2026年にOracle AI Database Foundations Associateへの挑戦をお考えなら、JPNTestにお任せください。1z0-1195-26の54の練習問題に加え、無料サンプルや365日間の無料更新、返金保証まで、学習から購入後のサポートまで一貫してご提供しています。
Oracle 1z0-1195-26 試験概要:
| 認定ベンダー: | Oracle |
|---|---|
| 試験名: | Oracle AI Database Foundations Associate |
| 試験番号: | 1Z0-1195-26 |
| 受験料: | 無料 |
| 試験時間: | 60 分 |
| 関連資格: | Oracle AI Database Certified Foundations Associate Oracle Data Platform 2025 Certified Foundations Associate |
| 出題数: | 40 |
| 認定の有効期間: | 10年間 |
| 合格点: | 65% |
| 試験形式: | 多肢選択式, オンラインプロクター（監督付き） |
| 対応言語: | 日本語, 英語 |
| サンプル問題: | Oracle 1z0-1195-26 サンプル問題 |
| 受験方法: | オンラインプロクター（監督付き）試験。日本語での配信も配信されています。 |
| 前提条件: | 前提条件となる試験や事前の認定資格は必要ありません。 |
| 公式シラバスのURL: | https://www.oracle.com/education/certification/ |
Oracle 1z0-1195-26 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| Oracle Database ActionsおよびData Studioツールの使用 | - データの探索、統合、分析、および共有タスクへのData Studio機能の適用 - Database Actionsおよび主要開発ツールの説明 |
| Autonomous AI DatabaseにおけるSelect AIおよびAI Vector Searchの実装 | - AI Vector SearchがGenAIパイプラインおよびRAGを支援する方法の決定 - セマンティック検索とビジネスデータ検索を組み合わせたシナリオへのAI Vector Searchの適用 - Autonomous AI DatabaseにおけるSelect AIの説明 |
| Oracle AI Database 26aiの戦略とAutonomous AI Databaseの基礎の把握 | - Autonomous AI Databaseの特性、提供機能、およびデプロイメント選択肢の説明 - 基本的なワークロード向けのAutonomous AI Database Serverlessインスタンスの作成 - 現代のデータ特性とOracle AI Database 26aiのコンバージド戦略の説明 |
| Oracle AI DatabaseにおけるJSONおよびグラフの操作 | - JSONおよびOracle AI DatabaseのJSON機能の説明 - グラフ機能およびProperty Graph Viewsがビジネスユースケースに適合する状況の識別 - 主要なグラフ概念およびグラフ分析機能の説明 |
| AIおよびベクトルの基礎の操作 | - AI、AGI、および機械学習の基礎の説明 - ベクトル、エンベディング、およびOracle VECTORデータ型の説明 - 類似性検索ニーズへのベクトル距離およびインデックス作成概念の適用 |
| ローコードアプリケーションおよびAgentic AIの構築 | - OracleのローコードプラットフォームとしてのOracle APEXの説明 - ノーコードAIエージェントのユースケースに適したAgent Factory機能の選択 |
1z0-1195-26試験についてよくあるご質問
「1z0-1195-26」は、Oracleが実施する「Oracle AI Database Foundations Associate」の試験コードです。この試験に合格すると、「Oracle Cloud Infrastructure」の認定を取得できます。認定レベルはFoundations Associateに位置づけられています。関連する認定としては、Oracle AI Database Certified Foundations Associate・Oracle Data Platform 2025 Certified Foundations Associateなどが挙げられます。JPNTestでは、1z0-1195-26試験対策として54の練習問題をご用意しています。
1z0-1195-26試験の出題数は40、制限時間は60 分です。限られた時間内で全問に取り組む必要があるため、1問にかけられる時間を常に意識し、難しい問題に長く留まりすぎないペース配分が求められます。本番で時間不足に慌てないよう、JPNTestのテストエンジンで制限時間つきの模擬試験に挑戦し、時間配分の感覚を体に覚えさせておくことをおすすめします。
1z0-1195-26試験の合格ラインは65%、受験料は無料です。万が一不合格だった場合、再受験には改めて全額の受験料が必要になるため、費用面の負担も無視できません。受験前にJPNTestの54の練習問題で模擬試験に取り組み、安定して合格ラインを超えられることを確認してから本番に臨むと安心です。
前提条件となる試験や事前の認定資格は必要ありません。
受験条件は変更される場合があります。最新かつ正確な情報は、Oracleの公式ページで必ずご確認ください。
はい、ご購入前にJPNTestの1z0-1195-26問題集の無料サンプル（PDFデモ）をダウンロードして、問題の品質や形式をご確認いただけます。ご購入後は365日間の無料更新が付帯し、更新期間の終了後も50%割引で継続更新をご利用いただけるため、常に最新の出題傾向に沿った内容で学習を続けられます。
