設問
Einstein Trust Layer アーキテクチャのうち、組織自身のデータを LLM プロンプト内で活用し、信頼性のある関連・正確な応答を返すための機能はどれでしょうか？
選択肢
A. Dynamic Grounding（動的グラウンディング）
B. Prompt Defense（プロンプト防御）
C. Data Masking（データマスキング）
解答
A. Dynamic Grounding（動的グラウンディング）
解説
A. Dynamic Grounding（動的グラウンディング） 正解です。 Dynamic Groundingは組織のCRMデータやビジネスコンテキストをリアルタイムでプロンプトに組み込み、より正確で関連性の高い応答を生成します。これによりAIは組織固有の情報に基づいた回答が可能になります。
B. Prompt Defense（プロンプト防御） 不正解です。 Prompt Defenseはプロンプトインジェクション攻撃を防ぐセキュリティ機能です。組織データの活用ではなく、悪意のある入力から保護することが目的で、応答の正確性向上には直接寄与しません。
C. Data Masking（データマスキング） 不正解です。 Data Maskingは個人情報などの機密データをLLMに送信する前に隠蔽する保護機能です。データのプライバシー保護が目的であり、組織データを活用して応答品質を向上させる機能ではありません。
第125問
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