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ISQI CT-GenAI 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| 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
|
| 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
|
| 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
|
| 生成AIのリスク・品質・限界 | - 生成AI利用におけるリスク
|
| 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
|
ISQI ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0 認定 CT-GenAI 試験問題：
問題 #1
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. Include references to version control systems like Git in the constraints.
B. Include mapping code changes to affected modules, identifying test cases, prioritizing by risk level and change complexity
C. Add a step to review the change log for syntax errors before analysis.
D. Specify that the role is a test architect specializing in CI/CD pipelines.
問題 #2
When an organization uses an AI chatbot for testing, what is the PRIMARY LLMOps concern?
A. Maintaining data privacy and minimizing security risks from external services
B. Achieving faster responses by reducing model checkpoints and updates
C. Focusing primarily on user experience improvements and response formatting
D. Maximizing scalability by deploying larger cloud-based LLM clusters
問題 #3
A tester uploads crafted images that steer the LLM into validating non-existent acceptance criteria. Which attack vector is this?
A. Data poisoning
B. Malicious code generation
C. Request manipulation
D. Data exfiltration
問題 #4
What distinguishes an LLM-powered agent from a basic AI chatbot in test processes?
A. Ability to trigger automated actions beyond conversation
B. Use of a conversational tone and improved response personalization
C. Ability to respond to prompts without explicit user instructions
D. Reliance on predefined templates to generate short, factual answers
問題 #5
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 enhances relevance to organizational terminology and formats
D. It adapts a pre-trained model to a domain using task-specific data
解説：
| 問題 #1 正解： B | 問題 #2 正解： A | 問題 #3 正解： C | 問題 #4 正解： A | 問題 #5 正解： A |
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