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生成AIパスポートの学習イメージ

生成AIパスポート 予想問題

生成AIパスポート(GUGA)の無料予想問題集。AI・生成AI・最新動向・情報リテラシー・AI社会原則・プロンプトの全5章をカバー。全問オリジナル自作・公式シラバス準拠・各問に完全解説。60問・60分の無料模試で本番形式も体験できる(登録不要)。

会員登録不要・完全無料・常設で何度でも受験できます

収録
400
対応
5
分野

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この記事の目次7項目

生成AIパスポートは、用語の暗記より先に境界線を固める

生成AIパスポートで落としやすいのは、難しい数式ではなく、似た言葉の境界が曖昧なまま選択肢を読んでしまうことです。教師あり学習・教師なし学習・強化学習、弱いAI・強いAI、生成AIと従来型AIの違いは、単語だけ覚えても本番形式では迷いやすくなります。

まずは各章の用語を一つずつ深掘りするより、問われる対比を横並びにして確認します。特に情報リテラシー、AI社会原則、著作権・個人情報・リスク管理は、正しそうな文章の一部だけがずれている選択肢が出やすい分野です。

このページでは、全400問を5章に分けています。問題を解くだけで終わらせず、誤答した選択肢のどこがずれていたのかを解説で確認し、用語集で短い定義へ戻れるようにしています。

確認するポイント

  • ひっかけの軸は、教師あり/教師なし/強化学習、生成AI/識別AI、プロンプト/ファインチューニング、著作権/個人情報、AI利活用のリスク/禁止事項です。
  • 問題を解いた後は、正解だけでなく誤答選択肢のずれ方まで確認します。

受験者タイプ別の入り方

  • 初学者は第1章と第2章でAI・生成AIの基本語を先に固める。
  • ビジネス利用者は情報リテラシーとAI社会原則を早めに回し、リスク系の選択肢に慣れる。
  • 短期合格狙いなら、用語集で定義を確認してから章別演習へ入る。

生成AIパスポート 受験判断ハブ

この資格を受けるべきか、次の行動まで決める

結論

生成AIパスポートは、生成AIを業務で使う人がリスクと基本概念を短期間で整理する入口資格として向いています。AI実装力を証明する資格ではないため、エンジニア転職の主材料にするより、社内利用・企画・営業・管理部門での基礎説明力を補う位置づけで使います。

対象読者

対象読者は、ChatGPTなどを使い始めたが、著作権・個人情報・ハルシネーション・プロンプトの注意点を体系的に確認したい人です。数式やモデル実装を深く学びたい人は、G検定やE資格、統計学の学習へ進む前段として扱うと無駄が少なくなります。

初心者・経験者・再受験者別の判断

初心者

第1章・第2章でAI、機械学習、ディープラーニング、生成AIの関係を図にできるまで戻します。リスク分野は後回しにせず、用語を覚えた当日に短い問題で確認します。

業務経験者

普段の利用経験を試験上の用語に戻します。便利な使い方の話と、公式に問われる情報リテラシー・AI社会原則・禁止事項を分けて読みます。

再受験者

正解した問題数より、誤答した選択肢のずれ方を記録します。著作権、個人情報、ハルシネーション、プロンプトの4領域で混同が残っていないかを先に潰します。

数値・期間を見る前提

  • 勉強時間の目安は、AI用語に触れた経験、業務利用の有無、リスク分野への慣れで大きく変わります。
  • 公式情報で確認できる試験方式と、当サイトの学習目安は別物です。試験日・料金・申込条件は必ず公式ページで確認します。

資格固有の頻出論点

  • 生成AIと従来型AIの違い
  • 教師あり学習・教師なし学習・強化学習
  • Transformer、LLM、プロンプト、ファインチューニング
  • ハルシネーション、バイアス、著作権、個人情報
  • AI社会原則、ガバナンス、業務利用時の注意点

問題形式を想定した具体例

たとえば「生成AIの出力をそのまま社外資料に使ってよいか」を問う選択肢では、出力の正確性だけでなく、著作権、個人情報、機密情報、社内ルールのどの論点かを切り分けます。正しそうな安全策でも、対象リスクが違えば誤答になります。

