SAMPLE QUESTIONS
例題（出題サンプル）
一般コース・SEコース それぞれ3問ずつ、実際の出題イメージを公開しています。
「答えを見る」を押すと正解と解説が表示されます。受験前の感覚チェックにご利用ください。
一般コース
非エンジニア・全業種向け
生成AIを業務で使いこなすうえで欠かせない、コスト・コンテキスト・リスク・実用知識を問います。
一般コース単一選択例題 1
LLMとの会話でコンテキストウィンドウの消費量が増えると、AIの性能にどのような影響がありますか？正しいものを選んでください。
- 1コンテキストウィンドウが100%に達するまでは、消費量に関わらず一定の性能を維持する
- 2コンテキストウィンドウの消費量が増えるにつれて、100%に達する前から性能が劣化することがある
- 3コンテキストウィンドウを多く消費するほど、AIはより多くの情報を参照できるため性能が向上する
- 4コンテキストウィンドウの消費量はAIの性能に一切影響しない
一般コース単一選択例題 2
MCP（Model Context Protocol）とはどのようなものですか？
- 1特定のAIモデルが使うプロプライエタリな（独自仕様の）API規格
- 2LLMのモデル学習に使うデータ形式の標準規格
- 3AIエージェントと様々なツールが共通のルールで通信するための標準プロトコル
- 4クラウドLLMとローカルLLMが互いに通信するためのプロトコル
一般コース複数選択例題 3
AIのハルシネーションへの対策として正しいものを全て選んでください。
- 1AIの出力に対して公式ドキュメントや実際の動作で検証する
- 2AIは間違えないという前提で出力をそのまま使用する
- 3プロンプトで不確かな場合は「確認が必要」と明示するよう指示する
- 4具体的な指示（必要な情報・出力形式等）を含む詳細なプロンプトを書く
SEコース（AI駆動開発検定）
エンジニア・SE向け
Cursor / Claude Code 等の AI 開発ツール、AIエージェント設計、本番運用での AI 活用判断を問います。
SEコース単一選択例題 1
`git worktree`と`git checkout`の違いに関する説明として正しいものはどれですか？
- 1`git checkout`は同時に複数のブランチを別々のフォルダで並行管理できるが、`git worktree`は1つのフォルダ内でブランチを切り替える
- 2`git worktree`は複数のワーキングディレクトリを並行管理し、フォルダ移動で作業場所を切り替えるのに対し、`git checkout`は1つのワーキングディレクトリ内でブランチを切り替える
- 3`git worktree`はリモートリポジトリの管理専用で、`git checkout`はローカルの作業ブランチ管理専用である
- 4`git worktree`も`git checkout`も、同時に1つのブランチしか扱えない点は同じで、違いは操作コマンドのみである
SEコース単一選択例題 2
AIエージェントの設計において、スキルとサブエージェントの使い分けの判断基準として正しいものはどれですか？
- 1処理時間が短いタスクにはスキル、長時間かかるタスクにはサブエージェントを使う
- 2手順化できるタスクにはスキルを、専門家の判断が必要なタスクにはサブエージェントを使う
- 3コードに関するタスクにはスキル、ドキュメントに関するタスクにはサブエージェントを使う
- 4AIが単独で実行できるかどうかによってスキルとサブエージェントを使い分ける
SEコース単一選択例題 3
本番環境で発生したバグをAIを活用して調査する際、セキュリティ上の理由から避けるべき方法はどれですか？
- 1本番DBのダンプをローカルのDockerサンドボックス環境に復元してAIに調査させる
- 2本番サーバーに直接AIツールをインストールしてその場で調査する
- 3本番EC2インスタンスのAMIを隔離VPCにコピーしてAIに調査させる
- 4本番ログをマスキングした後、サンドボックス環境にコピーしてAIに渡す