直前期の総復習用
生成AIアドバイザー認定試験の要点整理（チートシート）
試験が近づくと、8課題分の範囲を一つずつ復習し直す時間はなかなか取れません。このページは、公式の出題項目の第1課題から第8課題までの章構成とキーワードを課題別に一覧化し、混同しやすい概念の見分け方までまとめた要点整理です。初めて学ぶ人向けの解説ではなく、すでに予想問題を進めた人が抜けを確認するための復習教材として使ってください。
掲載しているのは、公式の出題項目ページに載った課題名・章名・キーワードだけです。定義や数値は、公式の出題項目ページに載っていない内容を補っていません。
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: 2026-10-04。
出題範囲は変更されることがあるため、受験前に公式の出題項目ページを確認してください。合格率と受験者数は公式ページに記載がないため、当サイトでも書いていません。
このページの使い方
状況によって、使い方が変わります。自分に近い行から始めてください。
まだ範囲を一周していない人
章別演習をこれから進める段階の人
このページは出題項目の一覧であり、初めて学ぶ人向けの解説ではありません。まず予想問題で8課題を一周し、間違えた課題だけをこのページで拾い直す使い方が効果的です。
一通り終えて直前期に総復習したい人
試験までの残り時間で抜けを確認したい人
課題別の要点一覧を上から読み、説明できないキーワードがあれば、その課題の演習に戻ります。次に紛らわしい概念の見分け方を確認すると、選択肢の読み違いを減らせます。
第5課題に不安がある人
リスクや著作権、情報管理の章が多く整理しきれない人
第5課題は8章あります。技術的な限界（第1〜4章）、著作権と情報管理（第5〜6章）、倫理と悪用（第7〜8章）の3つに分けて読むと、どの章の話かを取り違えにくくなります。
1級と2級で変わること
第3回試験（2026年8月30日実施）から、2級の出題範囲は1級と統一されています。このページの8課題は、どちらの級にも共通する範囲です。
違うのは求められる水準と試験の負荷です。1級は高度な理解や応用力、2級は基礎的な知識や理解が求められます。1級は100問・120分、2級は50問・60分で、合格基準はどちらも70％以上の得点です（問題の難易度により調整し、70％以下でも合格とする場合があります）。
級の選び方と受験料の比較は、1級と2級の違いにまとめています。
課題別の要点一覧
第1課題 AIの基礎理解
生成AIの前提になるAIの種類を扱う課題です。ルールベース、機械学習、深層学習、生成AIの順に、何が加わったかで区別します。
出題項目の章
- 第1章 AIとは
- 第2章 機械学習
- 第3章 深層学習（ディープラーニング）
キーワード
ルールベース、機械学習、生成AI、データ、モデル、予測、精度評価、ニューラルネットワーク、CNN、RNN
第2課題 生成AIの基礎理解
生成AIの仕組みと主要サービスを扱う課題です。大規模言語モデル、拡散モデル、GANの3つを、トークン・パラメータ・学習データの関係とあわせて整理します。
出題項目の章
- 第1章 生成AIの仕組み
- 第2章 トークン・パラメータ
- 第3章 従来のAI（機械学習、ルールベース）との違い
- 第4章 代表的な生成AIサービスの特徴
キーワード
大規模言語モデル、LLM、拡散モデル、GAN、トークン、パラメータ、学習データ、ChatGPT、OpenAI、Claude、Anthropic、Gemini、Google、Stable Diffusion
用語集で詳しく確認できる語: 大規模言語モデル、拡散モデル、GAN（敵対的生成ネットワーク）、トークン、パラメータ、学習データ、Stable Diffusion（潜在拡散モデル）、Gemini
第3課題 プロンプトエンジニアリング
プロンプトの考え方と代表的なテクニックを扱う課題です。第3章の7つのテクニックは、何を指定するかで区別します。
出題項目の章
- 第1章 プロンプトとは
- 第2章 良いプロンプトを作るための考え方・方針
- 第3章 よく利用されるプロンプトテクニック
キーワード
プロンプト、Role-playing、Context setting、Few-shot、In-context learning、Chain of Thought、Iterative Refinement、Negative/Constraint Prompting
用語集で詳しく確認できる語: Few-shot、Chain of Thought、Role-playing、Iterative Refinement
第4課題 活用ケーススタディ
ビジネス文書、マーケティング、教育・学習、創作活動、コーディング支援の5場面での活用を扱う課題です。場面ごとに、AIに任せる作業と人が確認する作業を切り分けます。
