弊社は製品に自信を持っており、面倒な製品を提供していません。
申し込みから受験まで日数がない場合でも、Tech4Examならお支払い後すぐにCT-GenAI練習問題をダウンロードして学習を始められます。2026年のISQI ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0受験を控えた方の忙しいスケジュールにも対応できる即時納品です。
ISQI CT-GenAI 試験概要:
| 認定ベンダー: | ISTQB® / iSQI (International Software Quality Institute) / Member Boards |
|---|---|
| 試験名: | 認定テスター 生成AIによるテスト (CT-GenAI) |
| 試験番号: | CT-GenAI v1.0 |
| 関連資格: | ISTQB 認定テスター ファンデーションレベル (CTFL) |
| 認定の有効期間: | 有効期限なし（ISTQB認定資格は原則として生涯有効） |
| 試験形式: | 多肢選択式, 単一解答問題, シナリオベースの読解問題 |
| 合格点: | 約65%（通常40問中26問正解；試験機関により若干異なる） |
| 対応言語: | 各加盟機関による現地語版, 英語 |
| 出題数: | 40問（多肢選択式） |
| 試験時間: | 60分（非母国語受験者には15分延長あり） |
| 受験料: | 地域により異なる（EU標準価格は概ね230〜260 EUR；試験提供機関による） |
| 推奨トレーニング: | ISTQB CT-GenAI シラバス（公式PDF） ISTQB サンプル試験およびリソース |
| 受験申し込み: | 加盟機関・試験提供機関（国により異なる） ISTQB 公式認定ポータル |
| サンプル問題: | DOWNLOAD DEMO |
| 受験方法: | オンライン監視試験またはテストセンター（地域によりPearson VUEまたはISTQB加盟機関） |
| 前提条件: | ISTQB 認定テスター ファンデーションレベル (CTFL) の取得が必須 |
| 公式シラバスのURL: | https://www.istqb.org/certifications/gen-ai/ |
ISQI CT-GenAI 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| 組織的な導入とガバナンス | - エンタープライズにおける生成AI導入
|
| 生成AIのリスク・品質・限界 | - 生成AI利用におけるリスク
|
| ソフトウェアテストにおける生成AIの活用 | - テストワークフローにおける実践的活用
|
| 生成AIおよびLLMの基礎 | - ソフトウェアテストにおける生成AIの概要
|
| テストのためのプロンプトエンジニアリング | - プロンプト設計技法
|
CT-GenAI試験のQ&A – 受験前に知っておきたいこと
CT-GenAI試験はISQI ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0の公式認定試験で、合格するとISTQB 認定テスター スペシャリスト – 生成AIによるテスト (CT-GenAI)の認定を取得できます。この認定はスペシャリストレベルに位置づけられています。関連する認定には、ISTQB 認定テスター ファンデーションレベル (CTFL)などがあります。Tech4Examでは、この試験の出題傾向に沿った42問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（多肢選択式）、制限時間は60分（非母国語受験者には15分延長あり）です。出題数に対して使える時間は限られるため、1問あたりにかけられるペースを意識しながら解き進める必要があります。難問に時間を使いすぎず、確実に答えられる問題から拾っていく時間配分が得点を安定させる鍵になります。Tech4Examのテストエンジンで制限時間つきの模擬試験を繰り返し、本番と同じリズムで解く感覚を身につけておくことをおすすめします。
CT-GenAI試験の合格ラインは約65%（通常40問中26問正解；試験機関により若干異なる）、受験料は地域により異なる（EU標準価格は概ね230〜260 EUR；試験提供機関による）です。不合格になった場合、再受験には改めて全額の受験料が必要になるため、一度の受験で合格ラインをクリアできる準備が費用面でも重要です。Tech4Examの42問の練習問題で繰り返し自己採点を行い、安定して合格点を上回れることを確認してから本番に臨むと安心です。
受験条件は見直される場合があります。お申し込みの前に、ISQIの公式ページで最新の情報をご確認ください。
CT-GenAI試験は、以下の公式窓口からお申し込みいただけます。
試験方式については、オンライン監視試験またはテストセンター（地域によりPearson VUEまたはISTQB加盟機関）
ISQIが推奨する公式トレーニングには、以下のようなものがあります。
公式トレーニングで知識を体系的に学んだうえで、Tech4Examの42問の練習問題に取り組めば、理解度を試験形式で確かめながら弱点を補強できます。
はい、Tech4ExamではCT-GenAI練習問題の無料サンプルをご用意しています。42問の問題集の一部を事前にご確認いただけるので、内容や品質に納得してからご購入いただけます。ご購入後は365日間の無料アップデートが付き、期間終了後も50%割引で更新を継続いただけるため、常に最新の出題内容に沿って学習できます。
Tech4Examには返金保証があります。ご購入後60日以内に対応する試験を受験して不合格だった場合、全額返金をお申し込みいただけます。ただし、購入後3日以内の受験による不合格、ダウンロード後に実際の試験を受験しなかった場合、無料資料や有効期限切れのご注文は対象外となり、受験者の氏名はお支払い者の氏名と一致している必要があります。お申し込みの際は、受験票のコピーと公式のScore ReportのPDFを試験後2日以内にご提出ください。提出後7日以内に手続きが完了します。返金の代わりに、同等の試験資料2点を無料でお受け取りいただき、お手持ちの製品の更新サービスをそのまま継続する選択も可能です。納品は即時ダウンロード方式で、お支払い完了後1分以内にメールでお届けします。2時間経っても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。インストールする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5の領域に分かれています。主な領域として、「生成AIおよびLLMの基礎」、「生成AIのリスク・品質・限界」、「組織的な導入とガバナンス」などが挙げられます。各領域の詳しい内訳については、このページ上部に掲載している試験シラバスをご確認ください。
ISQI ISTQB Certified Tester Testing with Generative AI (CT-GenAI) v1.0 認定 CT-GenAI 試験問題：
問題 #1
Which of the following is NOT a valid form of LLM-driven test data generation?
A. Creating combinatorial data (e.g., pairwise)
B. Generating synthetic datasets
C. Setting boundary values
D. Creating production database backups
問題 #2
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. Include mapping code changes to affected modules, identifying test cases, prioritizing by risk level and change complexity
B. Add a step to review the change log for syntax errors before analysis.
C. Include references to version control systems like Git in the constraints.
D. Specify that the role is a test architect specializing in CI/CD pipelines.
問題 #3
What is a hallucination in LLM outputs?
A. A logical mistake in multi-step deduction
B. A systematic preference learned from data
C. Generation of factually incorrect content for the task
D. A transient network failure during inference
問題 #4
What distinguishes an LLM-powered agent from a basic AI chatbot in test processes?
A. Ability to respond to prompts without explicit user instructions
B. Reliance on predefined templates to generate short, factual answers
C. Use of a conversational tone and improved response personalization
D. Ability to trigger automated actions beyond conversation
問題 #5
Your team needs to generate 500 API test cases for a REST API with 50 endpoints. You have documented 10 exemplar test cases that follow your organization's standard format. You want the LLM to generate test cases following the pattern demonstrated in your examples. Which of the following prompting techniques is BEST suited to achieve your goal in this scenario?
A. Meta prompting
B. Zero-shot prompting
C. Few-shot prompting
D. Prompt chaining
解説：
| 問題 #1 正解： D | 問題 #2 正解： A | 問題 #3 正解： C | 問題 #4 正解： D | 問題 #5 正解： C |
－Kubota
