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PMI PMI-CPMAI 認定試験の出題範囲：

トピック出題範囲
トピック 1
  • AIプロジェクトの反復開発とデリバリー（フェーズIV）：このセクションでは、AI開発者のスキルを評価し、モデルの作成、トレーニング、改良といった実践的な段階を網羅します。プロジェクトが機械学習モデルであれ、生成型AIソリューションであれ、反復開発によって精度がどのように向上するかを紹介します。このセクションでは、受験者が実験、結果の検証、そして継続的なフィードバックループによるモデルを本番環境への移行に向けて進める方法を理解していることを確認します。
トピック 2
  • AIプロジェクトマネジメントの必要性：このセクションでは、AIプロジェクトマネージャーのスキルを評価し、適切な体制、監督、そしてデリバリーアプローチがなければ多くのAIプロジェクトが失敗する理由を解説します。反復的なプロジェクトサイクルが、リスクの軽減、不確実性の管理、そしてAIソリューションがビジネスの期待に沿ったものとなることを保証する上で果たす役割を解説します。CPMAI手法が責任ある効果的なプロジェクト遂行をどのようにサポートするかに焦点を当て、受験者がAIプロジェクトを計画からデリバリーまで倫理的に、そして成功裏に導く方法を理解できるよう支援します。
トピック 3
  • AIシステムのテストと評価（フェーズV）：このセクションでは、AI品質保証スペシャリストのスキルを評価し、AIモデルの導入前に評価する方法を網羅します。パフォーマンステスト、ドリフトの監視、そして出力の一貫性、説明可能性、そしてプロジェクト目標との整合性を確認する方法について解説します。受験者は、透明性と信頼性を維持しながら、責任を持ってモデルを検証する方法を学びます。
トピック 4
  • AIプロジェクトにおけるデータ準備ニーズの管理（フェーズIII）：この試験セクションでは、データエンジニアのスキルを評価し、AIモデルで使用するための生データの準備に必要な手順を網羅します。入力データの信頼性を確保するために、品質検証、エンリッチメント技術、コンプライアンス対策の必要性について概説します。また、準備されたデータがモデルのパフォーマンス向上とプロジェクトの成果向上にどのように貢献するかについても解説します。
トピック 5
  • AIプロジェクトにおけるデータニーズの特定（フェーズII）：このセクションでは、データアナリストのスキルを評価し、開発開始前にAIプロジェクトに必要なデータを特定する方法を網羅します。適切なデータソースの選択、ポリシー要件へのコンプライアンス確保、そして責任あるデータの保存と管理に必要な技術基盤の構築の重要性について説明します。このセクションでは、受験者が早期のデータプランニングをサポートし、後のAI開発における一貫性と信頼性を確保できるよう準備します。
トピック 6
  • AI運用化（フェーズVI）：この試験セクションでは、AI運用スペシャリストのスキルを評価し、AIシステムを実際の本番環境に統合する方法を網羅します。AIシステムを長期にわたって安定的かつ効果的に維持するためのガバナンス、監視、そして継続的な改善サイクルの重要性に焦点を当てています。このセクションでは、学習者が組織全体にわたる責任あるAI導入をサポートしながら、長期的なAI運用を管理できるよう準備します。

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PMI Certified Professional in Managing AI 認定 PMI-CPMAI 試験問題 (Q89-Q94):

質問 # 89
A project involves integrating AI systems across multiple departments, each with different access levels. This complex AI project has presented the project manager with significant issues related to data misuse. The project team has been focused on their ethics guidelines but continues to experience data misuse. The project involves different regional data protection regulations which further increases the complexity.
What issue will cause these challenges to occur?

正解：A

解説：
In PMI-CPMAI, persistent issues like data misuse across departments and jurisdictions point directly to weaknesses in AI and data governance, not just ethics awareness. While ethics guidelines are important, they are only one element of a complete governance framework. PMI's AI governance view stresses the need for a detailed, actionable governance strategy that defines roles (owners, stewards, custodians), access controls, data classification, data use policies, approval workflows, and compliance processes that consider regional regulations (e.g., differing data protection laws).
Without such a governance plan, teams may unintentionally share or use data in ways that conflict with internal policies or external regulations, even if they know and care about ethics. Algorithmic bias (option C) and explainability (option A) are important but do not directly address cross-department access management and regional regulatory differences. Failure to implement robust encryption (option D) concerns technical security of data in transit/at rest; it does not, by itself, prevent misuse by authorized but improperly governed users.
Therefore, the root issue causing these challenges is the lack of a detailed plan addressing a governance strategy (option B), which should integrate ethics, regulatory requirements, and operational controls for data use across departments and regions.


質問 # 90
A project team is evaluating whether an AI initiative should proceed beyond discovery. Stakeholders are aligned on objectives, but the team has not confirmed data access, quality, or legal constraints. What is the most appropriate next action?

