本番と同じ形式で解く経験は、試験当日の落ち着きにつながります。CertJukenのCAIP-001模擬試験エンジンは2026年の試験環境を意識した作りで、GAQM Certified Artificial Intelligence Professional (CAIP)の時間配分や出題パターンを体で覚えられます。
GAQM CAIP-001 試験概要:
| 認定ベンダー: | Global Association for Quality Management (GAQM) |
|---|---|
| 試験名: | Certified Artificial Intelligence Professional (CAIP) |
| 試験番号: | CAIP-001 |
| 試験形式: | 選択式問題, リモート、有効期間内であればいつでも受験可能, AI監視型オンライン試験 |
| 認定の有効期間: | 有効期限なし (永久有効) |
| 出題数: | 50 |
| 対応言語: | English |
| 合格点: | 70% (50問中35問) |
| 受験料: | USD 190 (受験バウチャー) / USD 200 (プレミアムパッケージ) |
| 試験時間: | 60 分 |
| 推奨トレーニング: | GAQM Eコース (CAIP対策トレーニング) |
| 受験申し込み: | GAQM CAIP 認定ページ |
| 受験方法: | オンライン監視型(AI監視)、GAQMプラットフォーム経由のリモート試験 |
| 前提条件: | 前提条件なし。AIコンセプトに関する基本的な知識があることを推奨 |
| 公式シラバスのURL: | https://gaqm.org/certifications/artificial_intellegence/caip |
GAQM CAIP-001 試験シラバストピック:
| セクション | 目標 |
|---|---|
| トピック 1: 人工知能の基礎 | - AIのコアコンセプト
|
| トピック 2: 知識ベースシステム | - ルールベースシステム
|
| トピック 3: データと応用 | - AIの応用
|
| トピック 4: 機械学習とインテリジェントシステム | - ニューラルモデルと進化モデル
|
GAQM Certified Artificial Intelligence Professional (CAIP)に関するよくある質問
CAIP-001は、GAQMが実施する「Certified Artificial Intelligence Professional (CAIP)」を取得するための認定試験です。認定レベルはプロフェッショナルで、実務に即した知識とスキルが問われます。CertJukenの練習問題を活用すれば、試験の全体像を把握しながら計画的に対策を進められます。
CAIP-001試験の問題数は50、制限時間は60 分です。1問あたりに使える時間を意識すると、序盤で時間を使いすぎないペース配分が重要になります。見直しの時間を確保するためにも、CertJukenの模擬試験で時間を計りながら解く練習を重ね、本番と同じ時間感覚を身につけておくと安心です。
CAIP-001試験の合格基準点は70% (50問中35問)で、受験料はUSD 190 (受験バウチャー) / USD 200 (プレミアムパッケージ)です。万が一不合格になった場合、再受験には再度全額の受験料が必要になります。そのため、本番の前にCertJukenの練習問題で安定して合格点を超えられるかを確認してから受験することをおすすめします。
はい。CertJukenではCAIP-001練習問題の無料サンプル(PDFデモ)を用意しており、内容や使い勝手を確かめてから購入を判断できます。購入後は365日間の無料更新が付き、更新期間の終了後は50%割引で継続更新を利用できます。
CertJukenでは「返金保証」を用意しています。購入後60日以内にCAIP-001試験を受験して不合格だった場合、受験票の写しと公式のスコアレポート(Score Report)のPDFを試験後2日以内に提出すれば、7日以内に全額返金の手続きが完了します。なお、受験者名と購入時の支払者名が一致している必要があり、購入から3日以内の受験や、実際に受験しなかった場合は対象外です。返金の代わりに、同等の試験対策教材2つを無料で受け取り、購入済み製品の更新サービスを継続する選択も可能です。商品は購入後すぐにダウンロードでき、メールでも1分以内にお届けします。2時間経っても届かない場合はカスタマーサポートまでご連絡ください。インストールできるパソコンの台数に制限はありません。
CAIP-001試験の出題範囲は4の分野に分かれています。主な分野は知識ベースシステム、データと応用、機械学習とインテリジェントシステムです。各分野の詳細な出題項目は、このページ上部の出題範囲一覧で確認できます。



Oosawa
宫沢**
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