最新なGoogle Generative-AI-Leader問題集（79題）、真実試験の問題を全部にカバー！

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質問 1：
A company wants to build a model to classify customer reviews as positive, negative, or neutral. They have collected a dataset of thousands of customer reviews, and each review has been manually tagged with the corresponding sentiment: positive, negative, or neutral. What machine learning should the company use?
A. Deep learning
B. Supervised learning
C. Reinforcement learning
D. Unsupervised learning
正解：B
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質問 2：
A company is developing a generative AI-powered customer support chatbot. They want to ensure the chatbot can answer a wide range of customer questions accurately, even those related to recently updated product information not present in the model ' s original training data. What is a key benefit of implementing retrieval- augmented generation (RAG) in this chatbot?
A. RAG will enable the chatbot to fine-tune its underlying language model on the fly based on customer interactions.
B. RAG will significantly reduce the computational resources required to run the generative AI model.
C. RAG will primarily help the chatbot generate more creative and engaging conversational responses.
D. RAG will enable the chatbot to access and utilize external, up-to-date knowledge sources to provide more accurate and relevant answers.
正解：D
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質問 3：
A company collects customer feedback through open-ended survey questions where customers can write detailed responses in their own words, such as " The product was easy to use, and the customer support was excellent, but the delivery took longer than expected. " What type of data is this?
A. Quantitative data
B. Labeled data
C. Structured data
D. Unstructured data
正解：D
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質問 4：
A marketing team wants to use a generative AI model to create product descriptions for their new line of eco- friendly water bottles. They provide a brief prompt stating, " Write a product description for our new water bottle. " The model generates a generic, lackluster description that is factually accurate but lacks engaging language and doesn ' t highlight the environmental benefits that are key to their brand. What should the marketing team do to overcome this limitation of the generated product description?
A. Increase the token count for the model to allow for longer descriptions.
B. Lower the temperature setting of the model to produce more consistent results.
C. Train the model on a dataset of marketing materials from other eco-friendly brands.
D. Add details to the prompt about the audience, tone, and keywords.
正解：D
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質問 5：
The office of the CISO wants to use generative AI (gen AI) to help automate tasks like summarizing case information, researching threats, and taking actions like creating detection rules. What agent should they use?
A. Customer service agent
B. Data agent
C. Code agent
D. Security agent
正解：D
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質問 6：
A security team needs a centralized platform to gain a comprehensive overview of their organization ' s security health across their entire Google Cloud environment, including potential threats to their generative AI deployments. Which Google Cloud security offering is specifically for this purpose?
A. Identity and Access Management
B. Workload monitoring tools
C. Secure-by-design infrastructure
D. Security Command Center
正解：D
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Google Generative-AI-Leader 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	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 2	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 3	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 4	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.

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

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