出題項目の章
- 第1章 ビジネス文書作成
- 第2章 マーケティング
- 第3章 教育・学習
- 第4章 創作活動
- 第5章 コーディング支援
キーワード
議事録、広告コピー、SNS、顧客分析、教材作成、語学学習、コード生成、デバッグ
第5課題 リスクと限界、倫理・著作権・情報管理
出題項目の章数が最も多い課題です。ハルシネーションなど技術的な限界の話と、著作権・個人情報・倫理・悪用リスクの話を分けて整理します。
出題項目の章
- 第1章 ハルシネーション（誤情報生成）
- 第2章 知識の更新限界
- 第3章 AIが不得意な領域（批判的思考、倫理判断）
- 第4章 過度依存のリスク
- 第5章 著作権侵害のリスク（学習データ・出力物の取扱い）
- 第6章 個人情報・機密情報の入力禁止ルール
- 第7章 AI利用における倫理原則（公平性・透明性・責任）
- 第8章 悪用リスク（フェイクニュース、ディープフェイク）
キーワード
ハルシネーション、知識の更新限界、過度依存、著作権侵害、個人情報、機密情報、公平性、透明性、責任、フェイクニュース、ディープフェイク
第6課題 AIと人間の役割分担
AIは支援、人間は最終判断という分担を扱う課題です。説明可能性と、意思決定支援での人間の責任を結びつけて覚えます。
出題項目の章
- 第1章 AIと人間の協働モデル（AI=支援、人間=最終判断）
- 第2章 説明可能性（Explainability）の重要性
- 第3章 AIによる意思決定支援と人間の責任
- 第4章 労働市場への影響
キーワード
協働モデル、最終判断、説明可能性、Explainability、意思決定支援、労働市場
用語集で詳しく確認できる語: 説明可能性（Explainability）
第7課題 AI導入における企業課題
企業が生成AIを導入するときのポリシー、セキュリティ、コスト、法規制を扱う課題です。
出題項目の章
- 第1章 導入ポリシーの策定
- 第2章 情報漏えい防止とセキュリティ
- 第3章 コスト管理
- 第4章 法規制・ガイドライン
キーワード
導入ポリシー、情報漏えい、アクセス制御、匿名化、コスト管理、ROI、個人情報保護法
用語集で詳しく確認できる語: 個人情報保護法
第8課題 最新動向・将来展望
マルチモーダルAI、AIエージェント、各分野への利用拡大など、最新動向を扱う課題です。
出題項目の章
- 第1章 マルチモーダルAI
- 第2章 AIエージェント、自律型AIの進化
- 第3章 医療・金融・教育など各分野での利用拡大
- 第4章 人間とAIの協働社会の未来
キーワード
マルチモーダルAI、AIエージェント、自律型AI、AI事業者ガイドライン
用語集で詳しく確認できる語: マルチモーダルAI、AIエージェント、AI事業者ガイドライン、共通の指針、AI開発者、AI提供者、AI利用者、Living Document
紛らわしい概念の整理
似た用語は、定義を一つずつ覚えるより、違いの軸を対にして覚えるほうが選択肢を見分けやすくなります。次の比較ページで、違いの軸を確認できます。
AI（人工知能）・機械学習・深層学習の違いを、包含関係と特徴量を人が決めるか自動で獲得するかから解説。G検定の最初の章で問われる判断手順と確認問題つきです。
生成AIとLLMの違いを、分類と実現技術の関係、代表的な生成AI・LLMの例、生成AIパスポートでの判断手順と確認問題まで解説します。
Zero-ShotとFew-Shotプロンプティングの違いを、プロンプトに例を入れるかどうか、モデルの重みを更新するかどうかから解説。生成AIパスポートでの判断手順と確認問題つきです。
RAGとAIエージェントの違いを、外部情報の検索、タスク分解、ツール実行、フィードバックループ、組み合わせ方から生成AIパスポート向けに解説します。
よくある質問
このチートシートだけで合格できる？
できません。このページは公式の出題項目を課題別に並べた復習用の要点整理で、問題を解く練習はできません。予想問題と組み合わせ、説明できないキーワードを確認する使い方をしてください。
1級と2級で覚える範囲は違う？
第3回試験（2026年8月30日実施）から、2級の出題範囲は1級と統一されています。範囲は同じで、1級は高度な理解や応用力、2級は基礎的な知識や理解が求められます。
どの課題から読めばいい？
公式の出題項目どおり第1課題から第8課題まで順に読むと、AIの基礎、生成AIの仕組み、プロンプト、活用、リスク、役割分担、企業導入、最新動向の流れになります。時間がない場合は、章数が最も多い第5課題を先に確認してください。
用語集との違いは？
用語集は用語を1件ずつ詳しく確認するページです。このチートシートは8課題の全体像と章構成を先に把握するときに使います。定義が必要な語は、用語集の個別ページへ移ってください。