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	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 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	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 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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Google Cloud Certified - Generative AI Leader 認定 Generative-AI-Leader 試験問題：

問題 #1
A software developer needs a highly efficient, open-source large language model that can be fine-tuned on a local machine for rapid prototyping of a chatbot application. They require a model that offers strong performance in natural language understanding and generation, while being lightweight enough to run on limited hardware. Which Google-developed family of models should they use?

A. Gemma
B. Gemini
C. Veo
D. Imagen

問題 #2
What is the definition of prompt engineering?

A. Providing an AI model with a direct instruction or question without any additional context or examples.
B. A branch of artificial intelligence that uses machine learning to process and interpret text and data
C. The ability to connect model output to verifiable sources.
D. The art and science of designing instructions to guide AI models to generate the desired responses.

問題 #3
What is an example of supervised machine learning?

A. Building a model to predict resolution time using past, labeled support tickets
B. Using purchase history to identify unknown customer segments.
C. Analyzing website clicks to find user behavior clusters.
D. Examining customer reviews to automatically identify recurring topics.

問題 #4
A company is trying to decide which platform to use to optimize its generative AI (gen AI) solutions. Why should the company use Vertex AI Platform?

A. It provides a mechanism for efficient analysis and exploration of large datasets used in machine learning.
B. It provides gen AI coding assistance with enterprise security and privacy protection.
C. It provides scalable and cost-effective object storage for data used in machine learning workflows.
D. It provides a unified platform of tools for building, deploying, and managing machine learning.

問題 #5
A software engineering team is experimenting with generative AI within their coding process. What is a benefit of using gen AI to create unit tests for code?

A. Reducing manual validation effort.
B. Eliminating the need for human intervention.
C. Reducing code complexity.
D. Guaranteeing errorless code.

解説：

問題 #1
正解： A

問題 #2
正解： D

問題 #3
正解： A

問題 #4
正解： D

問題 #5
正解： A