正解：B

解説：
PMI-CPMAI explicitly includes conducting AI go/no-go assessments as a gated decision mechanism to determine whether conditions are sufficient to proceed. In CPMAI-aligned practice, stakeholder alignment on objectives is necessary but not sufficient; readiness must also cover data availability, permissions, privacy
/legal constraints, and the feasibility of meeting acceptable performance metrics. A go/no-go assessment brings these prerequisites into a structured review, allowing the project manager to document assumptions, identify critical gaps (e.g., data rights, retention limits, PII handling), and decide whether to proceed, pivot, or stop before incurring avoidable cost and rework. Starting model development prematurely (A) can create downstream rework if data access or compliance fails. Jumping to deployment planning (C) is even more premature when foundational data and legal feasibility are unknown. Buying compute (D) addresses capacity, not feasibility. The PMI-aligned action that enables responsible forward movement is the formal go/no-go gate using readiness criteria.


質問 # 91
An organization is considering deploying an AI solution to automate a repetitive and mundane task that is currently performed by employees. They need to ensure that the AI solution is scalable and can handle increasing volumes of work without becoming too complex to manage.
Which method will help to ensure scalability?

正解：D

解説：
PMI-CPMAI emphasizes a key principle: if a repetitive, deterministic, well-understood task can be handled by traditional software or automation, that option is often more scalable, less complex, and easier to govern than an AI solution. Before defaulting to AI, project managers are encouraged to assess whether rule-based or conventional automation will already meet current and future workload demands.
For a repetitive and mundane task, a traditional software solution with performance monitoring (option B) can scale horizontally (more instances, more servers) with relatively predictable behavior. It reduces lifecycle complexity: no model training, no drift, no retraining pipelines, and simpler testing and validation. PMI-CPMAI materials describe that this kind of noncognitive automation is frequently the most robust, maintainable, and cost-effective approach, especially when the logic is stable and the environment is not rapidly changing.
Options A and C introduce more complexity than needed: cognitive NLP or heavily manual rule updates add maintenance burden and reduce scalability. Option D (semiautomated with AI and human oversight) is useful for higher-risk cognitive tasks but not ideal when the primary goal is simple high-volume scalability for a mundane process. Therefore, the most appropriate method to ensure scalability while avoiding unnecessary complexity is to utilize a traditional software solution with regular performance monitoring.


質問 # 92
A project manager is leading a complex project for a global financial institution. The project is developing an AI-driven system for real-time fraud detection and risk management. The system needs to adhere to all financial regulations. The project manager has identified skills gaps with the existing available resources.
What should the project manager do?

正解：A

解説：
For an AI-driven, real-time fraud detection and risk management system in a highly regulated financial environment, PMI-style guidance on AI governance stresses that the project must have access to appropriate, specialized expertise from the outset. This includes knowledge of AI methods, MLOps, financial risk management, compliance, data privacy laws, and sector-specific regulations (e.g., KYC/AML, transaction monitoring standards). When the project manager identifies a skills gap in the current team, the recommended approach is to bridge that gap promptly rather than delaying or proceeding underqualified.
Option D-engage consultants to fill the expertise gap-aligns with this principle. External experts can provide immediate, targeted knowledge on regulatory constraints, model risk management, explainability requirements, and auditability expectations, all of which are critical for AI in financial institutions. Option A (delaying until internal expertise is developed) can significantly slow strategic initiatives and may still not provide the depth needed. Option B (proceed until expertise is needed) exposes the project to early missteps that are costly to correct. Option C (budget for consultant AI training) misaligns priorities; the immediate issue is using expertise, not training external parties.
Thus, the project manager should engage consultants to fill the expertise gap and ensure the AI system is compliant, robust, and responsibly implemented.


質問 # 93
An AI project for a financial technology client is at risk due to potential inaccuracies in data aggregation.
What is the first step the project manager should take to mitigate the risk?

正解：D

解説：
When an AI initiative faces risk due to potential inaccuracies in data aggregation, PMI-CPMAI-aligned practice says the very first action is to understand the data characteristics before taking any corrective measures. This includes clarifying data sources, aggregation logic, granularity, formats, lineage, and quality dimensions (completeness, consistency, accuracy, timeliness, and validity). By doing so, the project manager and data team can determine where and why aggregation errors are arising, and whether they stem from upstream systems, ETL/ELT pipelines, joining logic, or business rules.
PMI's AI data lifecycle guidance stresses that you cannot reliably "fix" freshness, delete records, or visualize results until you have a structured understanding of the data landscape and its transformation steps. Jumping to deletion (option B) can worsen bias or information loss, and focusing only on freshness (option A) or visualization (option D) treats symptoms rather than root cause.
Therefore, the correct first step in mitigating this type of risk is to understand the data characteristics (option C), which then informs targeted remediation actions, improved aggregation logic, and robust data quality controls aligned with the AI solution's objectives and risk appetite.


質問 # 94
......

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