Google Generative-AI-Leader 問題集 : Google Cloud Certified - Generative AI Leader Exam

  • 試験コード：Generative-AI-Leader
  • 試験名称：Google Cloud Certified - Generative AI Leader Exam
  • 最近更新時間：2026-11-11問題と解答：117 Q&As

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GoogleのGenerative-AI-Leader資格取得

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
  • Techniques to Improve Generative AI Model Output: This section of the exam measures the skills of AI Engineers and focuses on improving model reliability and performance. It introduces best practices to address common foundation model limitations such as bias, hallucinations, and data dependency, using methods like retrieval-augmented generation, prompt engineering, and human-in-the-loop systems. Candidates are also tested on different prompting techniques, grounding approaches, and the ability to configure model settings such as temperature and token count to optimize results.
トピック 2
  • Google Cloud’s Generative AI Offerings: This section of the exam measures the skills of Cloud Architects and highlights Google Cloud’s strengths in generative AI. It emphasizes Google’s AI-first approach, enterprise-ready platform, and open ecosystem. Candidates will learn about Google’s AI infrastructure, including TPUs, GPUs, and data centers, and how the platform provides secure, scalable, and privacy-conscious solutions. The section also explores prebuilt AI tools such as Gemini, Workspace integrations, and Agentspace, while demonstrating how these offerings enhance customer experience and empower developers to build with Vertex AI, RAG capabilities, and agent tooling.
トピック 3
  • Fundamentals of Generative AI: This section of the exam measures the skills of AI Engineers and focuses on the foundational concepts of generative AI. It covers the basics of artificial intelligence, natural language processing, machine learning approaches, and the role of foundation models. Candidates are expected to understand the machine learning lifecycle, data quality, and the use of structured and unstructured data. The section also evaluates knowledge of business use cases such as text, image, code, and video generation, along with the ability to identify when and how to select the right model for specific organizational needs.
トピック 4
  • Business Strategies for a Successful Generative AI Solution: This section of the exam measures the skills of Cloud Architects and evaluates the ability to design, implement, and manage enterprise-level generative AI solutions. It covers the decision-making process for selecting the right solution, integrating AI into an organization, and measuring business impact. A strong emphasis is placed on secure AI practices, highlighting Google’s Secure AI Framework and cloud security tools, as well as the importance of responsible AI, including fairness, transparency, privacy, and accountability.

参照：https://cloud.google.com/developers/generative-ai-leader

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Google Cloud Certified - Generative AI Leader 認定 Generative-AI-Leader 試験問題：

問題 #1

The office of the CISO wants to use generative AI (gen AI) to help automate tasks like summarizing case information, researching threats, and taking actions like creating detection rules. What agent should they use?

  • A. Data agent
  • B. Customer service agent
  • C. Code agent
  • D. Security agent
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正解：D  🗳️

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問題 #2

A company is defining their generative AI strategy. They want to follow Google-recommended practices to increase their chances of success. Which strategy should they use?

  • A. Bottom-up strategy
  • B. Multi-directional strategy
  • C. Rapid implementation strategy
  • D. Top-down strategy
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正解：D  🗳️

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問題 #3

A company has launched a new generative AI-powered chatbot on its customer service portal to handle frequently asked questions. They want to monitor the new chatbot's performance over time to ensure it continues to perform well. What Google-recommended practice should they use?

  • A. Using a human-in-the-loop (HITL) review process for chatbot interactions.
  • B. A/B testing of different chatbot conversation flows.
  • C. Defining and tracking key performance indicators (KPIs).
  • D. Prompting the chatbot to rate its performance.
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正解：C  🗳️

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問題 #4

A social media platform uses a generative AI model to automatically generate summaries of user-submitted posts to provide quick overviews for other users. While the summaries are generally accurate for factual posts, the model occasionally misinterprets sarcasm, satire, or nuanced opinions, leading to summaries that misrepresent the original intent and potentially cause misunderstandings or offense among users. What should the platform do to overcome this limitation of the AI-generated summaries?

  • A. Implement stricter safety settings to filter out potentially misinterpreted content altogether.
  • B. Increase the temperature parameter of the model to encourage more varied and less literal interpretations.
  • C. Decrease the output length of the summaries to make them more concise.
  • D. Incorporate a human-in-the-loop (HITL) review process to refine the summaries.
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正解：D  🗳️

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問題 #5

A company is exploring Google Agentspace to improve how its employees search for information on their enterprise systems and automate certain tasks. What is the key business advantage of using Agentspace?

  • A. Enhanced real-time communication and collaboration among team members.
  • B. Greater interoperability with legacy software systems and databases.
  • C. Improved productivity and data interaction using AI assistants and advanced document analysis.
  • D. More granular control over support team access and permissions for sensitive data.
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正解：C  🗳️

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人々が話すこと

Google内容も濃く、問題や擬似問題集と回答などもあり、Generative-AI-Leader1冊で試験に対応できる良い本だと思います。 - Morimoto

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内容も濃く、問題や擬似問題集と回答などもあり、質問と解答だけを暗記することは楽です。オンラインサービスありがとうございました。 - Yamanaka

まるで嘘のようなGenerative-AI-Leader的中率でした。ありがとうございます。早速次に受験したいProfessional-Cloud-Security-Engineerの問題集を購入させていただきました。今回もいい結果が出そう。 - 広田**

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