生成AIパスポート入門

生成AIパスポートとは？

生成AIパスポートは、生成AIを使う人が知っておきたい基礎知識、リスク、情報リテラシー、プロンプトの考え方を問う試験です。難しい数式を解く試験というより、似た用語を区別し、業務や学習で生成AIを扱うときの注意点を選択肢から判断できるかが問われます。

独学で最初に迷いやすいのは、AIの基礎、生成AIの仕組み、著作権・個人情報・AI社会原則を同じ粒度で読もうとすることです。まず試験形式と章立てを確認し、用語の境界が曖昧になりやすい章から短い演習に入る方が進めやすくなります。

公式情報の確認

試験日、料金、申込条件、試験方式など変動する情報は、公式情報を最終確認してください。当サイトの一次情報確認日: 2026-06-27。

このページの試験仕様表は公式情報を要約したものです。章別の優先順位と学習の進め方は、当サイトの収録問題に基づく編集部の提案です。

公式情報で確認する試験仕様

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）

試験日程、受験料、出題範囲は変更されることがあります。申込前にはGUGA公式の試験要項とシラバスを確認してください。

対象者別の受験判断

生成AIを使った経験だけで決めず、何を体系化したいか、資格以外にどの能力を示す必要があるかで判断します。

対象	判断	最初の行動
生成AIを初めて学ぶ人	受験候補にできます。操作経験の有無より、AIの基本語と利用時のリスクを体系的に学びたいかで判断します。	第1章を10〜15問解き、AI・機械学習・ディープラーニングを区別する。
仕事や学習で生成AIを使う人	自己流の使い方を、著作権、個人情報、ハルシネーション、プロンプトという共通語で整理したい場合に向きます。	第4・5章を解き、実務感覚と試験上の定義がずれる箇所を記録する。
生成AIの実装力を示したい人	この資格だけでモデル開発やシステム実装の能力は証明しきれません。安全な利用判断の土台と、実装成果物を分けて用意します。	資格で補うリテラシーと、コード・設計で示す能力を分ける。
再受験する人	用語集の通読より、失点を用語混同・リスク判断・読み落としに分類して戻る方が効率的です。	60問・60分で再測定し、弱点章を2つ以内に絞る。

出題範囲は5章

AI資格ドリルでは、公式シラバスの章立てに合わせて400問を5章に分けています。章の名前だけを眺めるより、各章で何と何を区別するのかを先に押さえると、選択肢の読み違いが減ります。

第1章 AI（人工知能）65問
第2章生成AI（ジェネレーティブAI）80問
第3章現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向64問
第4章情報リテラシー・基本理念とAI社会原則111問
第5章テキスト生成AIのプロンプト制作と実例80問

最初に確認したい範囲

AIと生成AIの違い

AI、機械学習、ディープラーニング、生成AI、識別AIの関係が曖昧だと、後半のリスクや活用の問題でも説明文を取り違えます。最初に第1章と第2章で語句の位置関係を作ります。

情報リテラシーとAI社会原則

著作権、個人情報、ハルシネーション、バイアス、透明性、安全性は、常識だけで解くと選択肢の細部で外します。似た注意点を一つの固まりにせず、どのリスクに対する話なのかを分けます。

プロンプトは操作手順ではなく出題語として見る

プロンプト、ファインチューニング、RAG、ハルシネーション対策は、実務での使い方と試験上の定義が混ざりやすい範囲です。問題では「何を改善する方法か」「何を保証しないか」を確認します。

問題ではどう問われるか

定義だけでなく、問題文の語から「何を生成・参照・調整・保護する話か」を決めます。誤答になりやすい読み方も同時に確認します。

問題文の手掛かり	判断手順	よくある誤り
正解ラベル、構造発見、報酬が示される	教師あり・教師なし・強化学習のどれかを、学習時に与えられる情報から選ぶ。	利用例の印象だけで学習方式を決める。
新しい文章・画像・音声を出力する	生成AIの説明か、分類・予測など既存データの判定かを分ける。	AIを使う処理をすべて生成AIと呼ぶ。
外部情報の参照、追加学習、入力指示が示される	RAG、ファインチューニング、プロンプトを、変更する対象から区別する。	回答を改善する方法なら同じ仕組みだと考える。
権利、個人情報、機密、誤情報、偏りが示される	誰の何を守る問題か、出力後に何を検証する問題かを先に決める。	『利用しない』のような強い対策を常に正解と判断する。

最初の3日で弱点を測る

日	対象	問題数	残す証拠
初日	第1〜2章	各10問	AI・生成AIの基本語と、RAG・ファインチューニングの混同を5つ以内にする。
2日目	第3〜4章	各10問	利用事例を権利・情報管理・正確性・公平性へ分類する。
3日目	第5章と全章の短い診断	第5章10問＋各章5問	入力で改善できる点と、人が検証すべき点を分け、弱点章を2つ決める。

当サイトの問題データで厚い章

収録数が多い章は、無料問題で先に手を動かす価値があります。暗記だけで進めるより、誤答した用語を用語集に戻して確認します。

次の段階へ進む到達判定

学習開始

条件: AI・機械学習・ディープラーニング・生成AIを短く区別できる

次: 5章を一巡する学習計画へ進む。

演習移行

条件: 著作権、個人情報、機密情報、ハルシネーション、偏りを事例から分類できる

次: 章別問題で誤答選択肢の理由を確認する。

受験準備

条件: 60問・60分を完答し、迷った問題の根拠を説明できる

次: 直前1週間と試験当日の時間配分を固定する。

よくある質問

Q生成AIパスポートはどんな試験？

生成AIを使う人が知っておきたい基礎知識、リスク、情報リテラシー、プロンプトの考え方を問う試験です。難しい数式を解く試験というより、似た用語を区別し、業務や学習で生成AIを扱うときの注意点を選択肢から判断できるかが問われます。

Q生成AIパスポートは何章から出題される？

公式シラバスの章立てに合わせて5章に分かれています。章の名前だけを眺めるより、各章で何と何を区別するのかを先に押さえると選択肢の読み違いが減ります。

Q独学ではどこから確認すればいい？

次にやること

概要を確認したら、全範囲を最初から読み込むより、章別演習で現在の弱点を出します。語句の取り違えが多い場合は用語集へ、進め方で迷う場合は勉強法ページへ戻ると、復習の対象が絞れます。

生成AIパスポートの問題を解く用語集を見る勉強法を見る

当サイトは生成AIパスポートの試験実施団体とは関係のない非公式の学習サイトです。本試験問題は掲載せず、公式シラバスの範囲に沿ってオリジナル問題を作成しています。

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執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）