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：D

A　自動か手動かの区別ではない。弾力性はむしろ需要に応じた自動的な増減を含意する

B　関連は深いが同義ではない。拡張できる能力と、需要に追随して伸縮する性質は区別される

C　方向が逆かつ不正確。スケーラビリティは主に拡張能力、弾力性は双方向の伸縮を指す

D（正解）　正解。需要減少時に縮小してコストを抑えられる点が弾力性の重要な側面になる

正解：D

A　SaaSの説明。IaaSでは利用者が管理する範囲が最も広い

B　SaaSの典型的な利用形態であり、インフラ部品を借りるIaaSとは異なる

C　PaaSの説明。IaaSではOSやミドルウェアの管理が利用者に残る

D（正解）　正解。柔軟性と引き換えにOSパッチ適用などの運用責任を利用者が担うのがIaaSの特徴

正解：A

A（正解）　正解。実行環境・OS・ミドルウェアの管理をプロバイダに任せ、チームはコード開発に集中できる

B　独自開発は可能だがOSやミドルウェアの管理が利用者に残るため、要望の前半に合わない

C　完成品を使うモデルであり、独自アプリケーションの開発はできない

D　インフラからすべて自社管理となり、管理負荷を減らしたいという要望と正反対

正解：C

A　構築・保守の負荷が最も大きく、すぐ使いたいという要望に合わない

B　開発期間と開発要員が必要になり、既製品で足りる用途には過剰

C（正解）　正解。アプリの提供・更新・保守までプロバイダが担うため、契約後すぐに利用を開始できる

D　サーバー調達と保守運用が自社に残り、導入までの期間も長くなる

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・D

A（正解）　正解。統合期はどちらの環境も止められないため、併用しながら段階的に整理していく

B　事業者ごとにサービスも操作方法も異なり、切り替えの仕組みは自前で設計しなければ働かない

C　マルチリージョン構成の説明。事業者をまたぐマルチクラウドとは別の概念

D（正解）　正解。提供地域や規制上の制約から、事業ごとに使える事業者が分かれることがある

E　料金体系は事業者ごとに異なり、併用すると費用管理はむしろ煩雑になる

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、勘に頼らず事実に基づいて迅速かつ一貫した判断ができ、結果を測定して改善につなげられる

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。サイロ化は全社横断の分析や顧客の全体像の把握を妨げ、重複投資や不整合も生む。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：B

A　3つとも入れ替わっている。画像や動画は非構造化、表形式の販売記録は構造化にあたる

B（正解）　正解。定義済みのスキーマに収まるものが構造化、タグやキーで構造の手がかりを持ちながら列が固定されないものが半構造化、画像・動画・音声などが非構造化データ

C　通話音声は非構造化、顧客マスタの表は構造化。タグ付きのイベントログが半構造化にあたる

D　タグ付きのイベントログは半構造化、画像や動画は非構造化、仕訳データは構造化データ

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：A

A（正解）　正解。低頻度クラスは保存単価が安い一方で取り出しコストがかかるため、アクセスパターンとの整合が重要

B　ファイル形式とストレージクラスに対応関係はない

C　アクセスの少ないデータでは無駄なコストが発生し続ける

D　重要度と単価の対応ではなくアクセス頻度で選ぶ。どのクラスも耐久性は同等に設計されている

正解：C

A　NoSQLのワイドカラム型であり、MySQL互換ではない。移行にはアプリの書き換えが必要になる

B　オブジェクトストレージでありデータベースではない

C（正解）　正解。MySQL・PostgreSQL・SQL Server互換のマネージドRDBで、既存アプリをほぼ変更せず移行し、パッチやバックアップを任せられる

