状況を読み取る
依頼の言葉だけで結論を出さず、利用者・目的・制約・例外を分けて把握します。
FDEシナリオ試験
顧客の業務、データ、期限、リスクが重なる場面を使い、FDEエンジニアとして何を優先するかを考えます。回答後は根拠を読み、AIメンターに判断の筋道を相談できます。
回答状況
4問中0問に回答
認定条件:各テーマで10問中8問以上正解し、同じカテゴリで4テーマを完了。
短いシナリオ試験
サイトオリジナル学習記事
サイトオリジナルの実践ガイド:データと統合の難しさは、より多くのシステムをつなぐことではない。すべての読み取り、書き込み、更新を説明可能、認可済み、復旧可能にすることである。…
データと統合の難しさは、より多くのシステムをつなぐことではない。すべての読み取り、書き込み、更新を説明可能、認可済み、復旧可能にすることである。
まずデータ契約を作る。ソース、主キー、鮮度、品質オーナー、権限、許可された用途、削除経路である。モデル文脈には必要最小限のフィールドだけを残し、書き込みは確認可能で監査可能な手順にする。
データフロー図、フィールドと権限の一覧、障害計画、鮮度目標、追跡可能な監査記録。
一つのAPIを選び、五つのフィールドについて所有者、更新頻度、許可ロールを書く。次に、一項目が古いか利用不能な場合のフォールバックを定める。
練習を終えたら、このテーマの問題に戻る。選択肢を先に暗記せず、自分のワークフロー、証拠、境界を使って、なぜその選択がより信頼できるかを説明する。
この記事は上記資料を参照し、AI FDE Japan 編集部が日本の実務学習向けに独自構成・執筆したものです。
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このテーマで見ること
AI導入の正解は、モデル名だけでは決まりません。利用者、業務の流れ、データ、責任、失敗時の戻し方を一緒に見て、次に確かめることを選びます。
依頼の言葉だけで結論を出さず、利用者・目的・制約・例外を分けて把握します。
自分の案件なら誰に聞き、何を記録し、どこまで試すかを考えます。
出力の見栄えではなく、品質、安全性、業務への影響を確かめる方法を選びます。
AI にデータを渡す前に、契約、本人確認、鮮度管理、ソースと対象の照合を確立します。
まず設問から、成果、制約、見落とすと困る点を探します。
選択理由と解説を比べ、何を優先すべきだったかを言葉にします。
気になった論点を一つ選び、次の会議や設計で使う確認メモにします。
次のテーマでは、同じ考え方が別の制約でも通用するかを試します。
その時点のシナリオで、何を確認してから進めるかを選ぶ練習の結果です。職務経験や採用の可否を保証するものではありません。
各テーマでは10問中8問以上を認定の目安にしています。点数だけで終わらせず、迷った理由を解説で振り返ってください。
迷った設問を一つ選び、自分の案件で誰に何を聞くか、どう確認するかを短く書き出してみてください。
AI導入では段階によって必要な判断が異なります。自分の状況に近い場面から、設問と解説を行き来できるようにしています。
データと統合を次の仕事につなげる
答えを覚えるより、次に確認することを一つ持ち帰ってください。小さなメモが、次の導入判断の根拠になります。