生成AIアドバイザー認定試験の勉強法

最初にやること

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   第1課題と第2課題で、AI・機械学習・深層学習・生成AIの関係を確認する。大規模言語モデル、拡散モデル、GANは、生成する対象と仕組みを一文で分ける。

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   第3課題で、役割指定、出力形式、背景・文脈、例示、思考手順、反復改善、否定条件・制約の違いを、同じ依頼文を直しながら確認する。

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   第4課題の活用ケースは、文書、マーケティング、教育、創作、コーディングの用途を暗記せず、入力・期待する出力・人が確認する事項の3列に分ける。

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   第5課題から第7課題は、ハルシネーション、著作権侵害、個人情報・機密情報、倫理原則、セキュリティ、導入ポリシーを『何を守る論点か』で分類する。

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   第8課題は単独で暗記せず、マルチモーダルAI、AIエージェント、分野別の利用拡大を、それまでの基礎・活用・リスクへ接続する。8課題とは別区分の「その他 第1章 AI事業者ガイドラインなど」は、最後に独立した1区分として確認する。

落としやすいところ

学習の進め方

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   1周目は第1〜3課題で共通語を作る

   AIの基礎、生成AIの仕組み、プロンプトを先に進めます。ここでは細部を暗記しきらず、AIと生成AIの関係、モデルの種類、入力を改善する要素を短く説明できれば次へ進みます。第4課題以降で同じ語が出たときに、基礎へ戻れる地図を作る段階です。

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   2周目は第4〜7課題を一つの架空の事例でつなぐ

   架空の議事録作成を一つ選び、入力、出力、人の確認、ハルシネーション、著作権侵害、個人情報・機密情報、責任、導入ポリシー、ROIを順番に確認します。固有の会社名や実データを使わず、同じ架空事例へ論点を重ねると、活用とリスクを別々の暗記にしなくて済みます。

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   3周目は第8課題、その他の区分、誤答を順に確認する

   最新動向は範囲を広げ続けず、第8課題にあるマルチモーダルAI、AIエージェント・自律型AI、分野別の利用拡大へ絞ります。続けて、8課題とは別区分の「その他 第1章 AI事業者ガイドラインなど」を1区分として確認します。新しいサービス名を追うより、公式サンプル問題と当サイトのオリジナル問題で迷った選択肢を、どの課題または区分へ戻すか決めます。

到達目安

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  第1・2課題のモデルを、生成対象と役割で分けられる

  大規模言語モデル、拡散モデル、GANを見たときに、名前の暗記だけでなく、何を生成する説明か、従来のルールベースAIや機械学習と何が違うかを短く言える状態を確認します。

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  第3課題のプロンプト改善を、変更前後で説明できる

  役割、背景・文脈、例、思考手順、反復、否定条件・制約のうち、どれを追加したかを判定します。改善後の出力が必ず正しいとは限らず、人の確認が残ることも説明できれば次へ進みます。

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  第4・5課題を、用途と確認事項の組にできる

  文書作成、マーケティング、教育・学習、創作活動、コーディング支援の各用途について、ハルシネーション、著作権侵害、個人情報・機密情報、過度依存、倫理原則のどれを先に確かめるかを一つ以上選べる状態にします。

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  第6・7課題で、人と組織の責任を分けられる

  AIは支援し、人が最終判断するという第6課題の役割分担と、第7課題の導入ポリシー（利用範囲・禁止事項・教育）、アクセス制御・匿名化、コスト管理の話を混ぜずに説明します。個人の注意だけで第7課題の論点を済ませたことにしない状態が完了条件です。

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  1級と2級で、同じ論点の答え方を変えられる

  2級は基礎的な知識と理解、1級は高度な理解や応用力が対象です。同じ論点を、2級の水準（基礎的な知識と理解）と1級の水準（高度な理解や応用力）に分けて、自分の習熟を確認します。両級の範囲が同じことを、求められる深さまで同じだと誤解していないか確認します。

直前に確認すること

このサイトでの使い方

当サイトには生成AIアドバイザー認定試験の予想問題を30問収録しています。 まず章別に解き、誤答した用語だけ用語集に戻すと、読むだけの学習で止まりにくくなります。

よくある質問