生成AIパスポート第3章現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向予想問題（3/3）

第79問〜第90問を掲載しています。答えを開き、誤答選択肢との違いまで確認してください。この章の第1問から読む場合は第3章現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向のページへ戻ります。

情報源と編集区分

公式範囲を確認し、問題文・選択肢・解説は当サイトが作成。本試験問題の複写ではありません。一次情報確認日: 2026-08-31。

公式シラバス（PDF）（公式）

第79問・ AIエージェント

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】AIエージェントを業務システムに接続するとき、AIが生成したコードや操作を、本番環境から切り離した隔離環境で実行して被害の範囲を限定する対策を何というか。

アハルシネーション
イサンドボックス
ウホワイトリスト
エファインチューニング

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イサンドボックス正解

解説

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】正解は「サンドボックス」である。新シラバスのAIエージェントのリスク・安全性・評価の詳細キーワードに、サンドボックスが載る。サンドボックスは、本番環境から隔離した環境でプログラムや操作を実行し、誤動作や悪用による被害を限定する仕組みである。問題文の決定条件は、本番環境から切り離した隔離環境で実行するという点である。許可したものだけを通す方式や、モデルの追加学習とは別の概念である。2027年2月試験から問われる項目である。

https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf （2027年2月適用版第3章 AIエージェントのリスク・安全性・評価、2026-10-06確認）

第80問・ AIエージェント

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】AIエージェントが接続できる外部サービスやアクセスできる操作を、あらかじめ許可したものだけに限る方式として、最も適切なものはどれか。

ア利用状況に応じて、エージェントが自分で許可範囲を広げていく方式
イ接続先や操作の許可リスト（ホワイトリスト）を作り、載っていないものは実行させない方式
ウ危険と分かっている接続先だけを一覧にして、それ以外はすべて許可する方式
エエージェントの出力を見て、問題が起きたあとにだけ制限する方式

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イ接続先や操作の許可リスト（ホワイトリスト）を作り、載っていないものは実行させない方式正解

解説

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】正解は「接続先や操作の許可リスト（ホワイトリスト）を作り、載っていないものは実行させない方式」である。新シラバスのAIエージェントのリスク・安全性・評価の詳細キーワードに、ホワイトリストとアクセス範囲が載る。ホワイトリストは、許可したものだけを通す方式である。問題文の決定条件は、あらかじめ許可したものだけに限るという点である。危険なものだけを禁止する方式は、一覧にない新しい危険を防げない。2027年2月試験から問われる項目である。

https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf （2027年2月適用版第3章 AIエージェントのリスク・安全性・評価、2026-10-06確認）

第81問・ AIエージェント

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】AIエージェントの安全対策で、入力の検査、権限の制限、実行環境の隔離、出力の確認、人間の承認のように、複数の対策を重ねて、1つが破られても被害を抑える考え方を何というか。

ア単一防御
イ過学習
ウデータ拡張
エ多層防御

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エ多層防御正解

解説

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】正解は「多層防御」である。新シラバスのAIエージェントのリスク・安全性・評価の詳細キーワードに、多層防御、プロンプトインジェクション、ガードレールが載る。多層防御は、複数の対策を重ね、1つが突破されても全体の被害を抑える考え方である。問題文の決定条件は、複数の対策を重ねる点である。1つの対策だけに頼る方式は、その対策が破られると被害が広がる。過学習やデータ拡張はモデルの訓練に関する用語であり、エージェントの安全対策の考え方ではない。2027年2月試験から問われる項目である。

https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf （2027年2月適用版第3章 AIエージェントのリスク・安全性・評価、2026-10-06確認）

第82問・ AIエージェント

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】AIエージェントを業務に導入したあとの評価と監視の考え方として、最も適切なものはどれか。

ア利用者から苦情が出た場合にだけ、動作を確認する
イ評価は開発者の感覚で行い、基準や記録は残さない
ウ導入前に1回だけ動作を確認すれば、導入後は評価も監視も不要である
エ評価の仕組み（Eval）で品質や安全性を測り、導入後も継続的にモニタリングして見直す

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エ評価の仕組み（Eval）で品質や安全性を測り、導入後も継続的にモニタリングして見直す正解

解説

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】正解は「評価の仕組み（Eval）で品質や安全性を測り、導入後も継続的にモニタリングして見直す」である。新シラバスのAIエージェントのリスク・安全性・評価は、学習項目にAIエージェントの評価を置き、詳細キーワードにEvalと継続的なモニタリング、安全性が載る。問題文の決定条件は、導入後の評価と監視である。導入前に1回だけ確認する運用は、あとから生じる誤動作や環境の変化を見逃す。2027年2月試験から問われる項目である。

https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf （2027年2月適用版第3章 AIエージェントのリスク・安全性・評価、2026-10-06確認）

