生成AIパスポート直前対策

生成AIパスポートの直前1週間対策

生成AIパスポートの直前期は、知らないAIサービス名を追うより、AI・生成AIの基本語、著作権・個人情報・ハルシネーション、プロンプトの判断を崩さないことが重要です。

直前期は、学習範囲を広げるより、得点に戻りやすい論点を短く反復し、誤答理由を減らす段階です。

公式要項では60分・60問、IBT方式です。以下の問題数、復習順、到達基準は公式の合格基準ではなく、当サイトが直前学習を管理するために置いた目安です。

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。

上の試験仕様は公式一次情報、以下の問題数・順序・到達判定は当サイトの学習目安です。申込内容と当日の受験条件は必ず公式案内で最終確認してください。

7日前から前日までの進め方

7日前

第1章・第2章の基本語を戻す

AI、機械学習、ディープラーニング、生成AI、Transformer、GPT、ファインチューニング、RAGを短く説明できるか確認します。

6〜5日前

章別演習で誤答を出す

正解率を眺めるだけでなく、用語混同、読み落とし、リスク判断のどれで間違えたかを分類します。

4〜3日前

リスク系を集中して回す

著作権、個人情報、機密情報、ハルシネーション、バイアス、AI社会原則を、何を防ぐ話かで分けます。

2日前

プロンプトと利用上の注意を確認

条件指定、出力形式、禁止事項、プロンプトで保証できないことを確認します。操作テクニックだけに寄せません。

前日

誤答選択肢だけ見る

新しい範囲を広げず、過去に間違えた選択肢のどこが違うかを確認します。

7日間の実行表

各日の問題数は、正解数を増やすためだけのノルマではありません。「何を間違えたか」を残し、翌日に同じ判断を再現できたところまでを完了とします。

日	学習対象	演習量	復習対象	完了条件
7日前	第1章のAI・機械学習・ディープラーニング	第1章20問	教師あり・教師なし・強化学習を、正解ラベル・構造発見・報酬で区別する	3つの学習方式を具体例付きで説明できる
6日前	第2章の生成AI・Transformer・LLM	第2章20問	生成と識別、プロンプト・RAG・ファインチューニングの役割を分ける	入力指示・外部参照・追加学習のどれかを事例から選べる
5日前	第3章の生成AI動向と利用判断	第3章20問	サービス名ではなく、入出力と利用目的、確認が必要なリスクを記録する	未知の事例でも目的とリスクに分解できる
4日前	第4章の情報リテラシー・権利・AI社会原則	第4章25問	誤答を著作権、個人情報、機密情報、誤情報、偏りに分類する	事例ごとに問題の種類と最初の対策を言える
3日前	第5章のプロンプト設計と検証	第5章20問	目的、条件、出力形式、禁止事項と、出力後の検証を分ける	プロンプトで改善できる点と別途確認すべき点を区別できる
2日前	本番と同じ60問の通し演習	60問・60分	未回答、迷った正解、誤答を分け、原因を知識不足・混同・読み落としに分類する	60分で完答し、誤答理由を当日中に1行ずつ残す
前日	誤答台帳と混同語だけを再確認	再回答10〜15問	新問には広げず、2日前に迷った選択肢の誤りを声に出して説明する	翌朝に見る論点を3つ以内に絞り、受験環境を確認する

直前1週間の到達チェック

正解率だけでなく、次の項目を説明できるかで確認します。1項目でも曖昧なら、右の立て直しを先に実行します。

基本語

AI・機械学習・DL・生成AIを区別できる
RAGとファインチューニングを用途で分けられる

未到達なら: 第1・2章を20問解き、誤答語だけ用語集へ戻る

リスク

著作権と個人情報の論点を分けられる
ハルシネーションへの対策を選べる

未到達なら: 事例を誤情報・権利・漏えい・偏りに分類する

プロンプト

条件と出力形式を分けて指定できる
プロンプトだけでは保証できない点を説明できる

未到達なら: 第5章を解き、改善できる点と検証が必要な点を分ける

1日の学習時間をどう使うか

90分程度を確保できる日の配分例です。時間が足りない日は、新問を減らしても誤答の再回答と理由確認を残します。

時間	作業	残すもの
最初の10分	前日に間違えた問題だけを何も見ずに再回答する	2回続けて迷った問題へ印を付ける
次の35分	当日の対象章を時間を測って解く	誤答だけでなく、根拠が曖昧な正解も残す
次の30分	解説と関連語を確認し、選択肢の誤りを分類する	権利・漏えい・誤情報・偏りなど原因を1問1行で記録する
最後の15分	資料を閉じて重要語を短く説明する	翌日に戻す語を3つ以内に絞る

優先して戻す範囲

似た用語の境界

教師あり/教師なし/強化学習、生成AI/従来型AI、プロンプト/RAG/ファインチューニングを優先します。

リスクと権利

著作権、個人情報、機密情報入力、ハルシネーションは直前の得点安定に効きます。

60問を読み切る速度

基本語で毎回立ち止まると時間が足りません。短い定義で戻せる状態を作ります。

直前に深追いしないこと

未知のAIサービス名の深追い

直前に新しい固有名詞を増やすより、出題範囲の基本判断を優先します。

用語集の最初から最後までの通読

通読より、間違えた語だけ戻る方が時間対効果が高いです。

予定から遅れたら: 予定より遅れた場合は、第3章の固有名詞の確認量を減らし、第1・2章の概念境界、第4章の権利と情報リスク、第5章の入力と検証は残します。演習数を減らしても、迷った正解の根拠確認と60問の通し演習は省きません。

前日・当日の確認手順

タイミング	実行すること	理由
前日の学習終了時	ログイン方法、受験端末、通信、受験場所を公式案内に沿って再確認する	知識ではなく受験環境で開始が遅れる事態を避けるため
当日の開始前	新しい用語を検索せず、前日に残した3論点だけを見る	直前の未知語で既知の判断軸を崩さないため
解答中	1問に止まり続けず、概念とリスク種別を決めてから選択肢を消す	60問を読み切る時間を確保するため