D　メッセージングサービスでありデータベースの代替にはならない

正解：B

A　単一リージョン中心の構成が基本で、グローバル規模の水平スケーリングには設計上の限界がある

B（正解）　正解。グローバル分散でも強整合性を保ちながら水平スケールできるリレーショナルデータベースで、世界規模の基幹処理に適する

C　ドキュメント型NoSQLであり、SQLベースのグローバルなトランザクション基盤という要件には合わない

D　BIプラットフォームでありデータベースではない

正解：A

A（正解）　正解。ペタバイト規模・低レイテンシのNoSQLワイドカラム型データベースで、時系列・IoTデータの大量書き込みに強い

B　リレーショナル型は毎秒数百万件級の書き込みスケールに向かない

C　可視化ツールであり、データの保存基盤ではない

D　オブジェクト単位の保存には向くが、行単位の低レイテンシな読み書きには向かない

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、大量のデータの中に潜む人手でルール化できない判断を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。税額計算のように規則が確定した処理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：A

A（正解）　正解。既存データの分類や数値予測にとどまらず、学習した分布に基づいて新たなアウトプットを生成できる

B　生成AIも大量のデータで学習されており、データ不要ではない

C　生成AIは事実と異なる出力(ハルシネーション)をすることがあり、正確性の保証はない

D　できないわけではない。違いの本質は生成能力の有無にある

正解：C

A　定型応答ではなく、文脈に応じてテキストを生成する点がLLMの特徴

B　表計算とは無関係

C（正解）　正解。膨大なテキストからの学習により、文脈に応じた要約・翻訳・質問応答・文章作成など幅広い言語タスクを1つのモデルでこなせる

D　機器制御ソフトウェアでありAIモデルではない

正解：B

A　曖昧な指示は意図しない回答を招く。明確さが重要

B（正解）　正解。役割や制約、期待する形式を明示するほどモデルは意図に沿った出力を返しやすくなる

C　表記の強調に精度改善の効果はない

D　プロンプトは出力品質を左右する最重要の入力であり、影響しないという前提が誤り

正解：D

A　計算資源の問題ではなく、増強しても事実性は改善しない

B　並行処理の用語であり、生成内容の正確性の問題とは無関係

C　現象名は正しいが、無検証の自動送信はリスクを増幅させる逆の対応

D（正解）　正解。信頼できる情報源への接地と人によるレビューを挟むことが、業務利用の基本的なリスク緩和策になる

正解：A

A（正解）　正解。APIは既存資産に手を入れずに機能やデータを外部から利用可能にする標準的な連携手段

B　目的は達成できるが期間もコストも大きく、作り直さずにという要件に反する

C　セキュリティ上の重大なリスクであり、変更にも極めて弱い構成になる

D　リアルタイム性がなく、手作業は継続的な運用に耐えない

正解：C

A　API公開でコストが消えるわけではない。むしろ提供基盤の運用が加わる

B　APIは必要な機能だけを制御された形で公開する仕組みであり、全権限の開放ではない

C（正解）　正解。APIエコノミーの典型例で、既存資産を外部に再利用してもらうことで新たな収益源と事業の裾野が広がる

D　API公開に競合排除の効果はない

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　分析用のデータウェアハウスであり、仮想マシンの実行環境ではない

D　APIの公開と管理のプラットフォームであり、仮想マシンの移行先ではない

正解：D

A　運用の負担は軽くなるが、必要な可用性の水準やアクセス制御の設計は引き続き利用者側の責任として残る

B　モダンな開発は小さく頻繁に出して変更のリスクを下げる方向であり、逆行している

C　そのまま移すだけで費用が下がるとは限らない。効果を得るには構成やサービス選定の見直しが伴う

D（正解）　正解。マネージドサービスの活用は稼働までの期間を縮め、運用の負担を下げる。空いた工数を事業価値の高い開発に充てられる点が経営上の利点になる

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　コンテナイメージを保存・管理するサービスであり、実行中のコンテナを配置したりスケールしたりする役割は持たない

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　コンテナを動かすサーバーレス実行環境だが、Kubernetesクラスタそのものを提供するサービスではない

