ISQI CT-GenAI 試験概要:
| 認定ベンダー: | ISTQB® / iSQI (International Software Quality Institute) / Member Boards |
|---|---|
| 試験名: | 認定テスター 生成AIによるテスト (CT-GenAI) |
| 試験番号: | CT-GenAI v1.0 |
| 受験料: | 地域により異なる（EU標準価格は概ね230〜260 EUR；試験提供機関による） |
| 認定の有効期間: | 有効期限なし（ISTQB認定資格は原則として生涯有効） |
| 関連資格: | ISTQB 認定テスター ファンデーションレベル (CTFL) |
| 試験時間: | 60分（非母国語受験者には15分延長あり） |
| 対応言語: | 各加盟機関による現地語版, 英語 |
| 試験形式: | シナリオベースの読解問題, 単一解答問題, 多肢選択式 |
| 合格点: | 約65%（通常40問中26問正解；試験機関により若干異なる） |
| 出題数: | 40問（多肢選択式） |
| 推奨トレーニング: | ISTQB サンプル試験およびリソース ISTQB CT-GenAI シラバス（公式PDF） |
| 受験申し込み: | 加盟機関・試験提供機関（国により異なる） ISTQB 公式認定ポータル |
| サンプル問題: | ISQI CT-GenAI サンプル問題 |
| 受験方法: | オンライン監視試験またはテストセンター（地域によりPearson VUEまたはISTQB加盟機関） |
| 前提条件: | ISTQB 認定テスター ファンデーションレベル (CTFL) の取得が必須 |
| 公式シラバスのURL: | https://www.istqb.org/certifications/gen-ai/ |
ISQI CT-GenAI 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| 生成AIおよびLLMの基礎 | - ソフトウェアテストにおける生成AIの概要
|
| 組織的な導入とガバナンス | - エンタープライズにおける生成AI導入
|
| テストのためのプロンプトエンジニアリング | - プロンプト設計技法
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| ソフトウェアテストにおける生成AIの活用 | - テストワークフローにおける実践的活用
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| 生成AIのリスク・品質・限界 | - 生成AI利用におけるリスク
|
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 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 #2
You must use GenAI to perform test analysis on a payments module with finalized requirements: (1) generate test conditions, (2) prioritize by risk, (3) check coverage gaps. Which sequence best applies prompt chaining?
A. Generate prioritized conditions in one shot -> verify coverage
B. Detect requirement defects -> generate conditions -> prioritize
C. Prioritize requirements -> generate conditions -> review defects
D. Generate conditions -> prioritize by risk -> map to requirements to find gaps
問題 #3
You are using an LLM to assist in analyzing test execution trends to predict potential risks. Which of the following improvements would BEST enhance the LLM's ability to predict risks and provide actionable alerts?
A. Add an instruction to calculate statistical variance and highlight tests that deviate by more than 20% from baseline metrics.
B. Specify that the role is a test analyst with expertise in predictive analytics and risk management.
C. Expand the output format to include risk predictions with severity levels, recommended actions, and a timeline for team intervention based on trend analysis.
D. Emphasize constraints that focus on deviations that could impact release timelines or quality gates.
問題 #4
Which statement BEST describes vision-language models (VLMs)?
A. VLMs are a subset of multimodal LLMs integrating visual and textual information.
B. VLMs are a superset of multimodal LLMs.
C. VLMs are unrelated to multimodal LLMs and focus only on UI automation.
D. VLMs process audio and video but not images.
問題 #5
Which statement BEST differentiates an LLM-powered test infrastructure from a traditional chatbot system used in testing?
A. It provides fixed responses from predefined rule sets and scripts
B. It dynamically generates test insights using contextual information
C. It focuses primarily on visual dashboards and user navigation features
D. It produces scripted conversational responses similar to traditional bots
解説：
| 問題 #1 正解： A | 問題 #2 正解： D | 問題 #3 正解： C | 問題 #4 正解： A | 問題 #5 正解： B |
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