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仕事や学業でまとまった学習時間が取りにくい方こそ、JPNTestのCT-GenAI対策教材が役立ちます。ISQI ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0の出題傾向を分析した42の練習問題に絞って学習できるため、限られた期間でも効率的に実力を伸ばせます。
ISQI CT-GenAI 試験概要:
| 認定ベンダー: | iSQI / ISTQB |
|---|---|
| 試験名: | ISTQB 認定テスター 生成AIを活用したテスト v1.0 |
| 試験番号: | CT-GenAI |
| 試験時間: | 60分（母国語以外で受験する場合は25%の時間延長が適用） |
| 試験形式: | 1問あたり1～2点, 多肢選択式, 単一選択または複数選択 |
| 関連資格: | ISTQB エキスパートレベル認定資格 ISTQB 上級レベル認定資格 ISTQB 認定テスター 基礎レベル（CTFL） |
| 合格点: | 30点/46点（合格率65%） |
| 認定の有効期間: | 終身有効 |
| 受験料: | 約150～200米ドル（地域により変動） |
| 出題数: | 40問 |
| 対応言語: | 中国語, 英語, スペイン語, ポルトガル語, ドイツ語 |
| 推奨トレーニング: | ISTQB認定トレーニング実施機関 |
| 受験申し込み: | iSQI 公式受験登録 |
| サンプル問題: | ISQI CT-GenAI サンプル問題 |
| 受験方法: | iSQI FLEXによるオンライン監視付き受験、または試験会場での対面受験 |
| 前提条件: | ISTQB 認定テスター 基礎レベル（CTFL）の資格を保有していること |
| 公式シラバスのURL: | https://istqb.org/certifications/gen-ai/ |
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: LLMを活用したテスト基盤環境 | 10% | - AIエージェントとテストツールとの連携 - RAG、ファインチューニング、モデルの適用調整 - システム構成と導入に関する考慮事項 |
| トピック 2: ソフトウェアテストにおける生成AIの概要 | 15% | - テストライフサイクル全体における活用事例 - テストに関連する機能と限界 - 基本概念：生成AI、LLM、基盤モデル |
| トピック 3: ソフトウェアテストにおける生成AIのリスク管理 | 25% | - データのプライバシー、セキュリティ、コンプライアンス上の課題 - 幻覚、バイアス、不正確性、一貫性に関するリスク - 妥当性確認、検証、リスク緩和のための戦略 |
| トピック 4: 効果的なソフトウェアテストのためのプロンプトエンジニアリング | 35% | - プロンプトの反復的な調整と評価手法 - テスト設計、テストデータ作成、自動化のためのプロンプトパターン - 効果的なプロンプトの原則と構造 |
| トピック 5: テスト組織における生成AIの導入と統合 | 15% | - 必要な役割、スキル、チームの準備状況 - 導入戦略、運用体制、展開ロードマップ - 導入効果の測定と継続的な改善活動 |
CT-GenAI試験のFAQ
「CT-GenAI」は、iSQI / ISTQBが実施する「ISTQB 認定テスター 生成AIを活用したテスト v1.0」の試験コードです。この試験に合格すると、「認定テスター - 生成AIを活用したテスト（CT-GenAI）」の認定を取得できます。認定レベルはスペシャリストに位置づけられています。関連する認定としては、ISTQB 認定テスター 基礎レベル（CTFL）・ISTQB 上級レベル認定資格・ISTQB エキスパートレベル認定資格などが挙げられます。JPNTestでは、CT-GenAI試験対策として42の練習問題をご用意しています。
CT-GenAI試験の出題数は40問、制限時間は60分（母国語以外で受験する場合は25%の時間延長が適用）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。
CT-GenAI試験の合格ラインは30点/46点（合格率65%）、受験料は約150～200米ドル（地域により変動）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42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。
ISTQB 認定テスター 基礎レベル（CTFL）の資格を保有していること
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、ISQIの公式ページで必ずご確認ください。
ISQIではCT-GenAI試験向けに、以下の公式トレーニングを用意しています。
公式トレーニングで知識の土台を固めたうえで、JPNTestの42の練習問題に取り組めば、理解度の確認と弱点の洗い出しを効率よく進められます。
はい、ご購入前にJPNTestのCT-GenAI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CT-GenAI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。
CT-GenAI試験の出題範囲は、全部で5分野で構成されています。主な分野としては、「ソフトウェアテストにおける生成AIのリスク管理」（25%）、「LLMを活用したテスト基盤環境」（10%）、「効果的なソフトウェアテストのためのプロンプトエンジニアリング」（35%）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CT-GenAI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。
ISQI ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0 認定 CT-GenAI 試験問題：
Which statement BEST describes vision-language models (VLMs)?
- A. VLMs are unrelated to multimodal LLMs and focus only on UI automation.
- B. VLMs are a subset of multimodal LLMs integrating visual and textual information.
- C. VLMs are a superset of multimodal LLMs.
- D. VLMs process audio and video but not images.
正解：B 🗳️
解説: (JPNTest メンバーにのみ表示されます)
You are tasked with applying structured prompting to perform impact analysis on recent code changes. Which of the following improvements would BEST align the prompt with structured prompt engineering best practices for comprehensive impact analysis?
- A. Specify that the role is a test architect specializing in CI/CD pipelines.
- B. Add a step to review the change log for syntax errors before analysis.
- C. Include mapping code changes to affected modules, identifying test cases, prioritizing by risk level and change complexity
- D. Include references to version control systems like Git in the constraints.
正解：C 🗳️
解説: (JPNTest メンバーにのみ表示されます)
Which statement about data privacy risks in GenAI-assisted testing is INCORRECT?
- A. Some GenAI tools may store/process data without explicit consent
- B. GenAI outputs can accidentally reveal sensitive information present in inputs
- C. Strict GDPR compliance eliminates all privacy risk
- D. Using GenAI without regulatory compliance can lead to legal exposure
正解：C 🗳️
解説: (JPNTest メンバーにのみ表示されます)
A prompt section states: "Web checkout module v3.2; focus on coupon application; existing regression suite IDs T-112-T-150; recent defect ID BUG-431." Which component is this?
- A. Instruction
- B. Output format
- C. Input data
- D. Constraints
正解：C 🗳️
解説: (JPNTest メンバーにのみ表示されます)
You are using an LLM to assist in analyzing test execution trends to predict potential risks. Which of the following improvements would BEST enhance the LLM's ability to predict risks and provide actionable alerts?
- A. Emphasize constraints that focus on deviations that could impact release timelines or quality gates.
- B. Specify that the role is a test analyst with expertise in predictive analytics and risk management.
- C. Add an instruction to calculate statistical variance and highlight tests that deviate by more than 20% from baseline metrics.
- D. Expand the output format to include risk predictions with severity levels, recommended actions, and a timeline for team intervention based on trend analysis.
正解：D 🗳️
解説: (JPNTest メンバーにのみ表示されます)
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