GCP CDL サンプル問題

正解：C

A　クラウド移行はDXの有力な手段だが目的ではない。移行しただけでは業務や価値提供のあり方は変わらない

B　単なるデジタイゼーション(電子化)であり、業務や価値提供の変革を伴うDXとは区別される

C（正解）　正解。DXは技術導入そのものではなく、技術を手段として組織のあり方や価値提供を変える取り組みを指す

D　委託形態の変更はDXの定義ではない。むしろDXでは社内のデジタル人材と文化の育成が重視される

正解：A

A（正解）　正解。DXは技術起点ではなく課題起点で進める。課題と成果指標が定まって初めて適切な技術選定ができる

B　課題が定義されないままのツール導入は活用されず、投資が成果に結びつかない典型的な失敗パターン

C　一斉刷新はリスクとコストが大きい。優先順位を付けた段階的な取り組みが定石

D　他社の選定が自社の課題に合うとは限らない。自社の課題定義が先にあるべき

正解：B

A　クラウドでは物理サーバーの調達・増設自体が不要になる。自社増設はオンプレミスの発想

B（正解）　正解。弾力性(elasticity)により、ピーク時は拡張し閑散期は縮小して、機会損失と無駄なコストの両方を防げる

C　アクセス制限は販売機会の損失につながる。需要側を絞るのではなく供給側を伸縮させるのがクラウドの利点

D　業務運営の工夫の話であり、クラウドが直接提供する利点ではない

正解：B・D

A　ハイブリッドは複数環境の併用であり、管理はむしろ複雑になる。単純化は理由にならない

B（正解）　正解。残すべきものは残し、適するものはクラウドで動かすという現実的な使い分けができる

C　どの構成でも利用者側のセキュリティ責任は残る

D（正解）　正解。減価償却が残る資産を使い切りつつ、新規ワークロードからクラウド化を進められる

E　構成の選択で料金が無料になることはない

正解：A・C

A（正解）　正解。設備投資(CapEx)を伴わずに始められるため、初期の資金負担と投資リスクを抑えられる

B　クラウドでは資産を保有しないため計上対象がなくなる。従量課金の利点の説明として誤り

C（正解）　正解。使った分だけの支払いなので、事業の縮小・撤退時にも費用を素早く落とせる

D　従量課金は利用量で変動するモデルであり、固定額の説明は誤り

E　電力調達はプロバイダの領域であり、利用者が交渉するものではない

正解：B

A　データは経験を置き換えるのではなく補完する。仮説立案や解釈には人の知見が必要

B（正解）　正解。全社のデータを統合して分析すれば、勘に頼らず根拠を持って判断し、結果を測定して改善できる

C　収集は前提にすぎない。分析と施策への反映があって初めて価値になる

D　判断の質と速度を高めるのが目的であり、回数の削減ではない

正解：A

A（正解）　正解。サイロ化は重複投資や不整合も生み、データの価値を大きく損なう。統合基盤への集約が解決の方向性

B　むしろ重複保存でコストは増えがち。サイロの利点ではない

C　分断は統制の空白を生みやすく、ガバナンス上はむしろリスクになる

D　サイロと鮮度に因果はない。連携が絶たれることで古いコピーが使われる弊害の方が大きい

正解：C

A　逆の組み合わせ。映像は非構造化、行と列で整理された表は構造化データ

B　逆の組み合わせ。音声は非構造化データの代表例

C（正解）　正解。定義済みのスキーマに収まるものが構造化、画像・動画・音声・自由記述テキストなどが非構造化データ

D　逆の組み合わせ。自由記述テキストは非構造化データにあたる

正解：B

A　リレーショナルデータベースであり、大量のファイルオブジェクトの保存には向かない

B（正解）　正解。オブジェクトストレージとして事実上無制限にファイルを保存でき、非構造化データの置き場所の第一候補になる

C　インメモリキャッシュであり、大容量ファイルの永続保存用途ではない