第83問・ AIエージェント

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】新シラバスの第3章「AIエージェントの仕組み」の学習目標として、最も適切なものはどれか。

ア画像生成AIの描画方式を一つに絞って習得すること
イAIエージェントの法的責任の所在を判例から整理すること
ウLLMを中核としたエージェントの構成要素と、推論と行動のフィードバックループを理解すること
エAIエージェントの料金プランを比較して選ぶこと

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ウLLMを中核としたエージェントの構成要素と、推論と行動のフィードバックループを理解すること正解

解説

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】正解は「LLMを中核としたエージェントの構成要素と、推論と行動のフィードバックループを理解すること」である。新シラバスの学習項目「AIエージェントの仕組み」は、記憶（メモリ）とコンテキスト管理、コンテキストエンジニアリング、推論と行動のフィードバックループを含み、学習目標はこの構成要素とループの理解である。問題文の決定条件は、学習目標という点である。描画方式、判例の整理、料金比較は、この項目の学習目標として載っていない。2027年2月試験から問われる項目である。

https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf （2027年2月適用版第3章 AIエージェントの仕組み、2026-10-06確認）

第84問・ RAG（Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成）

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】新シラバスの第3章「RAG」の詳細キーワードのうち、2026年2月適用版には載らず、2027年2月適用版から載る語の組み合わせとして、最も適切なものはどれか。

アチャンク、ベクトルデータベース、RAG（Retrieval-Augmented Generation）
イ個人アカウント、ブラウザ拡張機能、利用履歴
ウ最小権限の原則、サンドボックス、多層防御
エAgentic RAG、リランキング、クエリの書き換え、Advanced RAG

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エAgentic RAG、リランキング、クエリの書き換え、Advanced RAG正解

解説

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】正解は「Agentic RAG、リランキング、クエリの書き換え、Advanced RAG」である。2027年2月適用版の公式シラバスでは、RAGの詳細キーワードにAgentic RAG、リランキング、クエリの書き換え、Advanced RAGが載る。2026年2月適用版の詳細キーワードはRAG、チャンク、ベクトルデータベースの3語で、これらの新しい語は載っていない。問題文の決定条件は、旧版には載らず新版から載るという版の違いである。他の組み合わせは、旧版にあった語か、別の中項目の語である。2027年2月試験から問われる項目である。

https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf （2027年2月適用版第3章 RAG、2026-10-06確認）

第85問・ RAG（Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成）

LangChain公式ドキュメントのRAGエージェントの例で、検索を固定の「検索してから生成」の流れではなく「エージェント的」にしている点として、最も適切なものはどれか。

ア質問のたびに、必ず先に全文書を検索してから回答を生成する
イ検索を行わず、モデルが学習済みの知識だけで全ての質問に答える
ウ利用者が毎回、検索するかどうかを手動で選ぶ
エモデルが質問に直接答えるか、検索ツールを呼ぶかを判断し、必要な時だけ検索を行う

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エモデルが質問に直接答えるか、検索ツールを呼ぶかを判断し、必要な時だけ検索を行う正解

解説

正解は「モデルが質問に直接答えるか、検索ツールを呼ぶかを判断し、必要な時だけ検索を行う」である。LangChain公式ドキュメント「Build a custom RAG agent with LangGraph」は、モデルが質問に直接答えるか検索ツールを呼ぶかを判断するノードを置くことで、検索を固定のパイプラインではなく、モデルが要求した時だけ検索が走るエージェント的なシステムにすると説明している。これは特定製品の実装例であり、全てのAgentic RAGの標準仕様ではない。公式シラバスもAgentic RAGの定義文は載せず、用語として列挙するだけである。問題文の決定条件は、固定の流れとの違いである。

https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/agentic-rag （LangChain公式ドキュメント「Build a custom RAG agent with LangGraph」、特定製品の実装例、2026-10-06確認）。シラバスの語は https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf （2027年2月適用版第3章 RAG）

第86問・ RAG（Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成）

Microsoft Learnの「Agentic retrieval」の説明で、複数の依頼を含む複雑な質問に対して最初に行う処理として、最も適切なものはどれか。

ア質問を分解せず、元の質問を1回だけ検索する
イ最良の結果を統合してから、サブクエリを作る
ウ回答の根拠を作る前に、検索結果を全て破棄する
エLLMで複雑な質問を小さなサブクエリに分解する（クエリ計画）

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エLLMで複雑な質問を小さなサブクエリに分解する（クエリ計画）正解

