ISQI CT-GenAI 試験概要:
| 認定ベンダー: | ISQI / ASTQB |
|---|---|
| 試験名: | ISTQB 認定テスター 生成AIを用いたテスト |
| 試験番号: | CT-GenAI |
| 対応言語: | 英語, ドイツ語 |
| 出題数: | 40 |
| 関連資格: | ISTQB CTFL (Foundation Level Tester) |
| 合格点: | 65% |
| 受験料: | 250 EUR (+ VAT) |
| 試験形式: | 選択式 |
| 試験時間: | 60 分 |
| 認定の有効期間: | 公表されていません（通常は制度により3-5年） |
| サンプル問題: | ISQI CT-GenAI サンプル問題 |
| 受験方法: | オンライン監督試験 / 認定試験会場での対面受験 |
| 前提条件: | ISTQB CTFL (Foundation Level Tester) の認定が推奨されますが、必須ではありません |
| 公式シラバスのURL: | https://www.astqb.org/ct-genai/ |
ISQI CT-GenAI 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| トピック 1: 生成AIのテスト活動 | 30% | - 要件ベースのテスト
|
| トピック 2: 生成AIのテストツール | 20% | - テストツールの概要
|
| トピック 3: 生成AIの基礎 | 20% | - 生成AIの概念
|
| トピック 4: 生成AIにおけるリスクとテスト上の課題 | 30% | - 生成AI特有の品質リスク
|
ISQI ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0 認定 CT-GenAI 試験問題：
問題 #1
What defines a prompt pattern in the context of structured GenAI capability building?
A. Applying a reusable and structured template that guides GenAI models toward consistent outputs
B. Using ad hoc prompts without reference to previously proven structures or examples
C. Maintaining static documentation repositories without real-time prompt standardization processes
D. Treating prompts as access credentials or compliance records rather than functional templates
問題 #2
Which statement BEST contrasts interaction style and scope?
A. Chatbots require API integration; LLM apps do not.
B. Chatbots enforce fixed workflows; LLM apps support free-form exploration beneficial for software testing
C. Both are identical aside from UI theme.
D. Chatbots enable conversational interactions; LLM apps provide capabilities for defined test tasks.
問題 #3
An LLM prioritizes tests using likelihood X impact but ranks a trivial tooltip change above a payment failure.
What defect does this MOST LIKELY show?
A. Dataset bias toward UI features
B. Reasoning error in risk calculation logic
C. No defect; this is acceptable
D. Hallucination
問題 #4
You must use GenAI to perform test analysis on a payments module with finalized requirements: (1) generate test conditions, (2) prioritize by risk, (3) check coverage gaps. Which sequence best applies prompt chaining?
A. Generate prioritized conditions in one shot -> verify coverage
B. Detect requirement defects -> generate conditions -> prioritize
C. Prioritize requirements -> generate conditions -> review defects
D. Generate conditions -> prioritize by risk -> map to requirements to find gaps
問題 #5
In the context of software testing, which statements (i-v) about foundation, instruction-tuned, and reasoning LLMs are CORRECT?
i. Foundation LLMs are best suited for broad exploratory ideation when test requirements are underspecified.
ii. Instruction-tuned LLMs are strongest at adhering to fixed test case formats (e.g., Gherkin) from clear prompts.
iii. Reasoning LLMs are strongest at multi-step root-cause analysis across logs, defects, and requirements.
iv. Foundation LLMs are optimal for strict policy compliance and template conformance.
v. Instruction-tuned LLMs can follow stepwise reasoning without any additional training or prompting.
A. i, iii, v
B. i, ii, iii
C. ii, iii, iv
D. i, ii, iii (Duplicate entry in original source)
解説：
| 問題 #1 正解： A | 問題 #2 正解： D | 問題 #3 正解： B | 問題 #4 正解： D | 問題 #5 正解： B |
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