Generative-AI-Leader日本語版トレーリング & Generative-AI-Leader日本語対策問題集

December 17, 2025

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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 AVソリューションの保守：この試験セクションでは、AVメンテナンス技術者のスキルを評価し、AVシステムの保守と修理に焦点を当てます。業務には、運用の監督、ファームウェアのアップデートやコンポーネントの交換などの定期メンテナンスの実施、トラブルシューティングと修理プロセスによる問題解決、長期的なシステムパフォーマンスの確保などが含まれます。

トピック 2 AVシステム運用サポート：この試験セクションでは、AVサポートスペシャリストのスキルを評価し、オーディオビジュアルシステムの運用サポートの提供に重点を置いています。リモートおよびオンサイトでのトラブルシューティング、ユーザートレーニング、ライブイベントサポートの提供など、実際の使用シナリオにおいてシステムが効果的に機能することを保証します。

トピック 3 AVソリューションの構築：このセクションでは、AVシステムデザイナーのスキルを評価し、顧客の要件を理解し、それを実用的なAVソリューションへと変換するプロセスを網羅します。顧客ニーズ分析の実施、照明や音響などの条件を評価するための現場調査の実施、AVプロジェクトのスコープ策定、システムレイアウトとドキュメントの設計といったタスクが含まれます。

トピック 4 AVソリューションの実装：このセクションでは、AV統合技術者のスキルを評価し、AVシステム設計の実現に焦点を当てます。コンポーネントの検証、供給設備の管理、文書作成、トレーニング、そしてシステムの運用をサポートするアズビルド図面の作成など、システム統合能力を評価します。

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Google Cloud Certified – Generative AI Leader Exam 認定 Generative-AI-Leader 試験問題 (Q73-Q78): 質問 # 73 What does a diffusion model do?

A. Generates high-quality content by refining noise into structured data. B. Optimizes business processes and resource allocation. C. Facilitates the storage and management of structured data. D. Analyzes data and predicts future trends and patterns. 正解：A

解説： A Diffusion Model (or Denoising Diffusion Probabilistic Model) is a specific class of generative AI model that is best known for its ability to create highly realistic images (e.g., Google's Imagen and Stable Diffusion are based on this architecture). The core mechanism of a diffusion model is a two-step process: Forward Diffusion (Adding Noise): It learns how to gradually corrupt data (like an image) by adding random noise until the original content is completely indistinguishable. Reverse Diffusion (Denoising): It then learns to reverse this process-to gradually remove the noise-starting from a random noise pattern and iteratively refining it, guided by a text prompt, until a clear, coherent, and high-quality piece of content (an image or video) is generated. Option D accurately captures this mechanism: the model starts with pure noise and generates the final structured data (the image) by refining that noise. Option A describes predictive AI (forecasting models). Option C describes a database or storage service. Option B describes a workflow agent or optimization AI. (Reference: Google's training materials on Foundation Models define Diffusion Models as generative models that operate by gradually converting a state of random noise into a structured, meaningful output, most commonly for the generation of high-quality images and video.)

質問 # 74 What is a characteristic of Google Cloud as a generative AI company?

A. Google Cloud provides fully autonomous AI agents that require zero configuration or management overhead. B. Google Cloud relies on proprietary, closed-source AI technologies for maximum security benefits. C. Google Cloud has an AI-first focus that enables innovation, with continuous updates and broad integration across its platform. D. Google Cloud ensures that all generative AI models and data are completely secured and isolated from external networks. 正解：C

解説： Google Cloud emphasizes an AI-first approach, integrating AI capabilities across its services and consistently innovating with new models and features. While security is a high priority, fully autonomous AI agents requiring zero configuration are generally not the norm, and “completely secured and isolated from external networks” is an oversimplification of cloud security models. Google also contributes to and supports open- source AI initiatives, not solely relying on proprietary closed-source technologies. ________________________________________

質問 # 75 A security team needs a centralized platform to gain a comprehensive overview of their organization's security health across their entire Google Cloud environment, including potential threats to their generative AI deployments. Which Google Cloud security offering is specifically for this purpose?

A. Workload monitoring tools B. Security Command Center C. Secure-by-design infrastructure D. Identity and Access Management 正解：B

解説： Security Command Center is Google Cloud's comprehensive security management and data risk platform. It provides centralized visibility into security posture, identifies vulnerabilities, detects threats, and helps manage compliance across the entire Google Cloud environment, includingservices and deployments like generative AI. ________________________________________

質問 # 76 An organization is collecting data to train a generative AI model for customer service. They want to ensure security throughout the ML lifecycle. What is a critical consideration at this stage?

A. Establishing ethical guidelines for AI model responses to ensure fairness and avoid harm. B. Implementing access controls and protecting sensitive information within the training data. C. Monitoring the AI model's performance for unexpected outputs and potential errors. D. Applying the latest software patches to the AI model on a regular basis. 正解：B

解説： The stage mentioned is Data Collection/Training Data Preparation. In the machine learning lifecycle, this initial stage is where raw data is ingested and processed. If the model is being trained for customer service, the data (e.g., customer transcripts) is highly likely to contain sensitive information (like Personally Identifiable Information or PII). Therefore, the most critical security and privacy consideration at this stage is protecting the integrity and confidentiality of the data itself. Implementing strong access controls and protecting sensitive information (A) is the essential first step in a secure AI pipeline, aligning with Google's Secure AI Framework (SAIF). If data access is not controlled and sensitive data is not de-identified or redacted before it is used for training, the resulting model could leak that sensitive information to users. Options B, C, and D are all important controls, but they occur at later stages of the ML lifecycle: B (Software patches/latest versions) is part of deployment and management. C (Ethical guidelines/fairness) is a Responsible AI goal implemented via guardrails and testing (later stages). D (Monitoring) is an MLOps step that happens after deployment. The critical consideration at the data collection stage is ensuring the data's security and privacy before it influences the model. (Reference: Google Cloud guidance on securing generative AI emphasizes that one of the most significant risks is data leakage, making safeguarding training data and implementing identity and access control the foundational steps in the data ingestion and preparation phases.)

質問 # 77 A development team is building an internal knowledge base chatbot to answer employee questions about company policies and procedures. This information is stored across various documents in Google Cloud Storage and is updated regularly by different departments. What is the primary benefit of using Google Cloud's RAG APIs in this scenario?

A. They allow the development team to train a single foundation model on all company documents. B. They automatically create summaries of all company policies, which are then presented to employees as quick answers. C. They enable the generative AI model to retrieve the most up-to-date and relevant information from the policy documents in real-time. D. They provide a pre-built user interface for the chatbot, simplifying the front-end development process. 正解：C

解説： The primary benefit of RAG (Retrieval-Augmented Generation) in this context is its ability to ensure the chatbot provides accurate and up-to-date information. By retrieving relevant and recent policy documents from Cloud Storage in real-time and then grounding the LLM's response with this information, the chatbot avoids hallucinating or providing outdated answers, which is crucial for an internal knowledge base. ________________________________________

質問 # 78 ......

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