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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
  • 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 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
  • 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 4
  • 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 5
  • 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 6
  • 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 7
  • 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 8
  • 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。

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この情報の時代には、ISTQB業界にとても注目され、この強い情報技術業界にISTQB人材が得難いです。こうしてCT-AI認定試験がとても重要になります。でも、この試験がとても難しくてISTQB通になりたい方が障害になっています。

ISTQB Certified Tester AI Testing Exam 認定 CT-AI 試験問題 (Q142-Q147):

質問 # 142
You have access to the training data that was used to train an AI-based system. You can review this information and use it as a guideline when creating your tests. What type of characteristic is this?

正解：B

解説：
AI-based systems can sometimes behave like black boxes, where the internal decision-making process is unclear. Transparency refers to the ability to inspect and understand the training data, algorithms, and decision-making process of the AI system.
Transparency ensures that testers and stakeholders can review how an AI system was trained.
Access to training data is a key factor in transparency because it allows testers to analyze biases, completeness, and representativeness of the dataset.
Transparency is an essential characteristic of explainable AI (XAI). Having access to training data means that testers can investigate how data influences AI behavior.
Regulatory and ethical AI guidelines emphasize transparency. Many AI ethics frameworks, such as GDPR and Trustworthy AI guidelines, recommend transparency to ensure fair and explainable AI decision-making.


質問 # 143
Pairwise testing can be used in the context of self-driving cars for controlling an explosion in the number of combinations of parameters.
Which ONE of the following options is LEAST likely to be a reason for this incredible growth of parameters?
SELECT ONE OPTION

正解：A

解説：
Pairwise testing is used to handle the large number of combinations of parameters that can arise in complex systems like self-driving cars. The question asks which of the given options isleast likelyto be a reason for the explosion in the number of parameters.
* Different Road Types (A): Self-driving cars must operate on various road types, such as highways, city streets, rural roads, etc. Each road type can have different characteristics, requiring the car's system to adapt and handle different scenarios. Thus, this is a significant factor contributing to the growth of parameters.
* Different Weather Conditions (B): Weather conditions such as rain, snow, fog, and bright sunlight significantly affect the performance of self-driving cars. The car's sensors and algorithms must adapt to these varying conditions, which adds to the number of parameters that need to be considered.
* ML Model Metrics to Evaluate Functional Performance (C): While evaluating machine learning (ML) model performance is crucial, it does not directly contribute to the explosion of parameter combinations in the same way that road types, weather conditions, and car features do. Metrics are used to measure and assess performance but are not themselves variable conditions that the system must handle.
* Different Features like ADAS, Lane Change Assistance, etc. (D): Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and other features add complexity to self-driving cars. Each feature can have multiple settings and operational modes, contributing to the overall number of parameters.
Hence, theleast likelyreason for the incredible growth in the number of parameters isC. ML model metrics to evaluate the functional performance.
References:
* ISTQB CT-AI Syllabus Section 9.2 on Pairwise Testing discusses the application of this technique to manage the combinations of different variables in AI-based systems, including those used in self- driving cars.
* Sample Exam Questions document, Question #29 provides context for the explosion in parameter combinations in self-driving cars and highlights the use of pairwise testing as a method to manage this complexity.


質問 # 144
Which ONE of the following is the BEST option to optimize the regression test selection and prevent the regression suite from growing large?

正解：A

解説：
This is the most effective approach as AI-based tools can analyze historical test data, identify patterns, and prioritize tests that are more likely to catch defects based on past results. This method ensures an optimized and manageable regression test suite by focusing on the most impactful test cases.


質問 # 145
You have been developing test automation for an e-commerce system. One of the problems you are seeing is that object recognition in the GUI is having frequent failures. You have determined this is because the developers are changing the identifiers when they make code updates. How could AI help make the automation more reliable?

正解：D

解説：
The syllabus discusses using AI-based tools to reduce GUI test brittleness:
"AI can be used to reduce the brittleness of this approach, by employing AI-based tools to identify the correct objects using various criteria (e.g., XPath, label, id, class, X/Y coordinates), and to choose the historically most stable identification criteria." (Reference: ISTQB CT-AI Syllabus v1.0, Section 11.6.1)


質問 # 146
Which data-labeling approach uses a two-step process where labeling is first done by a tool and then verified or completed by a human?

正解：B

解説：
Section2.4 - Data Labeling Approachesof the ISTQB CT-AI syllabus explicitly definesAI-assisted data labelingas a hybrid process in which an automated tool performs the initial labeling and human annotators subsequently verify, correct, or complete the labels. This two-step process improves efficiency while retaining human oversight to ensure data quality. The syllabus describes this method as an effective compromise when manual labeling alone would be too slow or costly, and when initial automation can identify obvious patterns before a human provides the final authoritative labels.


質問 # 147
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