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Oracle 1z0-1195-26 試験シラバストピック:

セクション	比重	目標
トピック 1: セキュリティ、レジリエンス、およびクラウド統合	~21%	- クラウドネイティブなデータベースサービスと展開戦略 - データベースセキュリティアーキテクチャとデータ保護 - 高可用性、バックアップ、および障害復旧（DR）
トピック 2: Autonomous AI Database とツール	~16%	- 共有インフラストラクチャと専用インフラストラクチャの比較 - 組み込みの管理およびクエリツール - Autonomous AI Database の主要機能
トピック 3: Oracle Database Services — Exadata、DBCS、および Engineered Systems	~11%	- Database Cloud Service (DBCS) の特徴 - Exadata のアーキテクチャと機能
トピック 4: Oracle Machine Learning と AI の統合	~15%	- データベース内機械学習アルゴリズム - AI エージェントと LLM の統合 - Oracle Data Studio と可視化
トピック 5: データ管理および Oracle Data Platform の概要	~11%	- Oracle Data Strategy とマルチクラウド展開モデル - データ管理の概念とデータ型 - モダンデータプラットフォームの価値とアーキテクチャ
トピック 6: MySQL HeatWave および NoSQL サービス	~11%	- Oracle NoSQL Database の機能とユースケース - MySQL HeatWave のアーキテクチャとアナリティクス
トピック 7: Converged Database — マルチモデルおよび AI 機能	~15%	- JSON、Graph、Spatial、およびキー・バリューデータのサポート - Select AI と自然言語クエリ - Oracle AI Vector Search の概念

Oracle AI Database Foundations Associate 認定 1z0-1195-26 試験問題：

問題 #1

Why do developers often use JSON in applications?

A. It requires a fixed schema before any data can be stored.
B. It maps well to application objects and supports nested structures.
C. It replaces the need for APIs and CRUD operations.
D. It can store only numeric values and arrays.

問題 #2

Which pair correctly matches an AI domain to an example?

A. Language - object detection in photos
B. Speech - product demand prediction
C. Vision - image classification
D. Forecasting - entity extraction from text

問題 #3

What is an embedding in the context of AI Vector Search?

A. A maintenance schedule attached to a database instance
B. A graph edge label stored in a property graph
C. A text-only backup of a JSON collection
D. A sequence of numbers that represents semantic content

問題 #4

A company wants a GenAI assistant that answers policy questions by grounding responses in its internal documents.
Which use of AI Vector Search best supports this design?

A. Replace all policy documents with graph edge IDs.
B. Use only keyword matching because enterprise data must not use embeddings.
C. Retrieve semantically similar document chunks to provide context for generation.
D. Return unfiltered database patches as the answer context.

問題 #5

A retailer wants to find products semantically similar to a shopper's description, but only from items that are in stock and sold in the shopper's region. Which design meets this requirement?

A. Use a property graph because vector search cannot work with business predicates
B. Use vector search only, then manually remove unavailable products outside the database
C. Use a single SQL statement that combines stock and region filters with vector ranking
D. Use JSON Duality Views because similarity search requires document-only access

解説：

問題 #1
正解： B

問題 #2
正解： C

問題 #3
正解： D

問題 #4
正解： C

問題 #5
正解： C