D　グローバル分散のリレーショナルデータベースであり、ファイル保存の用途ではない

正解：D

A　頻繁にアクセスするデータ向けで、保存単価は最も高い

B　月1回程度のアクセスを想定したクラスで、年単位でほぼ参照しないデータにはまだ割高

C　四半期に1回程度のアクセス想定。ほぼ参照しない長期保存ならさらに安価なクラスがある

D（正解）　正解。年1回未満のアクセスを想定した最安の保存クラスで、長期の法定保存に最適

正解：B

A　無関係ではなく包含関係にある

B（正解）　正解。AIは知的な振る舞いの実現という広い概念で、機械学習はデータからパターンを学ぶその代表的アプローチ

C　包含関係が逆。広い概念がAI、その一手法が機械学習

D　ルールを明示的に書くのは従来型プログラミング。機械学習はデータからルールに相当するパターンを獲得する

正解：C

A　確定的な手順は従来型プログラミングで確実に実装でき、機械学習を使う必要がない

B　機械学習は過去データからの学習が前提であり、データゼロでは機能しない

C（正解）　正解。画像認識や需要予測のように人手でルール化できない判断を、データからの学習で実現できるのが強み

D　通常のプログラムで十分であり、機械学習は過剰

正解：A

A（正解）　正解。偏りや誤りのあるデータからは精度の高いモデルは生まれない。データ整備がMLプロジェクトの土台になる

B　モデルの品質とは無関係

C　命名は成果に影響しない

D　広報はプロジェクトの成果そのものを左右しない

正解：B

A　ラベルなしデータから構造やグループを発見する手法で、正解ラベルを使う今回の設定とは異なる

B（正解）　正解。正解ラベル付きのデータで学習し、新しいデータのラベルを予測する手法。分類や回帰が代表例

C　試行錯誤と報酬によって行動方針を学ぶ手法で、ラベル付きデータでの分類とは異なる

D　学習済みモデルを別タスクへ流用する技法の名前であり、この学習設定の分類名ではない

正解：D

A　大量データからのパターン学習が活きる典型的なMLユースケース

B　画像認識はMLの得意分野

C　レコメンデーションはMLの代表的な適用領域

D（正解）　正解。確定したルールは通常のプログラムで正確に実装でき、確率的に誤りうるMLを使う理由がない

正解：B

A　コンテナ化が前提のサーバーレス実行環境であり、VMをそのまま動かす用途ではない

B（正解）　正解。クラウド上の仮想マシンサービスで、OSやミドルウェアの構成を維持したままのリフト&シフトに適する

C　分析用データウェアハウスであり、VMの実行環境ではない

D　API管理サービスであり、仮想マシンの移行先ではない

正解：C

A　IaaSであり、OS管理やスケーリング設定は利用者の仕事として残る

B　データ移送用の物理アプライアンスであり、アプリ実行環境ではない

C（正解）　正解。コードをデプロイするだけで実行基盤の管理と自動スケーリングをプラットフォームが担うPaaS

D　オブジェクトストレージであり、アプリケーションの実行環境ではない

正解：A

A（正解）　正解。実行に必要なものごとパッケージ化するため、環境差異による不具合を根本から減らせる

B　テストの必要性はなくならない。環境差異という変数が減るだけ

C　障害全般を防ぐ技術ではなく、可搬性と一貫性を提供する技術

D　コンテナも当然ネットワークを使う。事実として誤り

正解：D

A　逆の説明。ゲストOSを丸ごと起動するVMの方が重い

B　1台のホスト上に多数のコンテナを高密度に載せられるのが利点であり、専用機は不要

C　カーネルまで持つのはVM。コンテナはホストOSのカーネルを共有する

D（正解）　正解。ゲストOSを持たない分オーバーヘッドが小さく、迅速なスケールと効率的なリソース利用ができる

正解：B