失敗例と修正方法

AI用語を単語帳で覚え、選択肢の言い換えに弱い

用語ごとに「何と区別する言葉か」を1行で書き、章別問題で誤答選択肢のずれ方を確認する。

リスク分野を常識問題として処理する

著作権、個人情報、ハルシネーション、バイアス、機密情報を別々のチェック欄に分ける。

プロンプトをテクニック集としてだけ読む

条件、制約、出力形式、禁止事項、RAGやファインチューニングとの違いをセットで確認する。

受験前チェックリスト

  • AI・機械学習・ディープラーニング・生成AIの関係を説明できる
  • ハルシネーションとバイアスの違いを説明できる
  • 著作権、個人情報、機密情報の注意点を分けられる
  • プロンプト、RAG、ファインチューニングを混同しない
  • 章別演習で誤答理由を最低1つ書ける

到達判定

  • 各章で正答率だけでなく、誤答選択肢の理由を説明できる
  • 公式情報、当サイトの目安、自分の弱点を分けて確認できる
  • 本番前日に新しい教材へ広げず、誤答ノートだけで復習できる

直前1週間の1日単位行動計画

  1. 1日目: AIと生成AIの基本語を確認し、第1章の問題を解く
  2. 2日目: 生成AIの仕組みとLLM関連用語を確認し、第2章を解く
  3. 3日目: 最新動向と活用例を短く確認し、誤答語を用語集へ戻す
  4. 4日目: 情報リテラシー、著作権、個人情報を重点復習する
  5. 5日目: AI社会原則とガバナンスを確認し、リスク系だけ再演習する
  6. 6日目: プロンプトと活用上の注意点を確認し、全体を横断する
  7. 7日目: 間違えた章だけ解き直し、深追いせず睡眠時間を確保する

公式情報・編集部見解・学習目安の区分

  • 公式情報: 試験方式、問題数、出題範囲、申込条件など
  • 編集部見解: 初学者が混同しやすい論点、章別の進め方、深追いしない範囲
  • 学習目安: 当サイト収録問題と章別データに基づく復習順序

最初の一周は、用語の意味を短く言える状態にする

生成AIパスポートは、ひとつの概念を長く説明できることより、選択肢の中で別概念と取り違えないことが重要です。最初の一周では、各用語を一文で説明できるかを確認してから問題に入ると、解説の吸収が早くなります。

章別に解く場合は、第1章でAIの基礎、第2章で生成AIの特徴、第4章で社会的な注意点を先に押さえると、後半のリスク・活用系の問題が読みやすくなります。

試験概要

checkedOn
2026-06-27
時間
60分
問題数
60問
形式
四肢択一式(一部複数選択を含む)
実施形式
IBT方式
受験料
11,000円(税込)/学生5,500円(税込)
実施回数
年5回(2月・4月・6月・8月・10月)

当サイトは試験実施団体とは関係のない非公式の学習サイトです。受験の申込・最新の試験要項は公式シラバス(PDF)ご確認ください。

出題範囲(5分野)

各分野の予想問題と完全解説を分野ページにまとめています。正答率の低い分野が弱点として可視化されます。

出典・参照した公式情報

当サイトの一次情報確認日: 2026-06-27。試験要項・出題範囲は改定されることがあります。受験前に必ず公式情報をご確認ください。

よくある質問

Q生成AIパスポートの予想問題は何問収録されていますか?

A

現在400問を5分野に分けて収録しています。2026年2月適用シラバスに対応し、全問に解説がついています。

Qどうやって使うのが効果的ですか?

A

分野ごとに解いて誤答した論点を確認し、間違えた問題の解説を読んでから用語集で定義に戻る使い方をおすすめしています。難易度・合格率・勉強時間などの受験判断は、記事一覧の各ページで詳しく扱っています。

Q本試験の過去問がそのまま収録されていますか?

A

いいえ。本試験問題の複写はせず、公式シラバスの範囲内で当サイトが独自に作成したオリジナル問題です。

Qスマートフォンのホーム画面に追加できますか?

A

はい。ブラウザのメニューから「ホーム画面に追加」を選ぶと、アイコンをタップするだけでアプリのように開けます。会員登録やアプリのインストールは不要です。

執筆: ミナト編集部運営者情報を見る