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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
  • 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。
トピック 3
  • 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。

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ISACA Advanced in AI Audit 認定 AAIA 試験問題 (Q266-Q271):

質問 # 266
Which of the following is the GREATEST data quality risk when using an AI tool to assist with audit procedures?

正解：D

解説：
Unstructured data without standardized preprocessing (option A) creates the highest data quality risk because AI models depend heavily on the cleanliness, consistency, and structure of input data.
AAIA warns that improperly processed unstructured data leads to:
Incorrect text extraction
Lost contextual meaning
Feature extraction errors
Misclassification
Inaccurate audit evidence


質問 # 267
Which of the following should be done FIRST when an attacker exfiltrates sensitive information from an AI model?

正解：B


質問 # 268
An organization uses an AI-powered tool to detect and respond to cybersecurity threats in real time. An IS auditor finds that the tool produces excessive false positives, increasing the workload of the security team. Which of the following techniques should the auditor recommend to BEST evaluate the tool's effectiveness in managing this issue?

正解：B

解説：
The AAIATM Study Guide recommends using validation tools to fine-tune and evaluate ML models, particularly when high false positives undermine operational efficiency. ML validation can identify threshold adjustments, retraining needs, or feature misweighting contributing to excessive alerting.
"Model validation enables organizations to quantify performance, reduce false alarms, and recalibrate AI behavior to align with operational needs and threat landscapes."


質問 # 269
An IS auditor examining change management procedures for an AI system observes inconsistent training data validation and verification protocols prior to model retraining. Which of the following is the MOST significant risk in this context?

正解：A

解説：
When training data validation is inconsistent, the most severe risk is that the AI model may learn from incorrect, incomplete, biased, or corrupted data. This directly leads to a degradation of system reliability (option C), which manifests as inaccurate predictions, higher error rates, bias, or unstable behavior.
AAIA emphasizes that data validation prior to retraining is one of the most important controls because model behavior is fully dependent on training data integrity. If the quality and correctness of the data cannot be guaranteed, the resulting model outputs become unreliable, which can undermine compliance, operational decisions, and user trust.


質問 # 270
Which of the following is the GREATEST benefit of using AI to evaluate data quality during an audit?

正解：D

解説：
Traditional data quality checks often rely on manual sampling, which can miss rare but significant errors. AI- driven audit tools can analyze 100% of a population to " identify outliers " that represent data errors, anomalies, or potential fraud. According to the AAIA™ framework, identifying these outliers is crucial because " dirty data " can fundamentally skew AI model predictions and audit conclusions. By automating the detection of data inconsistencies, auditors can focus their manual efforts on investigating high-risk items, thereby increasing both the accuracy of the audit and the overall reliability of the data used for model training.


質問 # 271
......

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