生成AIパスポートの過去問は
公式の公開は確認できず。サンプル問題は例題3問と代わりの練習法

更新日 2026年11月9日読む時間の目安約4分

この記事の要点

過去問は、公式サイトに公開の記載がありません。GUGA の公式サイトで入手できる問題は、サンプル問題（PDF）の例題3問と解答です。
例題はどれも四肢択一で、1問は用語の定義に当てはまるものを選ぶ形、2問は不適切なものを選ぶ形でした（もちこ道場の分析）。解説は付いていません。
3問では5章の範囲を確かめきれないので、公式テキストを章ごとに読み、章ごとに問題を解く練習で補います。

この記事の目次

公式の過去問は確認できない
サンプル問題から分かること
過去問の代わりにできる練習
第1章の問題を解いてみる
よくある質問

公式の過去問は確認できない

GUGA の公式サイトの試験の概要には、過去問についての記載がありません。公式サイトで確かめられる問題は、サンプル問題のPDFだけです。

公式で見られるもの	中身
サンプル問題（PDF）	例題3問。答えが直後に書かれている（解説はない）
過去問	記載なし
本番の合格基準	公開されていない

つまり、本番の問題を事前に見る方法はなく、手に入る公式の問題は例題の3問だけです。

サンプル問題から分かること

例題3問は、どれも選択肢が4つの四肢択一です。形を分けると、次のようになります（もちこ道場の分析。問題文は載せません）。

サンプル問題3問の問い方の内訳（もちこ道場の分析）

内容は、機械学習のしくみ、テキスト生成AIにできること、ディープフェイクの3つの話題でした。
「不適切なもの」を選ぶ問い方が3問中2問ありました。「適切なものを選ぶ」と取り違えないよう、問題文の最後を確かめる習慣が大切です。
問題文は短く、事例や長文、計算はありませんでした。

3問だけなので、形に慣れるために使い、内容は公式テキストで確かめるのがよい使い方です。

過去問の代わりにできる練習

過去問がないので、自分で「本番に近い問題を解く機会」を作ります。

サンプル問題を、最初に1回解く: 3問を解き、四肢択一の形と、「不適切なもの」を選ぶ問い方の感覚をつかみます。
章を読むごとに、その章の問題を解く: 範囲は全5章です。もちこ道場には、5章の問題（全888問）があります。第1章の114問は、登録なしで無料で解けます。
60問・60分の感覚で通して解く: 本番は60問を60分です。もちこ道場の模擬試験（60問・60分）で、1問約60秒のペースを体で覚えます。

間違えた問題は、正解だけでなく「ほかの選択肢がなぜ違うか」まで確かめると、もっともらしい選択肢に強くなります。

問題の形式は「生成AIパスポートの出題形式」、試験の難しさは「難易度」、教材は「テキスト」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

業務プロセスの自動化を検討する際、画面上のデータ処理や状況の判断を行うソフトウェアと、工場や現場で移動・搬送などを行う物理的機械の役割を区別する必要がある。このうち、人間の脳に相当し、知覚や判断などの知的処理を再現するソフトウェアプログラムを1と呼ぶ。

答えと解説を見る

正解は 1（AI（人工知能））です。

【概要】

知覚・認識・理解・学習・問題解決といった人間の知能を再現するソフトウェアがAIであり、人間でいえば脳に当たる。物理的に動く機械であるロボットとは区別される。

【図解】実験的機能

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. AI（人工知能）正解あなたの解答 AIは通常ソフトウェアの形で存在し、人の知能を再現する脳に相当する存在である。
2. ロボットあなたの解答ロボットはセンサーやモーターで物理的に動く機械であり、人間でいえば身体に当たるため、本問の脳には当たらない。
3. エキスパートシステムあなたの解答エキスパートシステムは専門家の知識を取り込んで活用する仕組みで、第2次AIブームの話題であり、本問の区別とは別の概念である。
4. ニューラルネットワークあなたの解答ニューラルネットワークは人工ニューロンを接続した集合体で、AIを支える仕組みの一つであり、脳に相当するソフトウェア全般の呼称ではない。

問2

システム開発において、あらかじめ条件と結論の対応関係が明確であり、判断プロセスの透明性や結果の予測可能性が求められる業務ではルールベースが用いられる。一方で、条件が複雑で事前に全パターンをプログラム化することが困難な業務では、データからAIが自律的に法則性やパターンを学習する1を活用するのが適切である。

答えと解説を見る

正解は 4（機械学習）です。

【概要】

条件が複雑でルールの管理が難しい業務では、AI自身が学習データを分析して規則性を自律的に学ぶ機械学習が適する。複雑な問題では機械学習が主流になっている。

【図解】実験的機能

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. ルールベースあなたの解答ルールベースは人間が定めた条件に従う方式で、判断過程は分かりやすいが、複雑な問題では大量のルール管理が難しくなり、本問の空欄には合わない。
2. エキスパートシステムあなたの解答エキスパートシステムは専門家の知識を入れ込む仕組みで、知識が増えると管理が困難になった経緯があり、自律学習の手法ではない。
3. ノーフリーランチ定理あなたの解答ノーフリーランチ定理は万能なアルゴリズムが存在しないことを表す定理であり、データから学ぶ手法そのものではない。
4. 機械学習正解あなたの解答機械学習はAI自身が学習データを分析して規則性を自律的に学ぶ方法で、複雑な問題に用いられる。