A　マネージドRDBであり、コンテナオーケストレーションの機能はない

B（正解）　正解。Kubernetesクラスタの構築・運用をGoogleが支援するマネージドサービスで、大規模なコンテナ運用を自動化できる

C　コンテンツ配信サービスでありコンテナ管理とは無関係

D　BIプラットフォームでありコンテナ運用基盤ではない

正解：B

A　IaaSではゲストOSより上の層は利用者の責任範囲。自動化するかどうかの判断も利用者側にある

B（正解）　正解。共有責任モデルでは、Googleが物理インフラと仮想化基盤を、利用者がゲストOS以上を担う

C　ベンダーはパッチを提供するだけで、適用の実施と責任は利用者にある

D　共有責任モデルでは必ずどちらかの責任範囲に属する。空白は存在しない

正解：C

A　責任分界がなくなるわけではない。利用者側の責任は残る

B　利用者への責任転嫁の話ではなく、むしろ逆方向の考え方

C（正解）　正解。セキュアな設計図・ベストプラクティス・安全なデフォルト設定の提供などで、顧客側の責任範囲の遂行も支援する

D　利用者間の相互監査という制度ではない

正解：A

A（正解）　正解。Google Cloudでは保存データは既定で暗号化される。より強い統制が必要なら顧客管理の鍵も選択できる

B　デフォルト暗号化は追加費用や申し込みなしで適用される

C　権限のある利用者には透過的に復号され、通常の利用に支障はない

D　事実として誤り。むしろ既定で暗号化されるのがクラウドの強み

正解：D

A　圧縮は容量削減の技術であり、盗聴対策にはならない

B　回数を減らしても個々の通信が保護されなければ意味がない

C　経路上の盗聴には効果がない

D（正解）　正解。転送中データの暗号化により、経路上で傍受されても内容を読み取られないようにする

正解：B

A　暗号化はされるが鍵の管理はGoogle側にあり、自社統制という要件を満たさない

B（正解）　正解。鍵の生成・ローテーション・無効化を自社の統制下に置きながらサービスのデータを暗号化できる

C　要件と正反対で、規制違反に直結する

D　CDNは配信サービスであり鍵管理機能はない

正解：B

A　支出削減のための利用停止は事業価値も失う。統制と活用の両立が目的

B（正解）　正解。従量課金では利用と支出の意思決定が現場に分散するため、可視化と協働の仕組みが不可欠になる

C　リソースを使う技術・事業部門が関与しなければ、支出のコントロールは効かない

D　無管理の支出は無駄を蓄積し、投資対効果の判断もできなくなる

正解：C

A　決済拒否によるサービス停止リスクを生むだけで、利用状況の把握にはならない

B　整理には役立つが、超過の検知そのものはできない

C（正解）　正解。予算を設定し、実績や予測が閾値に達した時点で通知を受けることで、月中の早期対処が可能になる

D　コスト監視とは無関係

正解：A

A（正解）　正解。1年または3年の利用量を確約する代わりに大幅な割引を受けられ、常時稼働ワークロードに最適

B　大幅割引だが予告なく停止されるため、止められない本番システムには不適

C　規約に反する回避行為であり、正当なコスト最適化ではない

D　移動コストと手間がかかるだけで、割引の仕組みではない

正解：B

A　安定稼働向けの割引であり、中断耐性を活かす仕組みではない

B（正解）　正解。空きキャパシティを活用する代わりに中断されうるVMで、中断耐性のあるバッチ処理なら大幅な割引を享受できる

C　コストは増える方向であり目的に反する

D　可用性向上の構成でありコスト削減策ではない

正解：D

A　実際の利用量と乖離し、コスト意識も削がれる

B　正確性も持続性もない運用になる

C　説明責任が消失し、無駄遣いの抑止が効かなくなる

D（正解）　正解。プロジェクト構造とラベルによる区分が、部門別のコスト可視化と配賦の基盤になる