生成AIパスポートの記事

生成AIパスポートの合格点（合格基準）は公開されていません。2026年6月試験の合格率は79.90%。60問・60分の試験で、何割を目標にすればよいかと、その理由をまとめました。

生成AIパスポートの2026年6月試験の合格率は79.90%。受験資格はなく、60問・60分の四肢択一です。合格率が高くても落ちる人がいる理由と、新シラバス（2027年2月試験から）での変化をまとめました。

生成AIパスポートの過去問は、公式サイトに公開の記載がありません。公式のサンプル問題は例題3問と解答だけです。サンプル問題から分かる形と、過去問の代わりにできる練習の仕方をまとめました。

生成AIパスポートは60問・60分、四肢択一式（一部に複数選択を含む）です。公式サンプル問題で見られる問い方と、もちこ道場の5つの形式ごとの解き方、1問約60秒の時間の使い方をまとめました。

生成AIパスポートの勉強時間に、公式の目安はありません。全5章を、1日1時間・週5日で4週間で仕上げる計画例（もちこ道場の見積もり）と、新シラバス（2027年2月試験から）での注意点をまとめました。

生成AIパスポートの公式テキストは、2027年試験シラバス対応版が翔泳社から出ます（予約分は2026年11月24日から順次発送）。現行の第4版との使い分けと、問題集の選び方をまとめました。

生成AIパスポートの試験の1週間前から前日までにやることを、日ごとの表にまとめました。もちこ道場の模擬試験（60問・60分）を2回解き、出題の多い第4章を中心に弱い章を解き直す流れです。

生成AIパスポートは、自宅などからオンラインで受ける IBT 方式です。申し込み、受験環境、当日の開始から終了までの手順、結果の通知と合格証書までを、GUGA の公式サイトの案内からまとめました。

生成AIパスポートに落ちたときの再受験の決まりと、次の試験までにやることをまとめました。再受験の条件は公式サイトに記載がありません。2027年2月からシラバスが新しくなる点も、あわせて説明します。

生成AIパスポートの第1章「AIの基礎と歴史」で問われる用語を、4つのまとまりと取り違えやすい組み合わせで整理しました。第1章の問題を2問、その場で解いて確かめられます。

生成AIパスポートの第2章「生成AI」で問われる用語を、6つのまとまりと取り違えやすい組み合わせで整理しました。第2章の問題を2問、その場で解いて確かめられます。

生成AIパスポートの第3章「AIエージェント」で問われる用語を、6つのまとまりと取り違えやすい組み合わせで整理しました。第3章の問題を2問、その場で解いて確かめられます。

生成AIパスポートの第4章「生成AIのリスク予防・AI倫理・ガバナンス」で問われる用語を、6つのまとまりと取り違えやすい組み合わせで整理しました。第4章の問題を2問、その場で解いて確かめられます。

生成AIパスポートの第5章「生成AIの実践と活用事例」で問われる用語を、6つのまとまりと取り違えやすい組み合わせで整理しました。第5章の問題を2問、その場で解いて確かめられます。

過学習は、訓練データに合わせすぎて未知のデータに弱くなる現象です。対策のドロップアウト・正則化・アーリーストッピングの違いを図と表で整理し、生成AIパスポートでの問われ方と覚え方をまとめました。

教師あり学習は正解ラベルで、教師なし学習はデータの共通点で、強化学習は報酬で学びます。機械学習の3つの学び方の違いを図と表で整理し、生成AIパスポートでの問われ方と覚え方をまとめました。

Temperature と Top-p は、生成AIの出力の安定さを調整する生成パラメータです。Temperature は出力のランダムさ、Top-p は候補にする単語の範囲を調整します。違いを図と表で整理し、生成AIパスポートでの問われ方と覚え方をまとめました。

RAG は回答の前に外部の資料を検索して渡す方法、ファインチューニングはモデル自体を追加で学習させる方法です。違いを図と表で整理し、生成AIパスポートでの問われ方と覚え方をまとめました。

ハルシネーションは事実と違う内容をもっともらしく出す誤り、バイアスはデータの偏りなどで出力が偏ることです。自動化バイアスとの違いも含め、図と表で整理し、生成AIパスポートでの問われ方と覚え方をまとめました。

Zero-Shot は例を示さず指示だけで依頼する方法、Few-Shot は例を数個示してから依頼する方法です。Chain-of-Thought との組み合わせも含め、図と表で整理し、生成AIパスポートでの問われ方と覚え方をまとめました。