Oracle 1z0-1195-26 試験概要:
| 認定ベンダー: | Oracle |
|---|---|
| 試験名: | Oracle AI Database Foundations Associate |
| 試験番号: | 1Z0-1195-26 |
| 受験料: | 無料（ラーニング・パスのバウチャー利用で0 USドル。個別購入の場合は245 USドル） |
| 合格点: | 65% |
| 出題数: | 40 |
| 試験形式: | 選択式 |
| 関連資格: | OCI AI Foundations Associate (1Z0-1122-26) Agentic AI Foundations Associate (1Z0-1157-26) |
| 対応言語: | 日本語, 英語 |
| 認定の有効期間: | 認定取得日から18ヶ月間 |
| 試験時間: | 60 分 |
| 推奨トレーニング: | Oracle AI Database Foundations Associate の取得を目指す（無料ラーニング・パス） |
| 受験申し込み: | Oracle MyLearn ポータル |
| サンプル問題: | Oracle 1z0-1195-26 サンプル問題 |
| 受験方法: | Oracle MyLearn (OnVUE) を通じたオンラインプロクター試験（一部の地域では認定試験センターでの受験も可能な場合があります）。 |
| 前提条件: | 正式な前提条件はありません。無料の試験バウチャーを取得するには、MyLearn.oracle.com で無料の「Oracle AI Database Foundations」ラーニング・パスを修了する必要があります。 |
| 公式シラバスのURL: | https://education.oracle.com/ |
Oracle 1z0-1195-26 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| セキュリティ、レジリエンス、およびクラウド統合 | ~21% | - データベースセキュリティアーキテクチャとデータ保護 - クラウドネイティブなデータベースサービスと展開戦略 - 高可用性、バックアップ、および障害復旧（DR） |
| Autonomous AI Database とツール | ~16% | - 共有インフラストラクチャと専用インフラストラクチャの比較 - 組み込みの管理およびクエリツール - Autonomous AI Database の主要機能 |
| Converged Database — マルチモデルおよび AI 機能 | ~15% | - Select AI と自然言語クエリ - Oracle AI Vector Search の概念 - JSON、Graph、Spatial、およびキー・バリューデータのサポート |
| データ管理および Oracle Data Platform の概要 | ~11% | - モダンデータプラットフォームの価値とアーキテクチャ - データ管理の概念とデータ型 - Oracle Data Strategy とマルチクラウド展開モデル |
| MySQL HeatWave および NoSQL サービス | ~11% | - Oracle NoSQL Database の機能とユースケース - MySQL HeatWave のアーキテクチャとアナリティクス |
| Oracle Machine Learning と AI の統合 | ~15% | - AI エージェントと LLM の統合 - Oracle Data Studio と可視化 - データベース内機械学習アルゴリズム |
| Oracle Database Services — Exadata、DBCS、および Engineered Systems | ~11% | - Exadata のアーキテクチャと機能 - Database Cloud Service (DBCS) の特徴 |
Oracle AI Database Foundations Associate 認定 1z0-1195-26 試験問題：
問題 #1
When comparing a query vector with stored vectors, what does a smaller vector distance indicate?
A. The stored vectors were created with different models
B. The query must switch from SQL to GraphQL
C. The items are more semantically similar
D. The items require a larger maintenance window
問題 #2
A team needs faster similarity search at scale and accepts approximate top-K results. Which feature should they use?
A. A standard B-tree index optimized for exact match and range queries
B. A graph view with ONE ROW PER STEP
C. A vector index with approximate search
D. A JSON duality view with update restrictions
問題 #3
What happens after a user asks a business question with Select AI?
A. The platform manages prompt engineering, interacts with an LLM, and produces the answer
B. The system selects database tables and joins without using any schema metadata
C. The user must manually create embeddings before SQL can be generated
D. The database disables SQL and switches to document APIs only
問題 #4
Which set is included in the Oracle AI Database 26ai converged approach?
A. Relational, JSON, vector, object-only files, and separate document stores
B. Relational, XML, spatial, external-only graph stores, and separate vector databases
C. JSON, document APIs, storage buckets, monitoring, and billing
D. Relational, JSON, vector, graph, and spatial
問題 #5
A manufacturer needs graph analysis that reflects inserts and updates from operational tables immediately.
How does a Property Graph View support this requirement?
A. It uses metadata definitions so graph queries read current data from referenced objects
B. It stores a separate graph copy that is refreshed only during scheduled batch jobs
C. It provides graph visualization while requiring a separate platform for graph query execution
D. It converts source tables into JSON collections before graph queries can run
解説：
| 問題 #1 正解： C | 問題 #2 正解： C | 問題 #3 正解： A | 問題 #4 正解： D | 問題 #5 正解： A |
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