【2026年5月最新版】Google Cloud Generative AI Leader 試験問題集

Google Cloud Generative AI Leader 試験対策向けの模擬問題集です。本番試験レベルの問題を 300問 収録しています。Generative AI Leader 試験で重視される以下のテーマを、本番試験を意識したシナリオ形式で学習できる構成です。・生成 AI の基礎（基盤モデル / LLM / マルチモーダル / AI エージェント）・Google Cloud の生成 AI サービス（Gemini / Vertex AI / Imagen / Veo / NotebookLM / Gemini Enterprise）・出力改善テクニック（プロンプトエンジニアリング / グラウンディング / RAG）・生成 AI のビジネス戦略（責任ある AI / 導入アプローチ / RoI）単なる暗記ではなく、「なぜそのサービス・手法を選択するのか」「他の選択肢ではなぜ要件を満たせないのか」を理解できるよう、誤答理由まで含めた丁寧な解説と「覚えるポイント」を重視しています。Generative AI Leader 試験の本格対策をしたい方はもちろん、組織で生成 AI 活用をリードするための知識を体系的に身につけたい方にもおすすめです。コーディングは不要で、ビジネスパーソンでも学べる構成です。【このコースで学べる内容】・生成 AI / 基盤モデル / LLM / マルチモーダルの基礎・AI エージェント / ツール / 推論ループ（ReAct）・Gemini / Vertex AI / Vertex AI Studio・Imagen / Veo / Chirp / Google Vids・NotebookLM / Gemini Enterprise / Model Garden・Gemini in Google Workspace・プロンプトエンジニアリング（Zero / One / Few-shot 等）・グラウンディング / RAG / ハルシネーション対策・Temperature 等のパラメータ調整・責任ある AI（公平性 / 透明性 / 説明可能性 / HITL）・生成 AI 導入戦略 / RoI / ユースケース選定・本番試験レベルのシナリオ問題【こんな方におすすめ】・Google Cloud Generative AI Leader 試験を受験予定の方・組織で生成 AI 活用をリード・推進したい方・非技術系で生成 AI のビジネス活用を学びたい方・Google の生成 AI サービスの使い分けを体系的に知りたい方・責任ある AI / 生成 AI 導入戦略を理解したい方・生成 AI の全体像をシナリオ問題で深めたい方【問題例】Q. ある大企業が、Microsoft 365 の SharePoint、Slack、Salesforce 等に散在するデータを横断検索し、結果に基づく AI 要約や、他システムへのタスク実行（エージェント）まで行うエンタープライズ SaaS を導入したい。最も適切なサービスはどれですか？A. NotebookLMB. Google WorkspaceC. Vertex AI StudioD. Gemini Enterprise正解：D. Gemini Enterprise解説：Gemini Enterprise（旧 Agentspace）は、企業の散在データを横断検索し、AI 要約・コンテンツ生成・他システムへのタスク実行（エージェント）を 1 つの SaaS に統合したサービスです。SharePoint・Slack・Box・Drive 等のコネクタでデータを統合し、従業員の生産性向上や組織知の活用を実現します。【各選択肢のポイント】A. NotebookLM→ 不正解。ユーザーがアップロードした独自資料を対象とする AI リサーチパートナーで、企業全体の横断データ統合・エージェントとは規模・目的が異なります。B. Google