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最近更新時間:2026-09-25

問題と解答:全 42 問

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価格:¥7500 

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ISQI CT-GenAI 試験概要:

認定ベンダー:ISTQB® / iSQI (International Software Quality Institute) / Member Boards
試験名:認定テスター 生成AIによるテスト (CT-GenAI)
試験番号:CT-GenAI v1.0
受験料:地域により異なる(EU標準価格は概ね230〜260 EUR;試験提供機関による)
試験形式:シナリオベースの読解問題, 多肢選択式, 単一解答問題
出題数:40問(多肢選択式)
対応言語:英語, 各加盟機関による現地語版
試験時間:60分(非母国語受験者には15分延長あり)
合格点:約65%(通常40問中26問正解;試験機関により若干異なる)
認定の有効期間:有効期限なし(ISTQB認定資格は原則として生涯有効)
関連資格:ISTQB 認定テスター ファンデーションレベル (CTFL)
推奨トレーニング:ISTQB サンプル試験およびリソース
ISTQB CT-GenAI シラバス(公式PDF)
受験申し込み:加盟機関・試験提供機関(国により異なる)
ISTQB 公式認定ポータル
サンプル問題:ISQI CT-GenAI サンプル問題
受験方法:オンライン監視試験またはテストセンター(地域によりPearson VUEまたはISTQB加盟機関)
前提条件:ISTQB 認定テスター ファンデーションレベル (CTFL) の取得が必須
公式シラバスのURL:https://www.istqb.org/certifications/gen-ai/

ISQI CT-GenAI 試験シラバストピック:

セクション目標
生成AIのリスク・品質・限界- 生成AI利用におけるリスク
  • 1. データプライバシーとセキュリティ上の懸念
    • 2. ハルシネーションと推論エラー
      • 3. バイアスと公平性の問題
        • 4. 環境負荷とエネルギー消費に関する考慮事項
          テストのためのプロンプトエンジニアリング- プロンプト設計技法
          • 1. ゼロショット・ワンショット・フューショットプロンプティング
            • 2. プロンプトチェーニングとメタプロンプティング
              • 3. テストケース生成のためのプロンプト構造化
                組織的な導入とガバナンス- エンタープライズにおける生成AI導入
                • 1. CI/CDパイプラインへの統合
                  • 2. LLMOpsとガバナンスモデル
                    • 3. ポリシー・倫理・コンプライアンスに関する考慮事項
                      生成AIおよびLLMの基礎- ソフトウェアテストにおける生成AIの概要
                      • 1. LLMの基礎、トークン化、コンテキストウィンドウ、マルチモーダルモデル
                        • 2. チャットボットとLLMベースのテストツールの違い
                          ソフトウェアテストにおける生成AIの活用- テストワークフローにおける実践的活用
                          • 1. テストデータの生成と拡張
                            • 2. LLMを用いたテストケース生成
                              • 3. リグレッションスイートの最適化
                                • 4. 欠陥レポートの分析と要約

                                  ISQI ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0 認定 CT-GenAI 試験問題:

                                  問題 #1

                                  What is a hallucination in LLM outputs?

                                  • A. A logical mistake in multi-step deduction
                                  • B. A transient network failure during inference
                                  • C. A systematic preference learned from data
                                  • D. Generation of factually incorrect content for the task
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                                  問題 #2

                                  Which technique MOST directly reduces hallucinations by grounding the model in project realities?

                                  • A. Use longer temperature settings
                                  • B. Rely on generic examples only
                                  • C. Randomize prompts each run
                                  • D. Provide detailed context
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                                  問題 #3

                                  The model flags anomalies in logs and also proposes partitions for input validation tests. Which metrics BEST evaluate these two outcomes together?

                                  • A. Accuracy for anomaly detection and Precision for coverage of valid/invalid partitions
                                  • B. Time efficiency for anomaly detection and accuracy for coverage of valid/invalid partitions
                                  • C. Precision for anomaly identification and recall for coverage of valid/invalid partitions
                                  • D. Diversity for anomaly identification and precision for partitions
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                                  問題 #4

                                  Which factor MOST influences the overall energy consumption of a Generative AI model used in software testing tasks?

                                  • A. The type of cloud platform affects processing speed but not total energy draw
                                  • B. The location of the data center determines model bias and accuracy levels
                                  • C. The duration of user sessions primarily affects latency but not power efficiency
                                  • D. The number of tokens processed directly determines the carbon intensity of each query
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                                  問題 #5

                                  What does an embedding represent in an LLM?

                                  • A. A set of test cases for validation
                                  • B. Logical rules for reasoning
                                  • C. Numerical vectors capturing semantic relationships
                                  • D. Tokens grouped into context windows
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                                  その他、万が一試験に合格しないなら、弊社は全額返金を保証します。それで、何も心配しなくて、問題集の勉強に取り組んでいいだけです。

                                  よくある質問

                                  JPTestKingはどんな学習資料を提供していますか?

