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試験コード:CT-GenAI

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

認証ベンダー:ISQI

最近更新時間:2026-09-22

問題と解答:全42問

購買オプション:"オンライン版"
価格:¥7500 

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CT-GenAI オンライン版

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ISQI CT-GenAI 試験概要:

認定ベンダー:ISQI / ASTQB
試験名:ISTQB 認定テスター 生成AIを用いたテスト
試験番号:CT-GenAI
試験形式:選択式
合格点:65%
対応言語:英語, ドイツ語
試験時間:60 分
受験料:250 EUR (+ VAT)
関連資格:ISTQB CTFL (Foundation Level Tester)
出題数:40
認定の有効期間:公表されていません(通常は制度により3-5年)
サンプル問題:ISQI CT-GenAI サンプル問題
受験方法:オンライン監督試験 / 認定試験会場での対面受験
前提条件:ISTQB CTFL (Foundation Level Tester) の認定が推奨されますが、必須ではありません
公式シラバスのURL:https://www.astqb.org/ct-genai/

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の基礎20%- AI開発ライフサイクル
  • 1. モデルの学習とファインチューニング
  • 2. データ収集、前処理、キュレーション
  • 3. 評価
  • 4. デプロイと監視
- AI用語
  • 1. 人工知能 (AI)
  • 2. 大規模言語モデル (LLMs)
  • 3. トークンとプロンプト
  • 4. 機械学習 (ML)
  • 5. ディープラーニング
  • 6. Transformerアーキテクチャ
  • 7. 生成AI (GenAI)
- 生成AIの概念
  • 1. アライメントとガードレール
  • 2. モデルの種類 (Base, Instruction-tuned, RAG)
  • 3. AIモデルの挙動
  • 4. 創発的な能力と限界
  • 5. ハルシネーション
  • 6. 学習データとコンテキストウィンドウ
トピック 2: 生成AIのテストツール20%- 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
- 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. モデル評価ツール
  • 3. シミュレーションおよび監視ツール
  • 4. プロンプトテストツール
トピック 3: 生成AIのテスト活動30%- 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
- 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
- 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
- モデルおよび出力の評価
  • 1. チェックポイントテスト
  • 2. 変形テスト
  • 3. 出力の正確性と品質評価
  • 4. 自動評価手法
  • 5. 人手評価手法
トピック 4: 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. AIコンポーネントの複雑性
  • 2. 品質評価の主観性
  • 3. テストオラクルの問題
  • 4. 規制およびコンプライアンス上の考慮事項
  • 5. 非決定論的な出力挙動
  • 6. カバレッジの課題
  • 7. 倫理的なテスト上の懸念
- 生成AI特有の品質リスク
  • 1. 外部コンポーネントへの依存
  • 2. 文脈に不適切な出力
  • 3. 攻撃的、有害、または偏りのあるコンテンツ
  • 4. 実行ごとに一貫しない応答
  • 5. 不正確または捏造された出力(ハルシネーション)
  • 6. 入力感度(prompt brittleness)

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

問題 #1

Which statement BEST contrasts interaction style and scope?

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

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問題 #2

You are tasked with applying structured prompting to perform impact analysis on recent code changes. Which of the following improvements would BEST align the prompt with structured prompt engineering best practices for comprehensive impact analysis?

  • A. Add a step to review the change log for syntax errors before analysis.
  • B. Specify that the role is a test architect specializing in CI/CD pipelines.
  • C. Include references to version control systems like Git in the constraints.
  • D. Include mapping code changes to affected modules, identifying test cases, prioritizing by risk level and change complexity
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正解:D  🗳️

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問題 #3

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

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

問題 #4

An attacker sends extremely long prompts to overflow context so the model leaks snippets from its training data. Which attack vector is this?

  • A. Request manipulation
  • B. Malicious code generation
  • C. Data poisoning
  • D. Data exfiltration
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正解:D  🗳️

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問題 #5

A prompt section states: "Web checkout module v3.2; focus on coupon application; existing regression suite IDs T-112-T-150; recent defect ID BUG-431." Which component is this?

  • A. Constraints
  • B. Output format
  • C. Instruction
  • D. Input data
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正解:D  🗳️

解説: (JPTestKing メンバーにのみ表示されます)

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