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生成AIパスポート 学習計画

生成AIパスポートの1週間学習計画

生成AIパスポートを1週間で進めるなら、毎日90〜120分程度を確保し、読む時間より問題を解いて戻る時間を長く取る計画にします。初日に第1章から始め、技術用語、RAG、権利・情報管理、プロンプトの順で5章を一巡し、6日目に弱点だけを再演習します。

1週間での完了条件は、収録問題を一度見ることではなく、RAGとファインチューニング、ハルシネーションとバイアス、著作権と個人情報などの混同を自分の言葉で解消できることです。正解番号は覚えず、問題文の条件語と各誤答選択肢がずれる理由を記録します。

この短期計画は、生成AIを使った経験があり、試験日まで7日しかない人向けです。AI用語を初めて学ぶ場合や、平日に30分しか取れない場合は、2週間または1か月計画へ切り替えてください。

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。

学習計画は当サイトの目安です。試験日、申込条件、出題範囲は公式情報を最終確認してください。

前提条件

  • 7日間とも学習時間を確保し、1〜5日目は1章ずつ、6日目は弱点、7日目は確認だけに使う。
  • 各日の新規問題は20〜30問を目安にし、正答率より誤答理由を一文で残すことを優先する。
  • 第4章の著作権・個人情報・機密情報を一般常識だけで答えず、用語の対象と問題文の条件で判断する。
  • 公式試験情報、出題範囲、申込条件は公式ページで最終確認し、学習計画の目安と公式事実を分ける。

この計画が向く人

向いている

生成AIを日常的に使い、AIと機械学習の基本語を見たことがあり、7日間とも90分以上を確保できる人です。問題演習を中心にして、知らない語だけ戻れることが前提です。

条件付きで可能

生成AIは使っているものの、著作権や個人情報、AI社会原則を学んでいない人です。第4章を削らず、技術分野の読み込みを短くして情報管理へ時間を移します。

期間を延ばす

AI用語が初めて、平日は30分未満、または初日の20問で選択肢の半分以上を説明できない人です。2週間計画へ切り替え、読む日と解く日を分けます。

日ごとの計画

日程学習対象解く問題数復習対象完了条件
1日目第1章 AI(人工知能): AI・機械学習・ディープラーニング、教師あり・教師なし・強化学習第1章を20問正解ラベル、構造発見、報酬の条件語で3つの学習を分ける3つの学習方法とAI・機械学習の関係を一文ずつ説明できる
2日目第2章 生成AI: Transformer、LLM、生成モデル、ハルシネーション第2章を25問+前日の誤答5問生成する仕組みと、事実と異なる出力というリスクを別の論点として整理するTransformer・LLM・ハルシネーションを役割で区別できる
3日目第3章 生成AIの動向: RAG、チャンク、ベクトルデータベース、ファインチューニング第3章を25問+混同語5問外部検索と追加学習の処理順を図にし、誤答選択肢のずれを確認する社内文書の参照とモデル調整の場面を正しく選べる
4日目第4章 情報リテラシー: 著作権、個人情報、機密情報、ハルシネーション、バイアス第4章を30問+前日までの誤答5問権利、情報の種類、出力上のリスクに誤答を分類する一般論ではなく、問題文が問う対象を示して選択肢を切れる
5日目第5章 プロンプト: 指示、条件、出力形式、Zero-Shot・Few-Shot、業務利用時の注意第5章を25問+第4章の誤答5問プロンプトの工夫と、RAG・ファインチューニングによる改善を分ける入力指示の改善で保証できないことを説明できる
6日目弱点章の再演習: 5日分の誤答を用語・読み違い・似た概念の混同に分類最も弱い2章を各20問同じ論点の誤答を並べ、正解理由より先に誤答を選んだ原因を直す弱点2分野で同じ誤答を繰り返さず、判断手順を口頭で再現できる
7日目総確認: 第4章のリスク語、第3章のRAG、第5章のプロンプトを優先全5章から30問。新規は増やさない誤答済み問題と用語チェックだけに絞り、公式案内と当日の準備を確認する新しい教材を開かず、残った弱点を3項目以内に絞って説明できる

