PMI PMI-CPMAI日本語 Exam Syllabus Topics:

Topic	Details
Topic 1	Matching AI with Business Needs (Phase I): This section of the exam measures the skills of a Business Analyst and covers how to evaluate whether AI is the right fit for a specific organizational problem. It focuses on identifying real business needs, checking feasibility, estimating return on investment, and defining a scope that avoids unrealistic expectations. The section ensures that learners can translate business objectives into AI project goals that are clear, achievable, and supported by measurable outcomes.
Topic 2	Operationalizing AI (Phase VI): This section of the exam measures the skills of an AI Operations Specialist and covers how to integrate AI systems into real production environments. It highlights the importance of governance, oversight, and the continuous improvement cycle that keeps AI systems stable and effective over time. The section prepares learners to manage long term AI operation while supporting responsible adoption across the organization.
Topic 3	Iterating Development and Delivery of AI Projects (Phase IV): This section of the exam measures the skills of an AI Developer and covers the practical stages of model creation, training, and refinement. It introduces how iterative development improves accuracy, whether the project involves machine learning models or generative AI solutions. The section ensures that candidates understand how to experiment, validate results, and move models toward production readiness with continuous feedback loops.
Topic 4	Managing Data Preparation Needs for AI Projects (Phase III): This section of the exam measures the skills of a Data Engineer and covers the steps involved in preparing raw data for use in AI models. It outlines the need for quality validation, enrichment techniques, and compliance safeguards to ensure trustworthy inputs. The section reinforces how prepared data contributes to better model performance and stronger project outcomes.
Topic 5	The Need for AI Project Management: This section of the exam measures the skills of an AI Project Manager and covers why many AI initiatives fail without the right structure, oversight, and delivery approach. It explains the role of iterative project cycles in reducing risk, managing uncertainty, and ensuring that AI solutions stay aligned with business expectations. It highlights how the CPMAI methodology supports responsible and effective project execution, helping candidates understand how to guide AI projects ethically and successfully from planning to delivery.

Reference: https://www.pmi.org/certifications/ai-project-management-cpmai

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PMI Certified Professional in Managing AI (PMI-CPMAI日本語版) Sample Questions:

Question #1
ある金融機関が、不正検出のための新しいAIシステムを導入しようとしている。プロジェクトチームは、データの品質、完全性、関連性を検証することで、データがAIソリューションの要件を満たしていることを確認する必要がある。彼らは、様々な内部および外部データソースにアクセスできる。
プロジェクトチームの目標に合致する手法はどれですか？

A. 包括的なデータ監査およびデータクレンジングプロセスの実施
B. 複雑さを避けるために、データソースを内部データベースに限定する
C. 改善チェックなしでデータを統合し、プロジェクトのタイムラインを短縮する
D. 特定のデータに合わせて調整せずに事前学習済みモデルを使用する

Question #2
ある資本市場企業が、取引アルゴリズムの強化にAIの活用を検討している。同社は、AIソリューションによって取引の精度と収益性が向上すると見込んでいる。プロジェクトマネージャーは、AI投資を正当化するためのビジネスケースを作成する必要がある。
どの方法が、企業の目標と目的に合致する結果をもたらすでしょうか？

A. AIベンダーとのコンサルティング
B. 市場動向分析の実施
C. 財務影響評価の策定
D. シナリオ分析の実施

Question #3
企業は市場にいち早く参入するために、AIアプリケーションを迅速にリリースする必要がある。プロジェクトチームは、現在のAIプロジェクトのイテレーションにおいて、事前学習済みモデルを使用することを決定した。
事前学習済みモデルを活用することによる重要な成果は何ですか？

A. チームは既存のシステムとの互換性の問題に遭遇する可能性があります。
B. 調整により、カスタムプロジェクトの開発時間が長くなる場合があります。
C. チームはプロジェクト全体の期間短縮を実感できるでしょう。
D. プロジェクトは予期せぬ拡張性の課題に直面する可能性があります。

Question #4
ある企業の経営陣は、複雑な技術的詳細を理解することを必要とせずに、AIモデルが意思決定プロセスを支援する能力について、知見を求めている。
プロジェクトマネージャーはどのステップを踏むべきでしょうか？

A. アンサンブル法がモデルの堅牢性をどのように向上させるかについて議論する
B. モデルのバックプロパゲーションと勾配降下法による最適化について説明してください。
C. モデルの出力をエンドユーザーシステムに統合して使用する方法を実演する。
D. 予測精度におけるニューラルネットワークアーキテクチャの役割を説明してください。

Question #5
あるITサービス企業のプロジェクトチームは、AIベースの顧客サポートチャットボットの開発に取り組んでいる。チャットボットが効果的に機能するようにするためには、必要なデータを定義する必要がある。
どの方法がプロジェクトの要件を満たしていますか？

A. トレーニングデータとして過去の顧客インタラクションログを収集する
B. 顧客との会話サンプルから生成された合成データを使用する
C. 想定される顧客からの問い合わせに基づいて新しいスクリプトを開発する
D. ベータ版ユーザーからのフィードバックを取り入れてモデルを改良する

Solutions:

Question #1
Correct Answer: A

Question #2
Correct Answer: C

Question #3
Correct Answer: C

Question #4
Correct Answer: C

Question #5
Correct Answer: A

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