生成AIパスポートの当日の流れ
IBT 受験の準備から結果・合格証書まで

更新日 2026年11月9日 読む時間の目安 約5分
この記事の要点
  • 試験はオンラインの IBT 方式で、受験期間(各月の1日〜月末)の中なら好きな時間に受けられます。申し込みは、受ける回の前月末までです。
  • 開始ボタンを押したあとは途中で退出できず、一時停止もできません。時間(60分)が過ぎると自動で終わります。受けるのは他の人が入らない個室のような場所で、デュアルディスプレイや翻訳ツールは使えません。
  • 結果は、試験の翌月中旬ごろ(目安は20日頃まで)にメールとマイページで分かります。合格すると、合格証書とロゴをマイページからダウンロードでき、オープンバッジも発行されます。
この記事の目次
  1. 全体の流れ
  2. 申し込み
  3. 受験の環境
  4. 当日の手順
  5. 結果と合格証書
  6. 第1章の問題を解いてみる
  7. よくある質問

全体の流れ

生成AIパスポートは、決まった受験期間の中で、自分の都合のよい時間にオンラインで受ける試験です。

申し込みから合格証書までの流れ 申し込み 前月末まで 環境確認 個室・回線 受験 60問・60分 結果 合格証書 受験期間は各月の1日から月末まで
申し込みから合格証書までの流れ(GUGA の公式サイトをもとに、もちこ道場がまとめたもの)

申し込み

専用の申込フォームから、一般個人会員の登録、試験の申し込み、公式テキストの購入をまとめて行えます。申し込んだあとは、マイページで情報を確かめられます。

受験する月 申込期間
2月 前年10月1日〜1月31日
4月 2月1日〜3月31日
6月 4月1日〜5月31日
8月 6月1日〜7月31日
10月 8月1日〜9月30日

受験料は11,000円(税込。学生は5,500円で、学生であることを証明できない場合は対象外)です。受験期間に入ってからは、その回には申し込めません。次回以降には申し込めます。

受験の環境

公式サイトで案内されている主な条件です。

  • 場所: 他の人が入らない、個室のような環境。カフェや公園などは不可です。
  • 机の上: 受験に必要なもの以外は置けません。筆記具も禁止とされています。
  • 画面: デュアルディスプレイ(複数のモニター)は使わず、翻訳ツールは無効にします。
  • パソコン: Windows 10/11 または macOS 11(Big Sur)以上。ブラウザは Chrome・Safari・Edge・Firefox の最新版。
  • 回線: 5Mbps 以上の安定した回線(Wi-Fi または有線)。JavaScript を有効にします。

当日の手順

  1. 受験の環境が整っているかを確かめます。
  2. マイページにログインします。
  3. 「試験ページへ」から試験のページに進みます。
  4. 「試験開始」のボタンを押して始めます。開始後は途中で退出できません。
  5. 終わったら、「試験終了」のボタンを確実に押します。
  6. 結果は、あとからメールとマイページで確認します。

途中で一時停止する機能はありません。制限時間を過ぎると自動で終わります。受験期間の最終日は24時に終わるので、23時30分に始めると、60分あっても24時に終わります。時間に余裕のある日を選びます。

体験記では、見直しを入れても30〜40分ほどで終えた人が多いようです(体験記による。公式の情報ではありません)。問題の形は「出題形式」にまとめています。

結果と合格証書

結果は、試験の翌月中旬ごろ(目安は20日頃まで。採点の状況で前後します)に、登録のメールとマイページで分かります。合格基準は公開されていませんが、通知メールには、その回の全受験者の得点を集計・分析した結果が載ります。

合格すると、合格証書と生成AIパスポートのロゴをマイページからダウンロードできます(郵送はありません)。スマートフォンのブラウザは推奨されておらず、パソコンの Chrome が推奨されています。ブロックチェーン技術を使ったデジタル証明書のオープンバッジも発行されます。資格は無期限です。

直前の過ごし方は「直前の1週間にやること」に、落ちたときは「落ちたとき」にまとめています。

第1章の問題を2問、解いてみる

もちこ道場の第1章(無料体験)の問題です。演習画面と同じ解説(図解・選択肢ごとの解説)を付けています。

問1

顧客の購買履歴データは存在するものの、事前の分類タグや正解ラベルが付与されていない状態から、AI自身にデータの共通点や購買傾向のパターンを発見させ、似た特徴を持つ顧客グループに分類させる手法として1を活用すると、未知の顧客セグメントの抽出に役立つ。

