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全7問。単一選択と複数選択があります。複数選択の問題には「2つ選んでください」と書いてあります。数字は2026年11月時点の公式ドキュメントの値です。
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スキル: トレードオフでモデルを選ぶ
問い合わせの約8割は簡単な定型の質問、約2割は複雑な判断が要る質問です。品質を保ちながら平均のコストと遅延を下げたいです。最も適した構成はどれですか。
正解: C
種類がはっきり分かれる入力にはルーティングが合います。簡単な8割を安いモデルで処理すると、平均のコストと遅延が下がり、難しい2割の品質は上位モデルで保てます。A は簡単な質問にも高い料金と遅延を払います。B は複雑な2割の品質を落とします。D はコストと遅延が約3倍になります。
ZDR（ゼロデータ保持）の取り決めがある組織が、Claude Fable 5.1 を使いたいと考えています。公式の API and data retention にもとづく正しい説明はどれですか。
正解: A
公式によると、Fable 5.1 などの Covered Models は30日の保持が必要で、ZDR では使えません（Anthropic が特に認めた場合を除く）。ZDR の組織は、特定のワークスペースで30日保持を有効にすれば使えます（既定のワークスペースは組織の設定に従うので別のワークスペースを使う）。B と C は逆です。D のような料金の決まりはありません。
スキル: システムプロンプト、テンプレート、ガードレール
社内の AI アシスタントで「人事の評価データは、人事部の人にだけ見せる」という決まりを守らせたいです。最も確実な方法はどれですか。
正解: D
認可はプロンプトではなくプログラムで行います。ツールの側で認証された利用者の権限を確かめれば、モデルがだまされても権限のないデータは返りません。A と C は確率的な誘導で、プロンプトインジェクションで破られえます。B は利用者の自己申告で、確かめられていません。
スキル: プロンプト手法を使う
分類のプロンプトを zero-shot で作ったところ、ラベルの形式はそろっているが「返品」と「交換」の境目の判断がぶれます。次に試すことで最も適切なのはどれですか。
正解: B
判断の境目をそろえたいときは、境目を含む多様な例を見せる few-shot が効きます。順番は zero-shot → few-shot → thinking / CoT → 分解 → 上位モデル、が目安です。A は安い打ち手を試す前にコストを上げます。C はぶれを増やす方向です。D は出力の長さの問題ではありません。
スキル: プロンプト再利用の戦略
毎回同じ長い方針文書とツール定義を送るアプリで、プロンプトキャッシュを有効にしたのに `cache_read_input_tokens` がいつも 0 です。考えられる原因を2つ選んでください。
正解: B、D
キャッシュは先頭からの一致なので、先頭に毎回変わる値（日時など）があると、その後ろがキャッシュされません（B）。また、キャッシュする部分がモデルの最小の長さより短いと、エラーなしでキャッシュされません（D）。A、C、E はどれも正しい置き方で、キャッシュが効く条件です。
スキル: コンテキストウィンドウとトークンの管理
1M トークンのコンテキストがあるので、ある担当者が「社内の全マニュアル（約80万トークン）を毎回プロンプトに入れれば検索は要らない」と提案しました。マニュアルは毎週更新され、質問は短いです。アーキテクトの判断として最も適切なのはどれですか。
コンテキストに入ることと、毎回入れるのが良いことは別です。毎回大量に入れるとコストと遅延が増え、モデルが気を取られることもあります。大きく、よく更新される知識は、検索で必要な部分だけを入れる構成を評価して比べます（小さく変わらない知識なら、全部入れてキャッシュする方法もあります）。B はこの点を見ていません。C は必要な情報を失います。D は意味がありません。
社内で「コードレビューの手順」「デプロイの手順」「API のスタイルガイド」を、多くのエージェントで使い回したいです。ふだんはほとんどトークンを使わず、必要なときだけ読み込まれる形にしたいです。最も適した方法はどれですか。
くり返し使う手順や知識を、必要なときだけ読み込むなら Skills です。段階的な読み込みで、ふだんはメタデータだけ（約100トークン）、使うときに本文、必要なら資料やスクリプトが読み込まれます。A は使わないときもトークンを使います。B は再利用になっていません。D はツールの説明の使い方として不適切で、毎回読み込まれます。
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