ISQI CT-GenAI 試験概要:
| 認定ベンダー: | iSQI / ISTQB |
|---|---|
| 試験名: | ISTQB 認定テスター 生成AIを活用したテスト v1.0 |
| 試験番号: | CT-GenAI |
| 認定の有効期間: | 終身有効 |
| 試験形式: | 単一選択または複数選択, 1問あたり1～2点, 多肢選択式 |
| 合格点: | 30点/46点（合格率65%） |
| 関連資格: | ISTQB 認定テスター 基礎レベル（CTFL） ISTQB エキスパートレベル認定資格 ISTQB 上級レベル認定資格 |
| 試験時間: | 60分（母国語以外で受験する場合は25%の時間延長が適用） |
| 受験料: | 約150～200米ドル（地域により変動） |
| 出題数: | 40問 |
| 対応言語: | ドイツ語, スペイン語, 英語, 中国語, ポルトガル語 |
| 推奨トレーニング: | ISTQB認定トレーニング実施機関 |
| 受験申し込み: | iSQI 公式受験登録 |
| サンプル問題: | ISQI CT-GenAI サンプル問題 |
| 受験方法: | iSQI FLEXによるオンライン監視付き受験、または試験会場での対面受験 |
| 前提条件: | ISTQB 認定テスター 基礎レベル（CTFL）の資格を保有していること |
| 公式シラバスのURL: | https://istqb.org/certifications/gen-ai/ |
ISQI CT-GenAI 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| ソフトウェアテストにおける生成AIの概要 | 15% | - テストに関連する機能と限界 - テストライフサイクル全体における活用事例 - 基本概念：生成AI、LLM、基盤モデル |
| テスト組織における生成AIの導入と統合 | 15% | - 導入効果の測定と継続的な改善活動 - 必要な役割、スキル、チームの準備状況 - 導入戦略、運用体制、展開ロードマップ |
| ソフトウェアテストにおける生成AIのリスク管理 | 25% | - 幻覚、バイアス、不正確性、一貫性に関するリスク - データのプライバシー、セキュリティ、コンプライアンス上の課題 - 妥当性確認、検証、リスク緩和のための戦略 |
| LLMを活用したテスト基盤環境 | 10% | - RAG、ファインチューニング、モデルの適用調整 - システム構成と導入に関する考慮事項 - AIエージェントとテストツールとの連携 |
| 効果的なソフトウェアテストのためのプロンプトエンジニアリング | 35% | - 効果的なプロンプトの原則と構造 - プロンプトの反復的な調整と評価手法 - テスト設計、テストデータ作成、自動化のためのプロンプトパターン |
ISQI ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0 認定 CT-GenAI 試験問題：
問題 #1
What BEST protects sensitive test data at rest and in transit?
A. Enforce role-based access controls
B. Use public file shares with read-only links
C. Disable TLS and rely on VPN only
D. Rely on obfuscation instead of encryption
問題 #2
In the context of software testing, which statements (i-v) about foundation, instruction-tuned, and reasoning LLMs are CORRECT?
i. Foundation LLMs are best suited for broad exploratory ideation when test requirements are underspecified.
ii. Instruction-tuned LLMs are strongest at adhering to fixed test case formats (e.g., Gherkin) from clear prompts.
iii. Reasoning LLMs are strongest at multi-step root-cause analysis across logs, defects, and requirements.
iv. Foundation LLMs are optimal for strict policy compliance and template conformance.
v. Instruction-tuned LLMs can follow stepwise reasoning without any additional training or prompting.
A. i, iii, v
B. i, ii, iii
C. ii, iii, iv
D. i, ii, iii (Duplicate entry in original source)
問題 #3
Which statement about data privacy risks in GenAI-assisted testing is INCORRECT?
A. Strict GDPR compliance eliminates all privacy risk
B. GenAI outputs can accidentally reveal sensitive information present in inputs
C. Using GenAI without regulatory compliance can lead to legal exposure
D. Some GenAI tools may store/process data without explicit consent
問題 #4
What is a hallucination in LLM outputs?
A. A systematic preference learned from data
B. Generation of factually incorrect content for the task
C. A logical mistake in multi-step deduction
D. A transient network failure during inference
問題 #5
When an organization uses an AI chatbot for testing, what is the PRIMARY LLMOps concern?
A. Achieving faster responses by reducing model checkpoints and updates
B. Focusing primarily on user experience improvements and response formatting
C. Maintaining data privacy and minimizing security risks from external services
D. Maximizing scalability by deploying larger cloud-based LLM clusters
解説：
| 問題 #1 正解： A | 問題 #2 正解： B | 問題 #3 正解： A | 問題 #4 正解： B | 問題 #5 正解： C |
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