答えと解説を見る

正解は 2(クラスタリング)です。

【概要】

正解ラベルを使わず、AIが自らデータの共通項を探して似たもの同士をグループに分ける方法がクラスタリングである。教師なし学習の代表例で、傾向の把握に役立つ。

【図解】実験的機能

クラスタリングと次元削減 クラスタリングと次元削減

図解は実験的機能です。内容を簡略化しているため、公式テキストの記載と異なることがあります。

【各選択肢の解説】

  • 1. 回帰分析あなたの解答 回帰分析は数値の関係から値を予測する手法で、正解タグなしで似た顧客をグループ分けする手法ではなく、顧客セグメントの抽出には当たらない。
  • 2. クラスタリング正解あなたの解答 クラスタリングは入力データを共通項のあるグループごとに分類する教師なし学習の手法で、正解ラベルがなくても使える。
  • 3. アーリーストッピングあなたの解答 アーリーストッピングは学習を途中で打ち切って過学習を防ぐ方法であり、顧客を分類する手法ではない。
  • 4. 正則化あなたの解答 正則化はパラメータを制限して情報量を抑え過学習を防ぐ方法であり、顧客グループの発見とは関係しない。

問2

製品の品質管理やアンケート分析において、膨大な数の評価項目(特徴量)が存在してデータの全体傾向の把握や可視化が困難な場合、重要な情報や骨組みだけを残して細かい部分を省略する1を適用することで、データ構造をシンプルにし、計算処理の負担を軽くすることができる。

答えと解説を見る

正解は 2(次元削減)です。

【概要】

入力データの細かい部分を省き、重要な情報だけを残してデータの全体構造を把握しやすくする方法が次元削減である。情報量が抑えられ、処理も軽くなる。

【図解】実験的機能

クラスタリングと次元削減 クラスタリングと次元削減

図解は実験的機能です。内容を簡略化しているため、公式テキストの記載と異なることがあります。

【各選択肢の解説】

  • 1. ドロップアウトあなたの解答 ドロップアウトは学習時に一部のノードを休ませて過学習を防ぐ方法であり、評価項目を絞ってデータを単純にする手法ではない。
  • 2. 次元削減正解あなたの解答 次元削減は教師なし学習の手法で、重要な情報だけを残して構造をシンプルにし、処理の負担を軽くする。
  • 3. 転移学習あなたの解答 転移学習は学習済みモデルの知識を別のタスクに再利用する手法で、評価項目の整理を目的とする本問には合わない。
  • 4. 教師あり学習あなたの解答 教師あり学習は正解ラベル付きデータで学習する方法で、特徴を省略してデータを単純にする手法ではない。
この続きを解く

第1章の114問は、登録なしでそのまま解けます。解説と図解も同じ形で付いています。

第1章の続きを解く

よくある質問

スマートフォンやタブレットで受けられますか?

公式のよくある質問には、PC・スマートフォン・タブレットから期間中いつでも受験できると書かれています。いっぽう、推奨環境の案内は Windows 10/11 と macOS 11 以上など、パソコンの条件で書かれています。端末の条件は、申し込むときの案内で必ず確かめてください。

試験の途中で通信が切れたらどうなりますか?

確かめた範囲では、切れたときの扱いは公式サイトで見つかりませんでした。一時停止の機能はなく、時間は進みます。回線が安定した場所と時間を選び、困ったときの問い合わせ先(受験期間中の平日10:00〜18:00)を控えておくと安心です。

英語で受けられますか? 支払いは?

試験は日本語のみで、支払いは日本円のみです。国籍は問われません。個人はクレジットカードと PayPay で支払えます。決済が完了したあとのキャンセルと返金は、原則として受け付けられません。

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出典・注記

試験の日程・受験料・合格率などの公式の情報は、2026年11月9日にGUGA(生成AI活用普及協会)の公式サイトで確認しました。最新の情報は公式ページで確かめてください。

  1. 生成AIパスポート 試験の概要(GUGA 公式)
  2. よくある質問(GUGA 公式)