Google Generative-AI-Leader日本語 問題集 : Google Cloud Certified - Generative AI Leader Exam (Generative-AI-Leader日本語版)

  • 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:2026-11-10問題と解答:117 Q&As

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GoogleのGenerative-AI-Leader日本語資格取得

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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
  • 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 2
  • 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.
トピック 3
  • 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 4
  • 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.

参照:https://cloud.google.com/developers/generative-ai-leader

Google Cloud Certified - Generative AI Leader Exam (Generative-AI-Leader日本語版) 認定 Generative-AI-Leader日本語 試験問題:

問題 #1

ある企業がAIエージェントを使っていくつかのタスクを自動化したいと考えています。AIエージェントの様々な機能を全員に理解してもらいたいと考えています。ジェネレーションAIの文脈におけるAIエージェントの機能は何でしょうか?

  • A. gen AI モデルのトレーニングと実行に使用される大規模なデータセットを保存および管理します。
  • B. gen AI モデルのトレーニングと実行に必要な計算リソースを提供します。
  • C. gen AI モデルと対話するためのユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。
  • D. 状況を分析し、複数のツールを使用して、継続的な人間による入力を必要とせずに情報に基づいた意思決定を行います。
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正解:D  🗳️

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問題 #2

生成型AI(gen AI)の分野において、プラットフォーム層はどのような役割を果たすのでしょうか?

  • A. ユーザーが汎用AIモデルと対話し、AIソリューションを構築・展開するためのツールを提供する。
  • B. 生成AIモデルのトレーニングと実行に必要な計算リソースを提供する。
  • C. 事前学習済みのgen AIモデルへのアクセスを可能にする。
  • D. ユーザーがAIの機能を活用し、対話できるようにする。
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正解:A  🗳️

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問題 #3

ある企業が、生成型AIを搭載した顧客サポートチャットボットを開発しています。同社は、チャットボットが、モデルの元のトレーニングデータに含まれていない、最近更新された製品情報に関する質問も含め、幅広い顧客からの質問に正確に回答できるようにしたいと考えています。このチャットボットに検索拡張生成(RAG)を実装する主な利点は何でしょうか?

  • A. RAGは、チャットボットが外部の最新の知識ソースにアクセスして利用し、より正確で関連性の高い回答を提供できるようにします。
  • B. RAGは、チャットボットが顧客とのやり取りに基づいて、基盤となる言語モデルをリアルタイムで微調整することを可能にします。
  • C. RAGは、生成AIモデルを実行するために必要な計算リソースを大幅に削減します。
  • D. RAGは主にチャットボットがより創造的で魅力的な会話応答を生成するのに役立ちます。
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正解:A  🗳️

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問題 #4

あるマーケティングチームは、環境に優しいウォーターボトルの新製品ラインの製品説明を作成するために、生成AIモデルを使用したいと考えています。「当社の新しいウォーターボトルの製品説明を書いてください」という簡単なプロンプトを出しました。モデルは、事実に基づいているものの、魅力的な言葉遣いに欠け、ブランドの鍵となる環境へのメリットを強調していない、ありきたりで魅力のない説明を生成しました。マーケティングチームは、生成された製品説明のこの限界を克服するために、どうすればよいでしょうか?

  • A. より一貫した結果を得るには、モデルの温度設定を下げます。
  • B. プロンプトに、対象者、トーン、キーワードに関する詳細を追加します。
  • C. モデルのトークン数を増やして、より長い説明を可能にします。
  • D. 他の環境に優しいブランドのマーケティング資料のデータセットでモデルをトレーニングします。
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正解:B  🗳️

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問題 #5

開発チームは、社内のポリシーや手順に関する従業員の質問に答えるための社内ナレッジベースチャットボットを構築しています。この情報はGoogle Cloud Storage内の様々なドキュメントに保存され、各部門によって定期的に更新されています。このシナリオでGoogle CloudのRAG APIを使用する主なメリットは何ですか?

  • A. 生成 AI モデルがポリシー ドキュメントから最新かつ関連性の高い情報をリアルタイムで取得できるようになります。
  • B. 開発チームは、会社のすべてのドキュメントに対して単一の基盤モデルをトレーニングできます。
  • C. チャットボット用の事前構築されたユーザー インターフェイスを提供し、フロントエンドの開発プロセスを簡素化します。
  • D. すべての企業ポリシーの概要を自動的に作成し、それをクイック アンサーとして従業員に提示します。
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正解:A  🗳️

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全 24 ページ中 1 ページ目を表示しています。
全 117 問中 1-5 問目を表示しています。

4%

人々が話すこと

これ1冊で出題範囲を完全カバーしており、図解も豊富で理解しやすい構成となっており、試験対策としてものすごく参考になると思いました。 - 坂田**

PCでもスマホでも出来るようなので、このGenerative-AI-Leader日本語版テキストもやる気がわいてくるような気がします。 - Mori

アプリバージョンダウンロードできるのは、通学通勤時間にも重たい本書を持ち歩かなくても勉強できる。Generative-AI-Leader日本語版の過去問題集です。 - 木谷**

mogiexamのおかげでGenerative-AI-Leader日本語版の試験に合格いたしました、次はProfessional-Cloud-Security-Engineerに挑戦行きたいと思います。電車などの隙間時間もデスクでも、効率よくGenerative-AI-Leader日本語版学習できそうです。 - Mabuchi

とても分かりやすく丁寧に、最新の本試験問題で到達度を確認できるテキストで、Generative-AI-Leader日本語版合格に必要な基礎がしっかり身につきました。 - 风香

Generative-AI-Leader日本語版出題ポイントにしぼった解説&演習で,試験に必要な知識が効率的に身に付きますね。このGenerative-AI-Leader日本語版本で簡単に解き方を理解することが出来ました。 - Hoshino

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