高品質と高い合格率

我が社のCT-GenAI関連勉強資料は本場試験の内容を全部カバーしました。一部の難点問題は答えだけではありません、重要なポイントに対して詳しい解説も書いてあります。教科書よりCT-GenAI関連勉強資料を使って重点を明らかにするし、内容も充実して分かりやすいです。関連勉強資料を一通りに練習と勉強すれば試験合格率が98％～100％を保証いたします。そして我々のサイトには“本番試験の問題はほぼCT-GenAI関連勉強資料と同じ”という顧客からのコメントも次々来ます。

無料デモの試用と支払い後即時勉強開始できます

我が社のCT-GenAI関連勉強資料は顧客をどんな問題があるのと使い方などのことを事前に了解させるために、無料デモを用意してます。誰でもダウンロードできようになっているので、興味のある方は試して参考することができます。そしてCT-GenAI関連勉強資料を購入してからすぐ使用できます。支払い後5分～10分間に我が社のシステムは関連勉強資料をあなたのメールボックスにお届けします。勉強資料をダウンロードして関連勉強資料の練習と勉強をできます。もし二十四時間に関連勉強資料が届けない場合に、使用途中に疑問と不具合があるなら、即時に我々の社員に連絡してください。

ISQI CT-GenAI試験問題集をすぐにダウンロード：成功に支払ってから、我々のシステムは自動的にメールであなたの購入した商品をあなたのメールアドレスにお送りいたします。（12時間以内で届かないなら、我々を連絡してください。Note：ゴミ箱の検査を忘れないでください。）

教科書が分厚くて頭に入れないし読みきれない人、毎日忙しくてやり切れない仕事が山ほどがあって疲れる人にとって我が社のCT-GenAI関連勉強資料が最高な試験教材です。受験生の立場になって受験中によくある問題を踏まえた上で専門家チームよりCT-GenAI関連勉強資料を作成しました。

関連勉強資料の内容は教科書みたいに過大のボリュームではありません。過去試験問題とデーターを分析して本番試験に良く出る問題を選別して試験に関連する重点な問題だけを絞りましたCT-GenAI関連勉強資料の助けで、試験準備の苦戦から解放できます。我が社の関連勉強資料の最大な特徴は短い勉強時間で、具体的に言えば20～30時間で試験に合格できることです。

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%	- 基本概念：生成AI、LLM、基盤モデル - テストライフサイクル全体における活用事例 - テストに関連する機能と限界
LLMを活用したテスト基盤環境	10%	- AIエージェントとテストツールとの連携 - システム構成と導入に関する考慮事項 - RAG、ファインチューニング、モデルの適用調整
テスト組織における生成AIの導入と統合	15%	- 必要な役割、スキル、チームの準備状況 - 導入効果の測定と継続的な改善活動 - 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%	- 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 - 幻覚、バイアス、不正確性、一貫性に関するリスク
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%	- プロンプトの反復的な調整と評価手法 - 効果的なプロンプトの原則と構造 - 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
Which competency MOST helps testers steer LLMs to produce useful, on-policy testware?

A. Writing low-level device drivers
B. Designing custom CPU instructions
C. Configuring network routers
D. Mastering prompt engineering

問題 #2
The model flags anomalies in logs and also proposes partitions for input validation tests. Which metrics BEST evaluate these two outcomes together?

A. Precision for anomaly identification and recall for coverage of valid/invalid partitions
B. Accuracy for anomaly detection and Precision for coverage of valid/invalid partitions
C. Diversity for anomaly identification and precision for partitions
D. Time efficiency for anomaly detection and accuracy for coverage of valid/invalid partitions

問題 #3
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. Reliance on predefined templates to generate short, factual answers
D. Ability to respond to prompts without explicit user instructions

問題 #4
What is a key data-related aspect when defining a GenAI strategy for testing?

A. Use only auto-generated synthetic data to avoid dependency on enterprise repositories
B. Neglect legacy data sources as they provide limited immediate relevance to testing tasks
C. Prioritize accurate and relevant input data secured through defined quality procedures
D. Aggregate data from all available organizational repositories without filtration

問題 #5
Which technique MOST directly reduces hallucinations by grounding the model in project realities?

A. Provide detailed context
B. Rely on generic examples only
C. Randomize prompts each run
D. Use longer temperature settings

解説：

問題 #1
正解： D

問題 #2
正解： A

問題 #3
正解： A

問題 #4
正解： C

問題 #5
正解： A