公式の出題項目ページで確認
生成AIアドバイザー認定試験の出題範囲（8課題）と学習ページ
生成AIアドバイザー認定試験の出題範囲は、AIの基礎理解から最新動向・将来展望までの8つの課題です。第3回（2026年8月30日実施）から、2級の出題範囲も1級と同じになりました。
このページでは、課題ごとの章立てと、当サイトの学習ページ・収録問題数の対応を一覧にします。収録問題は8課題の合計で81問です。
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: 2026-10-18。
出題範囲は改定される場合があります。学習を始める前に、公式の出題項目ページで最新の内容を確認してください。
1級と2級で範囲は同じか
公式の出題項目ページは、第3回試験（2026年8月30日実施）から2級の出題範囲を変更し、1級と統一したと案内しています。出題範囲は共通ですが、各級で求められる知識水準や理解の深さ、出題内容の難易度は異なります。
1級は、より高度な理解や応用力を問う内容が中心で、2級は基礎的な知識や理解を問う内容が中心です。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。ただし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。
8課題の中身と学習ページ
| 課題 | 章立て（公式の出題項目） | 当サイトの収録問題 | 学習ページ |
|---|---|---|---|
| 第1課題AIの基礎理解 | 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）。ルールベースから機械学習、生成AIへの流れ、精度評価、ニューラルネットワーク、CNN、RNNを扱う | 10問 | 第1課題の問題と解説 |
| 第2課題生成AIの基礎理解 | 第1章 生成AIの仕組み（大規模言語モデル・拡散モデル・GAN）／第2章 トークン・パラメータ／第3章 従来のAIとの違い／第4章 代表的な生成AIサービスの特徴 | 10問 | 第2課題の問題と解説 |
| 第3課題プロンプトエンジニアリング | 第1章 プロンプトとは／第2章 良いプロンプトを作る考え方／第3章 よく利用されるプロンプトテクニック（役割指定・形式指定・文脈提供・Few-shot・Chain of Thought・反復改善・否定条件） | 14問 | 第3課題の問題と解説 |
| 第4課題活用ケーススタディ | 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 | 10問 | 第4課題の問題と解説 |
| 第5課題リスクと限界、倫理・著作権・情報管理 | ハルシネーション、知識の更新限界、過度依存、著作権侵害のリスク、個人情報・機密情報の入力禁止ルール、倫理原則、悪用リスク（フェイクニュース・ディープフェイク）の全8章 | 9問 | 第5課題の問題と解説 |
| 第6課題AIと人間の役割分担 | 第1章 AIと人間の協働モデル／第2章 説明可能性／第3章 意思決定支援と人間の責任／第4章 労働市場への影響 | 8問 | 第6課題の問題と解説 |
| 第7課題AI導入における企業課題 | 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 | 10問 | 第7課題の問題と解説 |
| 第8課題最新動向・将来展望 | 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／第3章 各分野での利用拡大／第4章 人間とAIの協働社会の未来／その他 AI事業者ガイドラインなど | 10問 | 第8課題の問題と解説 |
| 合計 | 81問 |
当サイトの学習ページの番号は、問題を並べた順になっています。第4課題の学習ページは8番目で、第5課題から第8課題は1つずつ前にずれています。表のリンクから開けば迷いません。公式の出題項目ページには課題ごとの出題数が書かれていないため、この表の問題数は当サイトに収録した数で、本番の配点の目安ではありません。
最後の課題にあるAI事業者ガイドライン
第8課題には、章の「その他」としてAI事業者ガイドラインなどが示されています。総務省と経済産業省が公表する資料で、第1.1版の概要資料は令和7年3月28日付です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 公表している機関 | 総務省と経済産業省 |
| AIの事業活動を担う3つの主体 | AI開発者（AIシステムを開発する事業者）、AI提供者（AIシステムを組み込んだサービスをAI利用者などに提供する事業者）、AI利用者（事業活動でAIシステムやAIサービスを利用する事業者） |
| 10の共通の指針 | 人間中心、安全性、公平性、プライバシー保護、セキュリティ確保、透明性、アカウンタビリティ、教育・リテラシー、公正競争確保、イノベーション |
| 基本的な考え方 | 事業者の自主的な取組の支援、国際的な議論との協調、読み手にとっての分かりやすさの3つ。対策の程度をリスクの大きさと蓋然性に対応させる「リスクベースアプローチ」に基づく |
| 位置づけ | 「Living Document」として、アジャイル・ガバナンスの思想を参考に適宜更新される |
生成AIアドバイザーの公式講座
主催団体の全日本情報学習振興協会が「SMART合格講座」で提供するオンライン講座です。書籍の公式テキスト・問題集はなく、学習用には「SMART教科書」（約7時間）と「SMART答練」（約1時間54分）があります。
受講料は単体で教科書11,000円・答練7,500円（税込）です。1級・2級の試験と同時に申し込むと、教科書は1,980円、答練は5,000円になります（2026年10月12日に公式ページで確認）。これから受験を申し込む人は、同時申込の方が安く済みます。
SMART合格講座を見る講座は、移動先の講座一覧の「IT・技術」にあります。
状況別の学ぶ順番
ふだんから生成AIを使っている
第2課題と第3課題は経験で解ける部分が多い一方、第5課題（リスクと限界、倫理・著作権・情報管理）と第7課題（企業課題）は、使った経験のない論点が問われます。ここを先に演習して、正答率を確かめます。
AIの用語をほとんど知らない
第1課題から順に進めます。第1課題の機械学習と深層学習が、第2課題の大規模言語モデルや拡散モデルの前提になります。
2級を受ける
公式は、出題範囲は1級と2級で共通で、求められる知識水準や理解の深さ、難易度が異なると説明しています。2級は基礎的な知識や理解を問う内容が中心です。範囲を絞らず8課題を一通り押さえます。
1級を受ける
1級は、より高度な理解や応用力を問う内容が中心とされています。第3課題のプロンプトテクニックと、第4課題の活用場面は、手順や使い分けまで説明できるようにします。
試験が近い
課題ごとの収録問題数が多い第3課題(14問)から、間違えた問題の解説を読み直します。時間が限られるなら、要点整理のページで8課題の重要語を一度に確認します。
よくある質問
生成AIアドバイザー認定試験の出題範囲は？
公式の出題項目ページでは、AIの基礎理解、生成AIの基礎理解、プロンプトエンジニアリング、活用ケーススタディ、リスクと限界・倫理・著作権・情報管理、AIと人間の役割分担、AI導入における企業課題、最新動向・将来展望の8課題が示されています。
1級と2級で出題範囲は違う？
第3回試験（2026年8月30日実施）から、2級の出題範囲は1級と共通になりました。ただし、各級で求められる知識水準や理解の深さ、出題内容の難易度は異なります。
AI事業者ガイドラインは出題範囲に入っている？
公式の出題項目の第8課題に、「その他」の章としてAI事業者ガイドラインなどが示されています。
当サイトで演習できる問題は何問？
8課題の合計で81問です。課題別の問題数は、このページの表で確認できます。