生成AIパスポートの試験では、多くの専門用語が登場します。用語の意味を正確に理解しているかどうかが、合否を分けるポイントです。
この記事では、試験に出やすい重要用語を章ごとに整理します。試験直前の総復習にも活用してください。
第1章：AIの基礎の用語
- AI（人工知能） — 人間のように考える・学ぶ・判断する機能をコンピュータに持たせる技術
- 機械学習 — データからパターンを自動的に学ぶ技術。AIの中核的な手法
- 教師あり学習 — 正解ラベル付きのデータで学習する方法
- 教師なし学習 — 正解なしでデータの構造やグループを見つける方法
- 強化学習 — 試行錯誤を通じて、報酬を最大化する行動を学ぶ方法
- ニューラルネットワーク — 人間の脳の神経回路を模倣した計算のしくみ
- ディープラーニング（深層学習） — ニューラルネットワークを多層にして複雑なパターンを学ぶ技術
- 過学習（オーバーフィッティング） — 学習データに適合しすぎて、新しいデータに対応できなくなる現象
- 転移学習 — ある分野で学んだ知識を、別の分野に活用する技術
- 特徴量 — AIがデータの中から注目する特徴のこと
- シンギュラリティ — AIが人間の知能を超えるとされる仮説上の転換点
第2章：生成AIの用語
- 生成AI（Generative AI） — 文章、画像、音声などを新しく生成できるAIの総称
- LLM（大規模言語モデル） — 大量のテキストデータを学習した巨大な言語AIモデル
- Transformer — 2017年にGoogleが発表した、現在の主要AIの基盤となるアーキテクチャ
- Attention（注意機構） — 文章中の関連する言葉同士の関係をAIが自動的に見つけるしくみ
- GPT — OpenAIが開発した文章生成モデル。Transformerベース。「次の単語を予測する」方式
- BERT — Googleが開発した文章理解モデル。Transformerベース。「文脈から空欄を埋める」方式
- ハルシネーション — AIが事実でない内容をもっともらしく生成してしまう現象
- アラインメント — AIの出力を人間の意図や価値観に沿わせるための技術・取り組み
- RLHF — 人間のフィードバックを使った強化学習。アラインメントの手法のひとつ
- ファインチューニング — 学習済みモデルを特定の目的に合わせて追加学習すること
- トークン — AIが文章を処理するときの最小単位
- パラメータ — AIモデル内の調整可能な数値。多いほど表現力が高い
第3章：生成AIの最新動向の用語
- マルチモーダルAI — テキスト、画像、音声など複数種類のデータを扱えるAI
- AIエージェント — 自律的に判断しながら複数のタスクを実行するAIのしくみ
- RAG（検索拡張生成） — 外部データを検索して参考にしながら回答を生成するしくみ
- ディープフェイク — AI技術で作られた偽の動画・音声コンテンツ
- 拡散モデル（Diffusion Model） — ノイズから徐々に画像を復元していく画像生成の手法
第4章：リスク・法規制の用語
- 著作権 — 創作物を作った人に与えられる、無断コピーなどを禁止する権利
- 著作権法第30条の4 — AIの学習のための著作物利用を一定条件で認める日本の規定
- 肖像権 — 自分の顔や姿を無断で撮影・公開されない権利
- パブリシティ権 — 有名人の名前や顔が持つ経済的価値を守る権利
- 個人情報保護法 — 個人情報の取り扱いを規制する日本の法律
- AIガバナンス — 組織がAIを適切に管理・運用するための体制やルール
- 公平性・透明性・説明責任 — AI倫理の基本原則
第5章：プロンプトの用語
- プロンプト — 生成AIに入力する指示文
- Zero-Shot — 例を示さずに指示だけ出す方法
- One-Shot — 例を1つ示してから指示を出す方法
- Few-Shot — 例を複数（2〜5個）示してから指示を出す方法
- プロンプトインジェクション — AIの事前設定を無視させようとする悪意のある入力
- Chain of Thought（CoT） — AIにステップごとに考えさせることで回答精度を上げるテクニック
- システムプロンプト — AIの動作を事前に設定する指示。ユーザーには見えないことが多い
用語を覚えるコツ
- 丸暗記ではなく、意味と背景を理解する
- 似ている用語はセットで比較して覚える（GPT vs BERT、Zero-Shot vs Few-Shotなど）
- このサイトの各記事を読んで、具体例とともに理解する
- 用語カードを作ってスキマ時間に確認する
シラバスの全体像は「生成AIパスポートのシラバスをやさしく整理する」で確認できます。
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