生成AIパスポートの試験対策を始めるなら、まず「何が出題されるのか」を把握しておくことが大切です。
この記事では、生成AIパスポートのシラバス（出題範囲）を5つの章に分けてやさしく整理します。各章で何が問われるのか、どこに注意すればよいのかを確認しましょう。
第1章：AIの基礎
AIとは何か、という基本中の基本から始まる章です。
主な学習テーマ
- AIの定義と歴史（第1次〜第3次AIブーム）
- 機械学習の基本（教師あり学習、教師なし学習、強化学習）
- ニューラルネットワークとディープラーニング
- 過学習、転移学習などの重要概念
学習のポイント
この章は他の章の土台です。特に「機械学習」「ディープラーニング」「ニューラルネットワーク」の関係性を正確に理解しておくことが重要です。
詳しくは「生成AIパスポート第1章のポイント」で解説しています。
第2章：生成AI
生成AIのしくみに関する章で、技術的な内容が最も多い章です。
主な学習テーマ
- 生成AIとは何か
- 大規模言語モデル（LLM）
- Transformerのしくみ
- Attention（注意機構）
- GPT、BERT、ChatGPTの違い
- 画像生成AIのしくみ
- ハルシネーション、アラインメント
学習のポイント
用語が最も多い章です。すべてを深く理解する必要はなく、「それぞれが何をするものか」をざっくり理解できれば大丈夫です。GPTとBERTの違いは頻出なので押さえておきましょう。
詳しくは「生成AIパスポート第2章のポイント」で解説しています。
第3章：生成AIの最新動向
生成AIでできることや、主要なサービスについて問われる章です。
主な学習テーマ
- テキスト生成、画像生成、音声生成、動画生成
- 主要サービスの特徴（ChatGPT、Gemini、Claudeなど）
- マルチモーダルAI
- AIエージェント、RAG
- ディープフェイク
学習のポイント
実際にChatGPTなどを使ったことがある人には取り組みやすい章です。各生成AIサービスの特徴の違いを整理しておくと、選択問題で迷いにくくなります。
詳しくは「生成AIパスポート第3章のポイント」で解説しています。
第4章：リスク・法規制
生成AIを使うときの注意点や、法律に関する章です。
主な学習テーマ
- ハルシネーションのリスク
- 著作権と生成AI
- 個人情報保護
- 肖像権とパブリシティ権
- ディープフェイクのリスク
- フェイクニュースとAI
- AI倫理とガバナンス
学習のポイント
技術よりも法律や倫理の知識が問われる章です。著作権と個人情報保護は特に出題されやすいので、基本的な考え方を理解しておきましょう。
詳しくは「生成AIパスポート第4章のポイント」で解説しています。
第5章：プロンプトエンジニアリング
生成AIを上手に使うためのプロンプト技術に関する章です。
主な学習テーマ
- プロンプトとは何か
- Zero-Shot、One-Shot、Few-Shot
- プロンプトの構成要素
- 効果的なプロンプトの書き方
- プロンプトインジェクション（攻撃手法）
学習のポイント
実践的な章なので、実際にChatGPTでプロンプトを試してみると理解が深まります。Zero-Shot、Few-Shotの違いは必ず押さえておきましょう。
詳しくは「生成AIパスポート第5章のポイント」で解説しています。
シラバス全体を通して意識すること
- 用語の丸暗記ではなく、意味の理解を優先する
- 似ている用語は表にして比較する
- 実際にChatGPTを触ってみると、複数の章の内容がつながる
- 法律・倫理の分野を後回しにしない
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