を、各枝が状態遷移を表します。 b)は問題空間ではなく状態空間です。c)は解空間ではなく状態空間です。d)は目的空間ではなく状態空間です。

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こちらも良い感じですね。
GPT-3.5とは違って、間違いの選択肢についても解説が付いているので更に良い感じです。


📌参考：Notion AIで生成したサンプル

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▼検定において、第一種の過誤とは何を意味するか？
    A. 帰無仮説を棄却する誤り
    B. 対立仮説を棄却する誤り
    C. 帰無仮説が真であると判断する誤り
    D. 対立仮説が真であると判断する誤り
    
    正解: A
    第一種の過誤は、帰無仮説が真である場合に、誤って帰無仮説を棄却してしまう誤りを指します。この誤り率は有意水準αで表されます。
    
▼ニュートン法において、収束しない場合がある。その場合はどのような原因が考えられるか？
    A. 関数が凸である場合
    B. 関数が凹である場合
    C. 初期値が解から離れすぎている場合
    D. パラメータが多すぎる場合
    
    正解: C
    ニュートン法は、収束が速く精度が高い反面、初期値によっては収束しないことがあります。この場合、初期値が解から離れすぎていることが原因であることが多いです。

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一応4択問題は生成できているのですが、この内容は「G検定」の内容からは外れていますね💦



･･･ということで、それっぽい試験問題も色々生成できるようなので、息抜きとして遊んでみてください！生成された内容が「本当に正しいかどうか」をレビューすること自体も、勉強になりそうですね！