Google Generative-AI-Leader日本語問題集

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試験コード：Generative-AI-Leader-JPN

試験名称：Google Cloud Certified - Generative AI Leader Exam (Generative-AI-Leader日本語版)

最近更新時間：2026-08-21

問題と解答：全103問

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無料問題集Generative-AI-Leader日本語資格取得

質問 1：
Google Cloud の Agent Assist は企業の何の達成に役立ちますか?
A. ライブカスタマーサービスエージェントとのやり取り中に、リアルタイムのサポートと推奨応答を提供する機能。
B. 自動化された顧客サポートのために、決定論的および生成的なチャットボットエージェントを構築および展開する機能。
C. オムニチャネルサポート、ルーティング、CRM システムとの統合を備えたエンタープライズグレードのコンタクトセンターソリューションを提供するインフラストラクチャ。
D. 会話データを分析して、顧客の感情、一般的な議論のトピック、エージェントのパフォーマンスと顧客エクスペリエンスに関する洞察を特定する機能。
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2：
膨大な商品カタログを頻繁に更新する大手eコマース企業は、顧客がウェブサイト上で商品を見つけるのに苦労し、サポート担当者が詳細な商品情報の検索に時間がかかりすぎることに気づいていました。同社は、顧客とサポート双方にとっての検索精度と効率性の向上を目指しています。
どのような Google Cloud ソリューションを使用すべきでしょうか?
A. Vertex AI 自然言語 API
B. Vertex AI モデルガーデン
C. Vertex AI 会話
D. Vertex AI Search を搭載した事前構築済みの RAG
正解：D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3：
カスタマーサポートチームは、製品に関する質問に回答するために生成型AIエージェントを使用しています。しかし、このAIは、トレーニングデータに含まれていない社内記事に記載されている新機能やトラブルシューティングに関する質問には回答できません。彼らは、回答の質を向上させるために、どのような費用対効果の高い手法を用いるべきでしょうか？
A. 例題付きの基本的なプロンプト
B. 新しいドキュメントを使用して基礎モデルを微調整する
C. 検索拡張生成(RAG)
D. 役割に基づくプロンプト
正解：C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4：
ソフトウェア開発者は、チャットボットアプリケーションの迅速なプロトタイピングのために、ローカルマシンで微調整可能な、高効率でオープンソースの大規模言語モデルを必要としています。自然言語の理解と生成において優れたパフォーマンスを発揮する一方で、限られたハードウェアでも実行できるほど軽量なモデルが必要です。Googleが開発したどのモデルファミリーを使用すべきでしょうか？
A. なるほど
B. ジェマ
C. ジェミニ
D. 画像
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5：
ある企業が、顧客からのフィードバックを肯定的、否定的、または中立的に分類するように設計された生成AIモデルをトレーニングしました。しかし、トレーニングデータセットには特定の年齢層からのフィードバックが偏っており、現在の顧客のコミュニケーションスタイルを反映していない時代遅れの言語規範が使用されていました。モデルをデプロイすると、新規顧客からのフィードバックに対する感情分析に強い偏りが見られ、過小評価されている年齢層からのレビューを誤分類し、現在のスラングや言い回しを理解するのに苦労しました。これはどのようなモデルの限界でしょうか？
A. データ依存性
B. エッジケース
C. 幻覚
D. 過剰適合
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 6：
ある組織は、顧客からの長文のフィードバックテキストトランスクリプトを分析し、要約するためのAIツールを必要としています。大規模なコンテキストウィンドウを備えたGoogle Foundation Modelを選択する必要があります。どのFoundation Modelを選択すべきでしょうか？
A. ジェミニ
B. チャープ
C. 画像
D. コードジェマ
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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Google Generative-AI-Leader日本語認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	Fundamentals of Generative AI: This section of the exam measures the skills of AI Engineers and focuses on the foundational concepts of generative AI. It covers the basics of artificial intelligence, natural language processing, machine learning approaches, and the role of foundation models. Candidates are expected to understand the machine learning lifecycle, data quality, and the use of structured and unstructured data. The section also evaluates knowledge of business use cases such as text, image, code, and video generation, along with the ability to identify when and how to select the right model for specific organizational needs.
トピック 2	Business Strategies for a Successful Generative AI Solution: This section of the exam measures the skills of Cloud Architects and evaluates the ability to design, implement, and manage enterprise-level generative AI solutions. It covers the decision-making process for selecting the right solution, integrating AI into an organization, and measuring business impact. A strong emphasis is placed on secure AI practices, highlighting Google’s Secure AI Framework and cloud security tools, as well as the importance of responsible AI, including fairness, transparency, privacy, and accountability.
トピック 3	Techniques to Improve Generative AI Model Output: This section of the exam measures the skills of AI Engineers and focuses on improving model reliability and performance. It introduces best practices to address common foundation model limitations such as bias, hallucinations, and data dependency, using methods like retrieval-augmented generation, prompt engineering, and human-in-the-loop systems. Candidates are also tested on different prompting techniques, grounding approaches, and the ability to configure model settings such as temperature and token count to optimize results.
トピック 4	Google Cloud’s Generative AI Offerings: This section of the exam measures the skills of Cloud Architects and highlights Google Cloud’s strengths in generative AI. It emphasizes Google’s AI-first approach, enterprise-ready platform, and open ecosystem. Candidates will learn about Google’s AI infrastructure, including TPUs, GPUs, and data centers, and how the platform provides secure, scalable, and privacy-conscious solutions. The section also explores prebuilt AI tools such as Gemini, Workspace integrations, and Agentspace, while demonstrating how these offerings enhance customer experience and empower developers to build with Vertex AI, RAG capabilities, and agent tooling.