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Title: ISTQB CT-AI前提条件: Certified Tester AI Testing Exam - Pass4Test確実に100％パス [Print This Page]
Author: michael273    Time: 14 hour before
Title: ISTQB CT-AI前提条件: Certified Tester AI Testing Exam - Pass4Test確実に100％パス
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ISTQB CT-AI 認定試験の出題範囲：
トピック出題範囲
トピック 1
  • AI ベース システムの品質特性: このセクションでは、AI ベース システムの特性としての柔軟性と適応性の重要性を説明する方法と、AI ベース システムの進化を管理することの重要性について説明します。また、安全関連のアプリケーションで AI ベース システムを使用することを困難にする特性を思い出す方法についても説明します。
トピック 2
  • AIベースのシステムのテスト環境：このセクションでは、AIベースのシステムのテスト環境を区別する要因について説明します。
トピック 3
  • AI ベース システムのテストの概要: このセクションでは、AI ベース システムのシステム仕様がテストでどのような課題を生み出す可能性があるかに焦点を当て、自動化のバイアスとそれがテストにどのように影響するかについて説明します。
トピック 4
  • ニューラル ネットワークとテスト: この試験のセクションでは、DNN を含むニューラル ネットワークの構造と機能の定義、およびニューラル ネットワークのさまざまなカバレッジ測定について説明します。
トピック 5
  • 従来のシステムに必要なものとは異なるシステムです。
トピック 6
  • AI 固有の品質特性のテスト: このセクションでは、AI ベースのシステムの自己学習によって生じるテストの課題について説明します。

>> CT-AI前提条件 <<
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ISTQB Certified Tester AI Testing Exam 認定 CT-AI 試験問題 (Q106-Q111):質問 # 106
A mobile app start-up company is implementing an AI-based chat assistant for e-commerce customers. In the process of planning the testing, the team realizes that the specifications are insufficient.
Which testing approach should be used to test this system?
正解：D
解説：
Whentesting an AI-based chat assistantfor e-commerce customers, thelack of sufficient specifications makes it difficult to use structured test techniques. TheISTQB CT-AI Syllabusrecommendsexploratory testingin such cases:
* Why Exploratory Testing?
* Exploratory testing is usefulwhen specifications are incomplete or unclear.
* AI-based systems, particularly those usingnatural language processing (NLP),may not behave deterministically, making scripted test cases ineffective.
* Thetester interacts dynamicallywith the system, identifying unexpected behaviorsnot documented in the specification.
* Analysis of Answer Choices:
* A (Exploratory testing)#Correct, as it is the best approach when specifications are incomplete.
* B (Static analysis)# Incorrect, as static analysis checks code without execution, which isnot helpfulfor AI chatbots.
* C (Equivalence partitioning)# Incorrect, asthis technique requires well-defined inputs and outputs, which are missing due toinsufficient specifications.
* D (State transition testing)# Incorrect, as state-based testingrequires knowledge of valid and invalid transitions, which is difficult with a chatbot lacking a clear specification.
Thus,Option A is the correct answer, asexploratory testing is the best approach when dealing with insufficient specifications in AI-based systems.
Certified Tester AI Testing Study Guide References:
* ISTQB CT-AI Syllabus v1.0, Section 7.7 (Selecting a Test Approach for an ML System)
* ISTQB CT-AI Syllabus v1.0, Section 9.6 (Experience-Based Testing of AI-Based Systems).

質問 # 107
A beer company is trying to understand how much recognition its logo has in the market. It plans to do that by monitoring images on various social media platforms using a pre-trained neural network for logo detection.
This particular model has been trained by looking for words, as well as matching colors on social media images. The company logo has a big word across the middle with a bold blue and magenta border.
Which associated risk is most likely to occur when using this pre-trained model?
正解：C
解説：
According to the syllabus, pre-trained models often inherit biases and limitations from the data and processes used in their original training, which may not align with the new use case. Specifically, the syllabus states:
"When using a pre-trained model, the training data and process cannot be fully controlled or known by the user of the model. As a result, the model can inherit biases or inaccuracies that were part of its original development and training process." (Reference: ISTQB CT-AI Syllabus v1.0, Section 1.8.3)

質問 # 108
Which supervised-learning classification/regression statement is correct?
Choose ONE option (1 out of 4)
正解：B
解説：
The ISTQB CT-AI syllabus explains supervised learning under Section1.6 - Machine Learning Approaches
. It definesclassificationas predictingcategorical labels, whereasregressionpredictscontinuous numerical values. OptionB-deciding whether an object is a bicycle or a motorcycle-fits the definition of classification precisely because the model chooses between discrete categories. The syllabus also uses similar examples to illustrate classification tasks, reinforcing that this is the correct interpretation .
Option A is incorrect because image recognition of a dog is aclassificationtask, not regression. Option C is incorrect because predicting a 10% price rise involves forecasting anumerical value, which is aregression problem. Option D is incorrect because classification can involveany number of classes, not only two.
Multiclass classification is explicitly mentioned in the syllabus.
Therefore, OptionBis the only answer aligned with the syllabus' definitions.

質問 # 109
Which of the following characteristics of AI-based systems make it more difficult to ensure they are safe?
正解：C
解説：
The syllabus states that non-determinism is one of the key challenges for ensuring safety in AI-based systems:
"The characteristics of AI-based systems that make it more difficult to ensure they are safe... include:
complexity, non-determinism, probabilistic nature, self-learning, lack of transparency, interpretability and explainability, and lack of robustness." (Reference: ISTQB CT-AI Syllabus v1.0, Section 2.8, page 25 of 99)

質問 # 110
Which assignment of AI techniques to testing support is BEST?
Choose ONE option (1 out of 4)
正解：B
解説：
The ISTQB CT-AI syllabus (Section5.2 - AI for Testing) explains that various AI approaches can support testing activities. Probabilistic methods-one of the three major AI technique groups-are used topredict system failures, especially when dealing with uncertainty, likelihood estimation, and reliability analysis. This aligns precisely with OptionB.
Option A is incorrect because regression test optimization is typically performed usingsearch-based optimization, not classification. Option C is incorrect because fuzzy logic is more suited to reasoning under vagueness, not generating test cases. Option D is incorrect: defect prediction relies on statistical learning or classification models, not computational optimization.
Thus,Option Bis the most syllabus-consistent mapping of AI techniques to testing tasks.

質問 # 111
......
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