AIリサーチ検定（無料模試）

Q1. リサーチ結果が偏っているか検知する最も有効な方法はどれか？（比較して最も望ましいものを選べ）

A. 最新情報の場合は公開日・改訂日を必須にする

B. 論文の要約だけで判断する

C. 競合比較を主観でまとめる

D. リサーチ範囲を決めずに集める

Q2. AIリサーチの精度を上げる最も基本的なプロンプトはどれか？

A. 更新日が古くても参考にする

B. 結論だけでなく根拠・前提・注意点もセットで出力させる

C. 出典・根拠を確認せず社外資料へ掲載する

D. 出典の質を問わず引用する

Q3. AIリサーチ結果に「推測」が混ざりやすい原因として最も適切なのはどれか？（誤解を避ける観点で最適なものを選べ）

A. 統計は定義・母集団・調査方法を確認し、単位も合わせる

B. 定義が異なるデータを混ぜる

C. ソースの権威性を確認しない

D. AIの結果を一次情報として扱い、そのまま意思決定する

Q4. リサーチの成果物を比較しやすくする工夫として最も適切なのはどれか？

A. 市場規模の数字だけ見て戦略を決める

B. AIの結果を一次情報として扱い、そのまま意思決定する

C. リサーチ範囲を決めずに集める

D. 統計は定義・母集団・調査方法を確認し、単位も合わせる

Q5. AIにリサーチさせる際、誤情報の影響が最大になるのはどのケースか？（最も実務的なものを選べ）

A. 数字が怪しくても全体傾向として使う

B. 一次情報や公的機関データを優先し、出典URLを必須にする

C. 専門家の意見風に書けば正しいと判断する

D. リサーチ範囲を決めずに集める

Q6. AIリサーチが危険な結論を出したときの最適な運用ルールはどれか？（比較して最も望ましいものを選べ）

A. 一次情報や公的機関データを優先し、出典URLを必須にする

B. 数字が怪しくても全体傾向として使う

C. 出典URLだけ書かせて中身は確認しない

D. AIの生成結果をそのまま引用する

Q7. AIリサーチ結果に「推測」が混ざりやすい原因として最も適切なのはどれか？

A. AIの結果を一次情報として扱い、そのまま意思決定する

B. 推測と事実を分けて書かせる（推測は推測と明記）

C. 競合調査は“特徴だけ”まとめて、弱点やリスクは見ない

D. 最新情報かどうかはAIに任せる

Q8. AIに“比較対象AとB”を調べさせるときの最適な依頼はどれか？（比較して最も望ましいものを選べ）

A. 統計は定義・母集団・調査方法を確認し、単位も合わせる

B. 海外ソースは翻訳だけで検証しない

C. Wikipediaやまとめサイトを中心に調べさせる

D. 出典・根拠を確認せず社外資料へ掲載する

Q9. 競合調査をAIに依頼するとき、最も適切な観点指定はどれか？（最も適切なものを選べ）

A. 矛盾する情報があっても都合の良い方だけ採用する

B. AIの生成結果をそのまま引用する

C. ソースの権威性を確認しない

D. 制度・法規は必ず原文条文・公式ソースを当たるように指示する

Q10. リサーチ対象が複数国にまたがる場合の最適な依頼方法はどれか？（誤解を避ける観点で最適なものを選べ）

A. 出典URLだけ書かせて中身は確認しない

B. 比較条件を揃えずに表を作る

C. 統計は定義・母集団・調査方法を確認し、単位も合わせる

D. 出典・根拠を確認せず社外資料へ掲載する

AIリサーチ検定 （無料模試）

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