JPNTestでは「返金保証」制度をご用意しています。ご購入後60日以内に1z0-1195-26試験を受験して不合格となった場合、全額返金をご申請いただけます。なお、ご購入後3日以内の受験や、ダウンロード後に実際の受験をしていない場合、無料資料や期限切れのご注文は対象外となり、受験者氏名とお支払い者氏名が一致している必要があります。ご申請の際は、受験票（enrollment slip）の写しと公式スコアレポート（Score Report）のPDFを試験後2日以内にご提出いただき、受理後7日以内に手続きが完了します。返金をご希望でない場合は、同等価値の試験資料2点を無料でお受け取りいただき、元の製品の更新サービスを継続する選択肢もございます。
また、ご購入いただいた製品はお支払い完了後すぐにダウンロードでき、メールでも1分以内にお届けします。2時間以内に届かない場合はカスタマーサポートまでご連絡ください。インストール可能なパソコンの台数に制限はありません。
1z0-1195-26試験の出題範囲は、全部で6分野で構成されています。主な分野としては、「Autonomous AI DatabaseにおけるSelect AIおよびAI Vector Searchの実装」、「ローコードアプリケーションおよびAgentic AIの構築」、「AIおよびベクトルの基礎の操作」などが挙げられます。各分野の詳細なトピックと配点は、上記の試験大綱をご確認ください。JPNTestの1z0-1195-26練習問題は、これらの出題分野を幅広くカバーしています。
Oracle AI Database Foundations Associate 認定 1z0-1195-26 試験問題：
問題 #1
A manufacturer needs graph analysis that reflects inserts and updates from operational tables immediately.
How does a Property Graph View support this requirement?
A. It provides graph visualization while requiring a separate platform for graph query execution
B. It uses metadata definitions so graph queries read current data from referenced objects
C. It converts source tables into JSON collections before graph queries can run
D. It stores a separate graph copy that is refreshed only during scheduled batch jobs
問題 #2
Which output can Select AI deliver to an application?
A. A JSON export file generated from a collection table
B. A result set, a narrative, or the SQL
C. A maintenance recommendation generated from patch history
D. A graph visualization generated from schema relationships
問題 #3
In a property graph, what are vertices and edges?
A. Vertices are storage partitions, and edges are encryption keys
B. Vertices represent entities, and edges represent relationships between them
C. Vertices are JSON collections, and edges are maintenance policies
D. Vertices are path lengths and edges are SQL functions
問題 #4
A business wants one data platform where semantic similarity, relational consistency, and SQL-based filtering all work together.
Which statement aligns with this design goal?
A. Semantic search is usually handled after relational filters are removed from the query flow.
B. Vector search requires data to be modeled as graph paths before SQL predicates are applied.
C. SQL filtering is handled in a separate application step after vector search returns results.
D. A converged database can keep data consistent while combining vector search with SQL.
問題 #5
Which sequence matches a simple RAG pipeline?
A. Build a graph model, then schedule maintenance, then create embeddings after generation
B. Create embeddings, store vectors, retrieve relevant chunks by similarity, then generate an answer
C. Generate an answer first, then create embeddings only if the answer looks weak
D. Provision an application workspace, then skip retrieval and generate answers directly from schema metadata
解説：
| 問題 #1 正解： B | 問題 #2 正解： B | 問題 #3 正解： B | 問題 #4 正解： D | 問題 #5 正解： B |
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