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ISACA AAIA 認定試験の出題範囲：

トピック出題範囲
トピック 1
  • AI 運用: 収集、品質、セキュリティ、分類などの AI 固有のデータ ニーズを管理し、設計段階からのプライバシーとセキュリティを備えた開発ライフサイクル方法論を適用し、変更とインシデントの管理、AI ソリューションのテスト、AI 関連の脅威と脆弱性の特定、AI の展開の監視を行います。
トピック 2
  • AI ガバナンスとリスク: さまざまな AI モデルとそのライフサイクルの理解、AI 戦略のガイド、役割とポリシーの定義、AI 関連のリスクの管理、データのプライバシーとガバナンスの監視、倫理的な慣行、標準、規制の遵守の確保などを網羅します。
トピック 3
  • 監査ツールと手法：このセクションでは、AI監査人のスキルを評価し、適切なツールと手法を用いたAIシステムの監査に焦点を当てます。監査の計画と設計、AI特有のサンプリング手法、監査証拠の収集、品質保証のためのデータ分析の活用、フォローアップと品質管理措置を含むAI監査出力とレポートの作成などが含まれます。

ISACA Advanced in AI Audit 認定 AAIA 試験問題 (Q220-Q225):

質問 # 220
Which of the following is the GREATEST benefit of using large language models (LLMs) to identify potential control deficiencies?

正解：A

解説：
LLMs excel at processing large amounts ofunstructured text(e.g., policies, process narratives, procedures).
TheGREATEST benefitis their ability tosummarize and compare multiple documents to identify inconsistencies(B), which can signal potential control weaknesses or misalignments. This aligns with AAIA's description of AI-enabled audit analytics that supportdocument analysis, narrative comparison, and pattern detectionfor control assessment.
Option A presumes autonomy, which is unsafe without validation. Option C is more aligned with predictive or simulation models, not LLM strengths. Option D is not acceptable because walkthroughs require professional judgment and evidence gathering; AI should support, not replace. Thus,summarization and inconsistency identificationis the most practical and impactful benefit.
References:
ISACA,AAIA Exam Content Outline- Domain 3: AI in Audit Processes (use of LLMs for narrative analysis).


質問 # 221
An IS auditor is considering the integration of AI techniques into the audit sampling process. Which of the following BEST enables the auditor to identify high-risk transactions within large data sets for targeted sampling?

正解：A

解説：
Predictive analyticsis the most effective method for identifyinghigh-risk transactionsbecause it uses statistical models, anomaly detection, and machine learning to:
* Rank transactions by inherent and residual risk
* Detect hidden patterns that auditors cannot manually identify
* Highlight unusual transaction profiles, outliers, and red flags
* Prioritize transactions that require deeper inspection
AAIA's audit domain emphasizesrisk-based sampling enhanced by AI, where predictive models significantly improve coverage and accuracy.
NLP (A) extracts insights from text-not ideal for transaction risk scoring.
OCR (B) digitizes documents but does not identify risk.
Rule-based analytics (C) only catches known patterns; predictive analytics uncoversunknown or emerging risks.
References:
AAIA Domain 3: AI in Audit Processes(advanced analytics, anomaly detection, risk scoring).


質問 # 222
A bank ' s fraud detection model achieves high accuracy on its initial dataset but performs poorly in production. The data science team needs to tune hyperparameters and select the best model architecture.
Which dataset is BEST to use for this selection process?

正解：A

解説：
In the standard machine learning workflow, the " Validation Dataset " is specifically used for " model selection " and " hyperparameter tuning. " It serves as a bridge between training and the final test. Using the training set (Option B) for tuning would lead to overfitting. The " Testing " or " Holdout " set (Options A and C) must remain completely " unseen " until the very end to provide an unbiased final estimate of how the model will perform in the real world. According to the ISACA AAIA™ manual, maintaining this strict partitioning is critical for model integrity and preventing overly optimistic performance reports.


質問 # 223
An insurance company uses an AI model to set premium rates. To align with AI-related policies on fairness, which of the following is the FIRST course of action?

正解：B

解説：
AAIA guidance states thatfairness evaluations begin with the training data, because bias is most commonly introduced through data selection, sampling imbalances, labeling inconsistencies, or historical discrimination embedded in source data.
Thus, thefirstcourse of action is to review training data (option B) to identify:
* Skewed demographic distributions
* Missing or underrepresented populations
* Inappropriate use of sensitive attributes
* Incorrect labels or improperly encoded variables
* Historical decisions that may propagate discrimination
Only after identifying the existence and nature of bias can an organization move on to remediation steps such as retraining (C) or comparing alternate model behavior (A).
Allowing customers to contest premiums (D) is a post-decision remedy, not a fairness evaluation step.
AAIA emphasizes addressing bias at theroot-the training data-before adjusting the model or outputs.
References:
AAIA Domain 5: Fairness, Bias Identification, Ethical AI Principles
AAIA Domain 2: Data Governance and Input Evaluations


質問 # 224
Which of the following is MOST important to consider when auditing an organization's AI procedures?

正解：A


質問 # 225
......

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