                                  テストエンジン:CT-GenAI試験試験エンジンは、あなた自身のデバイスにダウンロードして運行できます。インタラクティブでシミュレートされた環境でテストを行います。
                                  PDF(テストエンジンのコピー):内容はテストエンジンと同じで、印刷をサポートしています。

                                  購入後、どれくらいCT-GenAI学習資料を入手できますか?

                                  あなたは5-10分以内にISQI CT-GenAI学習資料を付くメールを受信します。そして即時ダウンロードして勉強します。購入後に学習資料を入手しないなら、すぐにメールでお問い合わせください。

                                  更新されたCT-GenAI学習資料を得ることができ、取得方法?

                                  はい、購入後に1年間の無料アップデートを享受できます。更新があれば、私たちのシステムは更新された学習資料をあなたのメールボックスに自動的に送ります。

                                  CT-GenAIテストエンジンはどのシステムに適用しますか?

                                  オンラインテストエンジンは、WEBブラウザをベースとしたソフトウェアなので、Windows / Mac / Android / iOSなどをサポートできます。どんな電設備でも使用でき、自己ペースで練習できます。オンラインテストエンジンはオフラインの練習をサポートしていますが、前提条件は初めてインターネットで実行することです。
                                  ソフトテストエンジンは、Java環境で運行するWindowsシステムに適用して、複数のコンピュータにインストールすることができます。
                                  PDF版は、Adobe ReaderやOpenOffice、Foxit Reader、Google Docsなどの読書ツールに読むことができます。

                                  あなたのテストエンジンはどのように実行しますか?

                                  あなたのPCにダウンロードしてインストールすると、ISQI CT-GenAIテスト問題を練習し、'練習試験'と '仮想試験'2つの異なるオプションを使用してあなたの質問と回答を確認することができます。
                                  仮想試験 - 時間制限付きに試験問題で自分自身をテストします。
                                  練習試験 - 試験問題を1つ1つレビューし、正解をビューします。

                                  あなたはCT-GenAI学習資料の更新をどのぐらいでリリースしていますか?

                                  すべての学習資料は常に更新されますが、固定日付には更新されません。弊社の専門チームは、試験のアップデートに十分の注意を払い、彼らは常にそれに応じて試験内容をアップグレードします。

                                  返金するポリシーはありますか? 失敗した場合、どうすれば返金できますか?

                                  はい。弊社はあなたが我々の練習問題を使用して試験に合格しないと全額返金を保証します。返金プロセスは非常に簡単です:購入日から60日以内に不合格成績書を弊社に送っていいです。弊社は成績書を確認した後で、返金を行います。お金は7日以内に支払い口座に戻ります。

                                  割引はありますか?

                                  我々社は顧客にいくつかの割引を提供します。 特恵には制限はありません。 弊社のサイトで定期的にチェックしてクーポンを入手することができます。

                                  CT-GenAI問題集のソフトバージョンの模擬テストにひたすら受けてて、受験して簡単に合格することができました。JPTestKingさん、ありがとうございました。間違い選択肢についても確認できる,詳細な解説だお気に入りです。

                                  -Maruyama

                                  理解しやすく簡単に書いてあって、本当にこのJPTestKingの問題集ひとつのみで大丈夫でした。無事に受かりました。このCT-GenAI問題集は、独学にぴったりな参考書

                                  -江藤**

                                  JPTestKingのこの問題集だけで合格できました。試験の内容がこの問題集にもあってびっくりしました。それのお陰で高得点です。就職上手くいけそう。すごくいいです。CT-GenAIに合格できました。

                                  -Takahashi

                                  CT-GenAI問題集一つで万全の試験対策が出来て素敵な問題集になっている。JPTestKingさんすごい。試験に臨むことができます。

                                  -赤坂**

                                  この問題集の網羅性が高く分かりやすくなっているので、
                                  是非、高得点での合格を目指してもらいたいです。安心感もあります

                                  -Morikawa

                                  CT-GenAIの問題集には解説があるので時間短縮できて使いやすいです。問題集を購入させていただきました。今回もいい結果が出そう。

                                  -斉藤**

                                  免責事項:当サイトは、掲載されたレビューの内容に関していかなる保証いたしません。本番のテストの変更等により使用の結果は異なる可能性があります。実際に商品を購入する際は商品販売元ページを熟読後、ご自身のご判断でご利用ください。また、掲載されたレビューの内容によって生じた利益損害や、ユーザー同士のトラブル等に対し、いかなる責任も負いません。 予めご了承下さい。

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