演習から復習へ戻る手順

時点行動完了の証拠
条件語を拾う問題文から、外部検索、追加学習、権利、情報の種類、出力形式などの条件語を一つ選ぶ。何を問う問題かを用語名ではなく一文で言える。
誤答を分類する誤答を知識不足、似た概念の混同、問題文の読み違いの3種類へ分ける。次に読むページと解き直す章を一つに決められる。
本文へ戻る用語集か章別解説へ戻り、正解だけでなく誤答選択肢との違いを確認する。各選択肢が対象・役割・前提のどこでずれるか説明できる。
翌日に再演習する同じ問題をすぐ暗記せず、翌日に同じ論点を含む問題を5問解く。選択肢の順番が変わっても条件語から判断できる。

遅れた場合の調整

1日遅れたら、第1章と第2章を同日に浅く読むのではなく、新規問題を各10問へ減らし、第4章の学習日を削らない。

2日以上遅れたら、用語を全件暗記する作業を止め、RAG・権利と情報管理・プロンプトの3領域と誤答済み問題へ絞る。

30問解いても誤答理由を説明できない日は、次章へ進まず、同じ章の用語ページと解説へ30分だけ戻る。

最終日に未学習範囲が残っても新規教材を追加せず、既に解いた問題の誤答と公式案内の確認を優先する。

やらなくてよいこと

×生成AIツールの使い方だけを読む

×前日に新しい教材へ広げる

×正解番号だけ覚える

遅れを翌日へ持ち越さない再計画

残り7日では、遅れを休日へまとめて送る余裕がありません。その日の終了時に未完了を一つだけ選び、翌日の最初の再回答へ固定します。二つ以上残った場合は、新規範囲を減らして復習枠を確保します。 遅れた日は、未消化の問題をそのまま翌日に足しません。知識不足、似た用語の混同、問題文の読み落としのどれで止まったかを先に記録し、知識不足なら用語集、混同なら比較記事、読み落としなら同じ章の短い再演習へ戻します。 再開判定では、用語の定義だけでなく、生成物を利用する前に権利、個人情報、出力根拠のどれを確認するかまで答えます。正解していても確認行動を言えない問題は復習済みにせず、翌日の5問へ残します。

4日目終了時点で全範囲へ一度も触れていない場合は、細部の暗記を止めて未着手分野の診断を優先します。6日目以降は新しい教材を開かず、誤答理由と時間配分だけを確認します。 削らないのは、第1章のAI・機械学習・ディープラーニングの関係、第4章の権利・情報管理・AI社会原則、第5章の入力設計と生成結果の確認です。残り日数が減った場合は新しい用語を広げる量を減らし、この3領域で誤答理由を説明できる状態を優先します。 翌日は前日の未完了分から始めず、5問だけ再回答して理解が戻ったかを確認します。4問以上で根拠を言えれば通常計画へ戻し、同じ混同が残れば新規問題を半分にして、解説と用語比較へ時間を移します。 5日目の終了時に未着手分野がある場合は、6日目の新規演習を止め、各分野を少数問ずつ診断します。7日目へ残すのは誤答理由が説明できない論点だけにし、教材の通読や新しい問題集の開始は行いません。

記録欄には誤答した用語、混同した相手、利用前に必要な確認行動を残します。 毎日の終了時に更新し、4日目と6日目に未着手分野がないかを見直します。

この再計画は1週間の学習目安です。試験日や申込期限は変更せず、1日ごとの新規範囲と復習量だけを組み替えます。

到達判定

  • AI・機械学習・ディープラーニングと3つの学習方法を区別できる
  • RAGの検索・参照とファインチューニングの追加学習を処理順で説明できる
  • 著作権、個人情報、機密情報、ハルシネーション、バイアスを対象の違いで選べる
  • プロンプトの工夫で出力を調整することと、正確性を保証することを混同しない
  • 弱点2章の再演習で、同じ誤答の原因を説明して避けられる

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