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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:2026-08-13

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

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

1. Which statement about fine-tuning for test tasks is INCORRECT?

A) It replaces the model's general knowledge entirely and prevents overfitting
B) It can be applied to smaller SLMs to improve task performance with lower compute
C) It adapts a pre-trained model to a domain using task-specific data
D) It enhances relevance to organizational terminology and formats


2. Which statement BEST contrasts interaction style and scope?

A) Both are identical aside from UI theme.
B) Chatbots enforce fixed workflows; LLM apps support free-form exploration beneficial for software testing
C) Chatbots enable conversational interactions; LLM apps provide capabilities for defined test tasks.
D) Chatbots require API integration; LLM apps do not.


3. Which competency MOST helps testers steer LLMs to produce useful, on-policy testware?

A) Writing low-level device drivers
B) Mastering prompt engineering
C) Designing custom CPU instructions
D) Configuring network routers


4. 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


5. A team notices vague, inconsistent LLM outputs for the same story for two different prompts. Which technique BEST helps choose the stronger wording among two prompt versions using predefined metrics?

A) Output analysis
B) Integrating user feedback
C) A/B testing of prompts
D) Iterative prompt modification


質問と回答:

質問 # 1
正解: A
質問 # 2
正解: C
質問 # 3
正解: B
質問 # 4
正解: A
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 CTFL2018
ISQI CPSA-F
AI Testing
ISQI Certifications
ISQI Certification
連絡方法  
 [email protected]
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