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ISQI CT-GenAI

CT-GenAI

試験コード:CT-GenAI

試験名称:ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0

最近更新時間:2026-08-16

問題と解答:全42問

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価格: ¥5999 

ISQI CT-GenAI 資格取得

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ISQI CT-GenAI 試験シラバストピック:

セクション比重目標
トピック 1: 生成AIのテストツール20%- テストツールの概要
  • 1. 特定のテストニーズに適したツールの選定
  • 2. GenAIテストツールのカテゴリ
- 一般的なテスト活動にツールを使用する
  • 1. セキュリティテストツール
  • 2. プロンプトテストツール
  • 3. モデル評価ツール
  • 4. シミュレーションおよび監視ツール
トピック 2: 生成AIの基礎20%- 生成AIの概念
  • 1. 創発的な能力と限界
  • 2. ハルシネーション
  • 3. アライメントとガードレール
  • 4. モデルの種類 (Base, Instruction-tuned, RAG)
  • 5. 学習データとコンテキストウィンドウ
  • 6. AIモデルの挙動
- AI開発ライフサイクル
  • 1. デプロイと監視
  • 2. モデルの学習とファインチューニング
  • 3. データ収集、前処理、キュレーション
  • 4. 評価
- AI用語
  • 1. Transformerアーキテクチャ
  • 2. 機械学習 (ML)
  • 3. トークンとプロンプト
  • 4. 人工知能 (AI)
  • 5. 大規模言語モデル (LLMs)
  • 6. 生成AI (GenAI)
  • 7. ディープラーニング
トピック 3: 生成AIにおけるリスクとテスト上の課題30%- 生成AIのテスト上の課題
  • 1. カバレッジの課題
  • 2. テストオラクルの問題
  • 3. 規制およびコンプライアンス上の考慮事項
  • 4. 品質評価の主観性
  • 5. 倫理的なテスト上の懸念
  • 6. AIコンポーネントの複雑性
  • 7. 非決定論的な出力挙動
- 生成AI特有の品質リスク
  • 1. 攻撃的、有害、または偏りのあるコンテンツ
  • 2. 実行ごとに一貫しない応答
  • 3. 文脈に不適切な出力
  • 4. 外部コンポーネントへの依存
  • 5. 入力感度(prompt brittleness)
  • 6. 不正確または捏造された出力(ハルシネーション)
トピック 4: 生成AIのテスト活動30%- トレーサビリティと文書化
  • 1. AIテストに関する文書化要件
  • 2. AIモデルコンポーネントのテストカバレッジ
- モデルおよび出力の評価
  • 1. 出力の正確性と品質評価
  • 2. 人手評価手法
  • 3. チェックポイントテスト
  • 4. 自動評価手法
  • 5. 変形テスト
- プロンプトベースのテスト
  • 1. GenAIを用いたテストデータ作成
  • 2. プロンプトエンジニアリングの基礎
  • 3. プロンプトを用いたテストケース設計
- 要件ベースのテスト
  • 1. AIベースのシステムに対する機能要件
  • 2. AI関連の品質要件
  • 3. AIベースのシステムに対する非機能要件

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

1. What is a hallucination in LLM outputs?

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


2. A prompt begins: "You are a senior test manager responsible for risk-based test planning on a payments platform." Which component is this?

A) Context
B) Constraints
C) Instruction
D) Role


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

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


4. What distinguishes an LLM-powered agent from a basic AI chatbot in test processes?

A) Use of a conversational tone and improved response personalization
B) Reliance on predefined templates to generate short, factual answers
C) Ability to trigger automated actions beyond conversation
D) Ability to respond to prompts without explicit user instructions


5. Which concept refers to breaking text into smaller units for processing by LLMs?

A) Transformer
B) Embeddings
C) Tokenization
D) Context Window


質問と回答:

質問 # 1
正解: A
質問 # 2
正解: D
質問 # 3
正解: B
質問 # 4
正解: C
質問 # 5
正解: C

CT-GenAI 関連試験
CT-AI_v1.0_World - ISTQB Certified Tester AI Testing (v1.0)
関連する認定
iSQI Advanced Level Test Automation Engineer
Automotive Software Tester
iSQI Other Certification
Usability and User Experience
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