セクション2：Google Cloud の生成 AI サービス約35% · 5項目

Q1. AI Hypercomputer の説明として最も適切なものはどれか。

1. 生成した画像に電子透かしを入れるための API
2. 社内の文書を検索するための、従業員向けのアプリケーション
3. TPU・GPU・ストレージなどを統合した AI 向けの計算基盤
4. Gemini の回答を人が手作業で確認するための専用のチーム

Q2. Google Cloud の「オープンなアプローチ」の利点として最も適切なものはどれか。

1. すべての顧客のデータを公開することで、透明性を高める
2. オープンソースのモデルを使うと、セキュリティの管理が不要になる
3. オープンやパートナーのモデルも選べ、特定の技術に依存しにくい
4. Google のモデル以外は一切使えないため、選択に迷わない

Q1. Gems の活用例として最も適切なものはどれか。

1. 社内のサーバーに Gemini を設置して、インターネットから切り離して使う
2. Gemini のモデルの重みを書き換えて、自社専用のモデルを作る
3. Gems を使って、社員の勤怠の記録を自動で削除する
4. 自社の文体の指示を保存した「下書き係」を作り、繰り返し使う

Q2. Gemini Enterprise の業務での価値として最も適切なものはどれか。

1. 社員の個人のスマートフォンの写真を、自動で整理するだけの機能
2. Gmail の迷惑メールのフィルタだけを強化する機能
3. 社内データを横断して検索し、エージェントで業務を自動化できる
4. データセンターの電力の使用量を計測するための機能

Q1. Gemini for Google Workspace の活用例として最も適切なものはどれか。

1. Workspace の外にある基幹システムのデータベースの設計を、自動で変更する
2. Meet の会議のメモを作り、ドキュメントで提案書を下書きする
3. コンタクトセンターの電話回線を、クラウドに移行する
4. TPU を使ってモデルを独自に学習する

Q2. コールセンターで新人のオペレーターの回答品質がばらつき、教育にも時間がかかる。人による対応は残したい。Customer Engagement Suite の機能として最も適切なものはどれか。

1. Conversational Agents（仮想エージェントが顧客と直接対話する）
2. Contact Center as a Service（コンタクトセンターの基盤を提供する）
3. Conversational Insights（過去の会話を分析し傾向を把握する）
4. Agent Assist（通話中のオペレーターに回答の候補や情報を示す）

Q1. Model Garden を使う利点として最も適切なものはどれか。

1. Google 以外のモデルは、すべて禁止されている
2. すべてのモデルが無料で、利用の制限がまったくない
3. モデルを選ばなくても、自動で最適な業務のアプリが完成する
4. 多数のモデルを比べ、用途に合うものを選んですぐ試せる

Q2. AutoML が向いている状況として最も適切なものはどれか。

1. 専門家は少ないが、自社のラベル付きデータで予測モデルを作りたい
2. 最新のニュースについて、Web の情報をもとに文章で答えさせたい
3. 動画の広告を、テキストの指示から生成したい
4. 社員の会議のメモを、Workspace の中で自動で要約したい

Q1. 業務部門が、エージェントに請求書の読み取りと翻訳の機能を持たせたい。開発チームが、プロジェクトで使える Google の事前学習済み API を探して有効にする場所として最も適切なものはどれか。

1. Google Cloud API Library
2. Agent Studio
3. Google AI Studio
4. Model Garden

Q2. ローコード・ノーコードの AI ツールの価値として最も適切なものはどれか。

1. 開発者が書いたコードは、すべて使えなくなる
2. AI の品質の評価やセキュリティの管理が、すべて不要になる
3. AI の利用料金が、必ず無料になる
4. 業務部門の担当者も、ほぼコードなしで AI アプリを作れる