Free Salesforce Salesforce-AI-Specialist日本語 Practice Test & Real Exam Questions, Page 1

Question #1

Einstein Copilot の「会話データを使用してイベントログを充実させる」設定が有効になっている場合、AI スペシャリストは何ができますか?

A. 任意の期間にわたるすべての Copilot 会話の詳細レポートを生成します。

B. 過去 7 日間のセッションのユーザー入力と副操縦士の応答を含むセッションデータを表示します。

C. 各コパイロットアクションにつながったユーザークリックパスを表示します。

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Question #2

Universal Containers (UC) は、業務効率の向上を目指しています。UC は最近 Salesforce を導入し、プロセスを改善するために Einstein Copilot の実装を検討しています。
Einstein Copilot を導入する主な理由は何ですか?

A. ユーザーの操作なしで AI がタスクを実行できるようにする

B. データ入力とデータクレンジングの改善

C. ワークフローの合理化と反復タスクの自動化

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Question #3

Einstein Copilot システムのプランナーサービスの主な機能は何ですか?

A. ユーザーの発話に応答する副操縦士のアクションを特定する

B. 会話履歴に基づいてレコードクエリを生成する

C. 会話中にリアルタイムの言語翻訳を提供する

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Question #4

Salesforce AI スペシャリストは、プロンプトテンプレートの非効率性に関する顧客からのフィードバックを確認しています。
プロンプトテンプレートの有効性を確保するために AI スペシャリストは何をすべきでしょうか?

A. ユーザーからのフィードバックに基づいてテンプレートを監視および改良します。

B. プロンプトビルダースコアカードを使用して監視します。

C. テンプレートの接地オブジェクトを定期的に変更します。

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Question #5

AI スペシャリストは、エージェントのインタラクションを分析して、ユーザー入力、リクエスト、クエリを調べ、パターンと傾向を特定する役割を担います。
AX Specialist がこれを実現できる機能は何ですか?

A. AI 監査とフィードバックデータダッシュボード

B. ユーザー発話ダッシュボード

C. エージェントイベントログダッシュボード

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Question #6

Salesforce Einstein Copilot の機能によって最もよくサポートされるユースケースはどれですか?

A. 組み込みの機械学習機能を使用して、データサイエンティストが過去の CRM データで予測 AI モデルをトレーニングできるようにします。

B. 開発者や e コマース小売業者など、すべての Salesforce ユーザーが AI と対話するための会話型インターフェースを統合します。

C. Salesforce 管理者ユーザーが CRM データを使用してカスタム大規模言語モデル (LLM) を作成およびトレーニングできるようにします。

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Question #7

Universal Containers は、Einstein for Sales を活用して、取引を成立させるためのガイダンスと手順を含む AI 生成の計画を提供することで、営業担当者が販売ノルマを達成できるようにしたいと考えています。
AI スペシャリストは営業チームにどの機能を推奨すべきでしょうか?

A. 類似の取引を探す

B. クローズプランの作成

C. アカウントプランの作成

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Question #8

エージェントは、リクエストを理解できない場合や、要求された情報を見つけられない場合にどのように応答しますか?

A. アクションの種類に基づいて、事前に設定されたメッセージ

B. ユーザーにリクエストを言い換えるよう求める一般的なメッセージ

C. 生成されたエラーメッセージ付き

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Question #9

Northern Trail Outfitters (NTO) は、本番組織で Einstein Trust Layer を設定したいと考えていますが、セットアップページにオプションが表示されません。
Data Cloud をプロビジョニングした後、このオプションを NTO で利用できるようにするために、AI スペシャリストはどの手順を実行する必要がありますか?

A. Einstein Copilot をオンにします。

B. Einstein Generative AI をオンにします。

C. プロンプトビルダーをオンにします。

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Question #10

Universal Containers は、現在の注文履行ステータスを大規模言語モデル (LLM) のプロンプトに組み込むことを希望しています。注文ステータスは、外部のエンタープライズリソースプランニング (ERP) システムに保存されます。
AI スペシャリストはどのデータグラウンディング手法を推奨すべきでしょうか?

A. 外部サービスマージフィールド

B. Apex マージフィールド

C. 永久オブジェクトレコードのマージフィールド

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Question #11

AI スペシャリストが、多くのレコードで機能するフィールド生成プロンプトテンプレートを作成しましたが、ユーザーからトークン制限エラーによるランダムな失敗が報告されています。
このエラーがランダムに発生する原因は何でしょうか?

A. プロンプトグラウンディングによって生成されるトークンの可変量に対応するには、テンプレートタイプを Flex に切り替える必要があります。

B. LLM で処理できるトークンの数は、ユーザーの総需要によって異なります。

C. プロンプトテンプレートの動的な性質によって生成されるトークンの数は、レコードによって異なります。

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Question #12

AI スペシャリストは、プロンプトテンプレートでスナップショットの記録のグラウンディング機能を活用したいと考えています。
どのような準備が必要ですか？

A. マスターレコードタイプのページレイアウトを構成する

B. オブジェクトの動的フォームを有効にして構成する

C. 接地するすべてのフィールドのフィールドセットを作成します。

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Question #13

営業マネージャーは、エージェントアシスタントを使用して日常業務を効率化しています。エージェントに、オープンな商談のリストを表示するように依頼します。
Agentforce の大規模言語モデル (LLM) は、営業マネージャーにオープンな商談のリストを表示するアクションをどのように識別して実行するのでしょうか?

A. LLM は静的なルールセットを使用して、ユーザーの要求を事前定義されたトピックおよびアクションと照合し、動的な解釈と計画の必要性を回避します。

B. LLMはユーザーのリクエストを解釈し、apcMopneteのトピックとアクションを識別してプランを生成し、アクションを実行してオープンな機会を取得して表示します。

C. ダイアログパターンを使用します。LLM は、ユーザークエリを利用可能なトピック、アクション、および手順と照合し、開いている機会の高速取得など、各アクションの手順を実行します。

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Question #14

サポートチームは大量のチャットインタラクションを処理しており、顧客からの問い合わせに対して迅速かつ適切な回答を提供するソリューションを必要としています。
一貫性と正確性を維持するには、応答は組織の知識ベースに基づいている必要があります。
サポートチームは Einstein for Service のどの機能を使用する必要がありますか?

A. アインシュタインのナレッジ推奨事項

B. アインシュタインの返信の推奨事項

C. アインシュタインサービス応答

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Question #15

Universal Containers は、Einstein Trust Layer を Einstein Generative AI Audit Data と組み合わせて活用することを検討しています。
Einstein Trust Layer を使用して利用できる監査データはどれですか?

A. 幻覚スコアとバイアススコア

B. 応答精度と攻撃性スコア

C. マスクされたデータと毒性スコア

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