D　アプリのリリース手順を自動化する仕組みであり、稼働中のコンテナ群を管理する基盤ではない

正解：A

A（正解）　正解。コンテナをサーバーレスで実行するサービスで、リクエストに応じて自動でスケールし、ゼロまで縮退できる

B　VMの管理が必要で、停止しない限り課金が続く。ゼロスケールの要件に合わない

C　NoSQLデータベースでありアプリの実行環境ではない

D架空　このような名前のGoogle Cloudサービスは存在しない

正解：C

A　常時稼働のVMでイベントを待ち受けるのは、たまにしか動かない小処理には過剰で非効率

B　物理データ移送の手段であり、イベント処理とは無関係

C（正解）　正解。イベントをトリガーに関数単位のコードを実行するサーバーレスサービスで、実行された分だけの課金で済む

D　オンプレミスとの専用線接続サービスであり、コード実行環境ではない

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：B

A　単一の層の強度に依存する発想であり、どこか一箇所が破られた時点で全体が危うくなる

B（正解）　正解。AIの利用はこれらの層の組み合わせで成り立つため、どの層が突破されても被害が広がらないように層ごとに対策を用意する

C　利用範囲を狭める組織的な制限であり、技術的な防御を各層に配置するという考え方ではない

D　学習データの管理は重要だが、推論時の入力の悪用や運用時の権限設定など残るリスクは多い

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：A

A（正解）　正解。権限の過剰付与は事故と不正の影響範囲を広げる。必要十分な範囲に絞るのがセキュリティの基本原則

B　職位ではなく職務の必要性で決める。役割に必要なら付与する

C　一律付与は必要のない権限を大量にばらまくことになり、原則と正反対

D　職務の変化に応じた見直し・剥奪こそが原則の運用に不可欠

正解：C

A　物理セキュリティはGoogleの責任範囲であり、IAMの機能ではない

B　性能管理はIAMの守備範囲外

C（正解）　正解。プリンシパル・ロール・リソースの組み合わせでアクセス権を定義するのがIAMの役割

D　OS選定は構成管理の話でありアクセス制御ではない

正解：B

A　消し忘れの放置期間が延び、リスクがむしろ増大する

B（正解）　正解。役割ベースのグループに権限をまとめれば、異動時はグループのメンバーを入れ替えるだけで関連権限が一括で整理される

C　消し忘れはなくなるが、最小権限の原則を根本から破壊する

D　不正アクセスの温床になる典型的なアンチパターン

正解：C

A　Google Cloudのアクセス制御における正式な仕組みの名称ではない

B　OSの管理者概念であり、クラウドAPIアクセスのID種別ではない

C（正解）　正解。プログラムやワークロードに割り当てるIDで、人のパスワードを埋め込まずに最小権限でAPIアクセスを許可できる

D　人間用の連絡手段であり、ワークロードの認証主体として使うべきではない

正解：A

A（正解）　正解。サーバー購入などの先行投資が不要になり、使った分だけ費用計上する運用費モデルで事業を始められる

B　クラウドにも利用量に応じた費用は発生する。無料なのは一部の試用枠に限られる

C　会計処理の柔軟性の話ではない。そもそも資産を保有しないことがポイントになる

D　逆の説明。クラウドでは資産計上が不要になることが利点であり、資産化はオンプレミスの特徴

正解：C

A　クラウド側の直接費用であり、比較で見落とされることはまずない

B　最も目立つ費用であり見落とされにくい。TCOの落とし穴はむしろその周辺にある

C（正解）　正解。ハードウェア価格以外の電力・空調・設置スペース・運用保守といったコストは見積りから漏れやすく、TCO比較を歪める典型要因になる

D　導入時に必ず精査される費用であり、見落としの典型例ではない

正解：B

A　設定する箇所が増えるほど漏れも増える。階層は同じ設定の繰り返しを減らすための仕組み

B（正解）　正解。組織ノード、フォルダ、プロジェクト、リソースという階層に沿って、上位で付与した権限や組織のポリシーは下位へ継承・伝播する。部門単位の統制と監査がしやすくなる

C　権限やコストを分けられなくなり、設定ミス1件の影響範囲も全社へ広がる

D　事実に反する。組織ノードやフォルダで設定した内容は配下のプロジェクトやリソースへ引き継がれる

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、可視化と関係部門が協働して支出に説明責任を持つ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　命名を揃えると整理には役立つが、超過そのものの検知はできない

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