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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	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 2	テストでの AI の使用: このセクションの試験トピックでは、ソフトウェアテストで使用される AI テクノロジーの分類について説明します。
トピック 3	機械学習 ML: このセクションには、教師あり学習の一部としての分類と回帰が含まれており、ML アルゴリズムの選択に関係する要因が説明され、アンダーフィッティングとオーバーフィッティングが示されます。
トピック 4	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 5	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 6	ML 機能パフォーマンスメトリック: このセクションでは、指定された混同行列のセットから ML 機能パフォーマンスメトリックを計算する方法などのトピックについて説明します。
トピック 7	ML: データ: この試験のセクションでは、データ準備に関連するアクティビティと課題について説明します。また、データセットをテストして ML モデルを作成する方法や、データ品質が低いと結果として得られる ML モデルに問題が発生する可能性があることを認識する方法についても説明します。
トピック 8	AI ベースシステムのテストの方法とテクニック: このセクションでは、ML システムのテストが敵対的攻撃やデータ汚染の防止にどのように役立つかを説明することに重点を置いています。
トピック 9	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。
トピック 10	AI 入門: この試験セクションでは、AI 効果やそれが AI の定義に与える影響などのトピックを取り上げます。狭義の AI、汎用 AI、スーパー AI を区別する方法を取り上げます。さらに、AI ベースのシステムに標準がどのように適用されるかを説明するトピックも取り上げます。
トピック 11	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。

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ISTQB Certified Tester AI Testing Exam 認定 CT-AI 試験問題 (Q74-Q79):

質問 # 74
Which ONE of the below is NOT an input to an activation function in a neural network?

A. Activation values form the current layer
B. Activation values from the previous layer
C. The weights assigned to the connections
D. Bias

正解：A

解説：
The correct answer is C . In a neural network, each neuron calculates its activation value using an activation function. The CT-AI syllabus explains that the activation function receives as input the activation values from all neurons in the previous layer , the weights assigned to the connections between neurons, and the individual bias of the neuron.
Therefore, options A, B, and D are valid inputs to the activation function. Bias is a preset constant associated with the neuron. The activation values from the previous layer represent the incoming signal. The weights assigned to the connections determine how strongly those incoming activation values influence the neuron's calculation. Option C is not an input because activation values from the current layer are the outputs of activation functions being computed in that layer, not inputs to the same computation. In feed-forward neural network logic, information passes from the input layer through hidden layers toward the output layer; each layer computes its activation values based on the previous layer, not on activation values simultaneously generated in the current layer.
References/topics: CT-AI Syllabus Chapter 6, Section 6.1 "Neural Networks"; Appendix B "Activation function" and "Activation value."
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質問 # 75
Which ONE of the following options is an example that BEST describes a system with Al-based autonomous functions?

A. A fully automated manufacturing plant that uses no software.
B. A system that utilizes a tool like Selenium.
C. A system that is fully able to respond to its environment.
D. A system that utilizes human beings for all important decisions.

正解：C

解説：
AI-Based Autonomous Functions: An AI-based autonomous system is one that can respond to its environment without human intervention. The other options either involve human decisions or do not use AI at all.

質問 # 76
Which of the following is a technique used in machine learning?

A. Boundary value analysis
B. Decision trees
C. Decision tables
D. Equivalence partitioning

正解：B

解説：
Decision trees are a foundational algorithm used in supervised machine learning. The syllabus describes:
"A decision tree is a tree-like ML model whose nodes represent decisions and whose branches represent possible outcomes." (Reference: ISTQB CT-AI Syllabus v1.0, Section 3.4)

質問 # 77
A tourist calls an airline to book a ticket and is connected with an automated system which is able to recognize speech, understand requests related to purchasing a ticket, and provide relevant travel options. When the tourist asks about the expected weather at the destination or potential impacts on operations because of the tight labor market the only response from the automated system is: "I don't understand your question." This AI system should be categorized as?

A. General AI
B. Narrow AI
C. Super AI
D. Conventional AI

正解：B

解説：
Narrow AI (also known as Weak AI) is designed to perform specific tasks or solve particular problems within a limited domain, such as booking a ticket or recognizing speech. In this case, the AI system is specialized in handling flight bookings and related tasks but is not capable of addressing broader or more complex questions, like weather conditions or labor market impacts.

質問 # 78
Which ONE of the following statements is a CORRECT adversarial example in the context of machine learning systems that are working on image classifiers.
SELECT ONE OPTION

A. Black box attacks based on adversarial examples create an exact duplicate model of the original.
B. These attacks can't be prevented by retraining the model with these examples augmented to the training data.
C. These examples are model specific and are not likely to cause another model trained on same task to fail.
D. These attack examples cause a model to predict the correct class with slightly less accuracy even though they look like the original image.

正解：C

解説：
A . Black box attacks based on adversarial examples create an exact duplicate model of the original.
Black box attacks do not create an exact duplicate model. Instead, they exploit the model by querying it and using the outputs to craft adversarial examples without knowledge of the internal workings.
B . These attack examples cause a model to predict the correct class with slightly less accuracy even though they look like the original image.
Adversarial examples typically cause the model to predict the incorrect class rather than just reducing accuracy. These examples are designed to be visually indistinguishable from the original image but lead to incorrect classifications.
C . These attacks can't be prevented by retraining the model with these examples augmented to the training data.
This statement is incorrect because retraining the model with adversarial examples included in the training data can help the model learn to resist such attacks, a technique known as adversarial training.
D . These examples are model specific and are not likely to cause another model trained on the same task to fail.
Adversarial examples are often model-specific, meaning that they exploit the specific weaknesses of a particular model. While some adversarial examples might transfer between models, many are tailored to the specific model they were generated for and may not affect other models trained on the same task.
Therefore, the correct answer is D because adversarial examples are typically model-specific and may not cause another model trained on the same task to fail.

質問 # 79
......

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