解説

正解は「LLMで複雑な質問を小さなサブクエリに分解する（クエリ計画）」である。Microsoft Learn「Agentic retrieval in Azure AI Search」は、agentic retrievalを複数クエリのパイプラインとし、LLMによるクエリ計画で複雑な質問を小さなサブクエリに分解し、サブクエリを並列に実行して各結果をセマンティックリランクし、最良の結果を統合して回答の素材を返す流れだと説明している。問題文の決定条件は、最初の処理である。統合は最後の工程で、単一クエリのパイプラインより遅延が増える。公式シラバスは用語を列挙するだけで、定義文は載せていない。

https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/agentic-retrieval-overview （Microsoft Learn「Agentic retrieval in Azure AI Search」、2026-10-06確認）。シラバスの語は https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf （2027年2月適用版第3章 RAG）

第87問・ AIエージェント

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】新シラバスの第3章中項目「AIエージェントの仕組み」の詳細キーワードに載る語の組み合わせとして、最も適切なものはどれか。

アタスク分解と計画、Function Calling、Tool Use、短期メモリ、長期メモリ
イシャドーIT、承認済みツール、未承認ツール、利用履歴
ウG7広島AIプロセス、国際行動規範、ソフトロー
エファクトチェック、妥当性レビュー、出力確認

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アタスク分解と計画、Function Calling、Tool Use、短期メモリ、長期メモリ正解

解説

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】正解は「タスク分解と計画、Function Calling、Tool Use、短期メモリ、長期メモリ」である。新シラバスの中項目「AIエージェントの仕組み」の詳細キーワードには、タスク分解と計画、Function Calling、Tool Use、記憶（メモリ）、短期メモリ、長期メモリ、コンテキスト管理、コンテキストエンジニアリング、システムプロンプト、ガードレール、構造化出力、フィードバックループが載る。問題文の決定条件は、この中項目の詳細キーワードという点である。他の組み合わせは、シャドーAIや国際ルールなど別の中項目の語である。2027年2月試験から問われる項目である。

https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf （2027年2月適用版第3章 AIエージェントの仕組み、2026-10-06確認）

第88問・ AIエージェント

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】新シラバスの第3章中項目「AIエージェントの仕組み」の詳細キーワードに載る、モデルの出力の形式を決めて扱いやすくする考え方として、最も適切なものはどれか。

アブラウザ拡張機能
イデータサイロ
ウリスキリング
エ構造化出力

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エ構造化出力正解

解説

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】正解は「構造化出力」である。新シラバスの中項目「AIエージェントの仕組み」の詳細キーワードには、システムプロンプト、ガードレール、構造化出力、フィードバックループなどが載る。構造化出力は、出力の形式を決めてプログラムなどで扱いやすくする考え方である。問題文の決定条件は、出力の形式に関する語という点である。他の選択肢は、別の中項目の詳細キーワードである。2027年2月試験から問われる項目である。

https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf （2027年2月適用版第3章 AIエージェントの仕組み、2026-10-06確認）

第89問・ AIエージェント

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】新シラバスがAIエージェントの学習対象として挙げる、従来の対話型生成AIとの違いに加えて扱う観点の組み合わせとして、最も適切なものはどれか。

アワークフロー型と自律型、自律性のレベル
イ画像生成の描画方式と、動画の圧縮形式
ウ利用料金の比較と、契約プランの選び方
エプログラミング言語の文法と、開発環境の設定

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アワークフロー型と自律型、自律性のレベル正解

解説

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】正解は「ワークフロー型と自律型、自律性のレベル」である。2027年2月適用版の公式シラバスは、AIエージェントについて、従来の対話型生成AIとの違い、ワークフロー型と自律型、自律性のレベルを学習対象とする。問題文の決定条件は、対話型生成AIとの違いに加えて扱う観点という点である。描画方式、料金、文法は学習対象として載っていない。エージェントの動き方を分類する観点は、この版で学習対象として示されている。2027年2月試験から問われる項目である。

https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf （2027年2月適用版第3章 AIエージェント、2026-10-06確認）

第90問・ AIエージェント

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】新シラバスがAIエージェントの外部連携の詳細キーワードとして挙げる語の組み合わせとして、最も適切なものはどれか。

アMCP、MCPサーバー、権限管理、Agent Skills、データソース、アクセス権限
イディープフェイク、偽情報、情報リテラシー
ウTemperature、Top-p、トークン
エk-means、主成分分析、クラスタリング

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アMCP、MCPサーバー、権限管理、Agent Skills、データソース、アクセス権限正解

解説

【2027年2月試験から適用の新シラバス項目】正解は「MCP、MCPサーバー、権限管理、Agent Skills、データソース、アクセス権限」である。2027年2月適用版の公式シラバスは、AIエージェントの外部連携の詳細キーワードとして、MCP、MCPサーバー、権限管理、Agent Skills、データソース、アクセス権限を挙げている。2026年2月適用版にはAgent Skillsは載らない。問題文の決定条件は、外部連携の詳細キーワードという点である。他の組み合わせは、情報リテラシー、出力設定、機械学習の語である。2027年2月試験から問われる項目である。

https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf （2027年2月適用版第3章 AIエージェント、2026-10-06確認）

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執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）