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試験コード:CPMAI

試験名称:Cognitive Project Management in AI (PMI-CPMAI)

認証ベンダー:PMI

最近更新時間:2026-09-30

問題と解答:全324問

購買オプション:"オンライン版"
価格:¥7500 

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CPMAI PDF版

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CPMAI オンライン版

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PMI CPMAI 試験概要:

認定ベンダー:PMI
試験名:PMIによるAI管理認定プロフェッショナル(PMI-CPMAI)
試験番号:PMI-CPMAI
出題数:120
試験形式:シナリオベース, 多肢選択式
合格点:合格/不合格(公開されていません)
受験料:$699(PMI会員)/ $899(非会員)
試験時間:160 分
関連資格:PMI-ACP
PMP
対応言語:韓国語, フランス語, ドイツ語, スペイン語(LATAM), 英語, 中国語(簡体字), 中国語(繁体字), アラビア語, ブラジル・ポルトガル語, 日本語
認定の有効期間:3年間(維持:30 PDUs)
サンプル問題:PMI CPMAI サンプル問題
受験方法:オンライン監督試験 / テストセンター
前提条件:試験前に研修コースの修了が必要です。
公式シラバスのURL:https://www.pmi.org/certifications/ai-project-management-cpmai

PMI CPMAI 試験シラバストピック:

セクション比重目標
Machine Learning13%- ディープラーニングとニューラルネットワーク
- 教師あり学習、教師なし学習、強化学習
- アルゴリズムとモデル(例:NLP、Computer Vision)
AIの基礎16%- 人工知能の概念と用語
- AIとMachine Learningの種類
- AIの能力と限界
CPMAI手法41%- Phase II: データの特定とキュレーション
  • 1. データの準備状況と品質を評価する
  • 2. データ要件を特定する
- Phase III: アルゴリズム選定とモデル学習
  • 1. AI/MLモデルの手法選定を監督する
  • 2. モデルの学習と設定を管理する
- Phase V: 運用化
  • 1. 成功基準と監視を定義する
  • 2. 導入と統合を計画する
- Phase I: 問題の特定
  • 1. 初期段階でのAI実現可能性を評価する
  • 2. ビジネスニーズとソリューションを特定する
- Phase VI: 反復と監視
  • 1. 再学習とモデルドリフトの管理
  • 2. 継続的な監視と反復
- Phase IV: モデル評価
  • 1. 指標に対するモデル性能を評価する
  • 2. AI/MLモデルのQA/QCを監督する
信頼できるAI9%- 透明性と説明可能性
- プライバシーとセキュリティ
- 倫理的配慮とバイアス
AIの管理8%- AIプロジェクトチームとリソースの管理
- AIプロジェクトにおけるリスク管理
- ステークホルダー管理
AIのためのデータ13%- データ戦略とガバナンス
- データ準備と前処理
- DataOpsの概念

PMI Cognitive Project Management in AI (PMI-CPMAI) 認定 CPMAI 試験問題:

問題 #1

A national health insurance company is embarking on a complex AI project to assist in coordinating patient care across its multiple hospital network. The AI system will analyze large amounts of patient data to coordinate care, improve patient outcomes, and optimize resource allocation. Numerous healthcare providers' data needs to be integrated. The data includes patient information which is private. The project needs to comply with data privacy regulations in various countries. Which critical step should be performed to optimize representative training data?

  • A. Improve data understanding and preparation.
  • B. Implement comprehensive bias detection metrics.
  • C. Increase the data set size without considering diversity.
  • D. Enhance the key performance indicator (KPI) metrics.
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正解:A  🗳️

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問題 #2

During CPMAI Phase II of your project, your team is going through their data collection needs.
One team member wants to make use of pre-trained models while another member is adamantly against it. As the project lead, what should you do?

  • A. Evaluate your data and see if using pre-trained models make sense. If so, have the team do research to find the ones that best suit your project.
  • B. Evaluate your data and use only what you have and build all models in house.
  • C. Have one team build all models in-house and the other team use pre-trained models and see which team's models perform better.
  • D. Evaluate your data and see if using pre-trained models make sense. If so, have the team see what pre-trained models your company already owns and use those
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正解:A  🗳️

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問題 #3

Your team is working on an image recognition project, have collected the appropriate data for the project, and have picked a neural network algorithm. They are now ready to train their model. In which phase of CPMAI is this done?

  • A. Phase I
  • B. Phase VI
  • C. Phase V
  • D. Phase III
  • E. Phase II
  • F. Phase IV
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正解:F  🗳️

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問題 #4

An aerospace company is planning to integrate AI for predictive maintenance. The project team needs to identify which parts of the project require cognitive AI solutions. Which method should the project manager perform to meet the objective?

  • A. Conducting a series of workshops with domain experts to map out AI dependencies
  • B. Implementing a rule-based system to classify AI project elements based on predefined criteria
  • C. Employing a multicriteria decision analysis tool to categorize AI project components
  • D. Utilizing an AI-driven workflow engine to automate project segmentation
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正解:A  🗳️

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問題 #5

A team is retraining a model and creating a new version of that model. What's the most important thing for the team to have in place before doing this?

  • A. Model operations
  • B. Model Governance
  • C. Model discovery
  • D. Data operations
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正解:B  🗳️

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