生成AIパスポート（GUGA）の次の試験日・申込期間・受験料と、試験までのカウントダウン。2027年2月試験からの新シラバス（AIエージェント）にも対応した「生成AIパスポート 完全攻略講座（全20回）」の動画と、オリジナルの練習問題で対策できます。
生成AIパスポート 完全攻略講座この検定講座だけで受かる！※動画講座と練習問題で学べる独自の講座です。合格を保証するものではありません。
この検定の問題・用語暗記は、無料の会員アプリで想定問題・模擬試験・苦手の復習・試験日カウントダウン。成績はどの端末でも続きから。
無料で使う生成AIパスポートの試験概要
| 主催 | 一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA） |
|---|---|
| 試験方式 | オンライン（IBT方式。自宅などで受験） |
| 試験時間 | 60分 |
| 問題数・形式 | 60問（4つの選択肢から、適切・不適切なものを1つまたは複数選ぶ） |
| 受験料（税込） | 一般 11,000円／学生 5,500円 |
| 合格基準 | 非公開 |
| 公式サイト | https://guga.or.jp/generativeaiexam/ |
出題範囲（章）
- 第1章 AI（人工知能）の基礎と歴史
- 第2章 生成AI
- 第3章 AIエージェント
- 第4章 リスク・AI倫理・ガバナンス
- 第5章 生成AIの実践と活用
問題形式と対策
オンライン（IBT）60分・60問の四肢択一。「適切なものはどれか」「不適切なものはどれか」を選ぶ形が中心で、1問あたり約1分。用語の定義と、似た用語・リスクのちがいがよく問われる。
試験日程
| 回 | 試験日・受験期間 ／ 申込期間 |
|---|---|
| 2027年2月試験 | 2027年2月1日（月）〜2027年2月28日（日） 申込 2026年10月1日（木）〜2027年1月31日（日） この回から新シラバス（「AIエージェント」の章が加わる） |
| 2027年4月試験 | 2027年4月1日（木）〜2027年4月30日（金） 申込 2027年2月1日（月）〜2027年3月31日（水） 年間日程は変わる可能性あり（GUGA） |
| 2027年6月試験 | 2027年6月1日（火）〜2027年6月30日（水） 申込 2027年4月1日（木）〜2027年5月31日（月） 年間日程は変わる可能性あり（GUGA） |
| 2027年8月試験 | 2027年8月1日（日）〜2027年8月31日（火） 申込 2027年6月1日（火）〜2027年7月31日（土） 年間日程は変わる可能性あり（GUGA） |
| 2027年10月試験 | 2027年10月1日（金）〜2027年10月31日（日） 申込 2027年8月1日（日）〜2027年9月30日（木） 年間日程は変わる可能性あり（GUGA） |
生成AIパスポート 完全攻略講座（全20回）
- 第1回AI・機械学習・ディープラーニング・生成AIの関係、大規模言語モデル（LLM）、トークン、プロンプト、ハルシネーション、マルチモーダル、AIエージェント、RAG、プロンプトインジェクション、シャドーAI の定義と例（試験の形式は冒頭30秒）動画公開中
- 2AI（人工知能）とは？歴史と3回のブーム探索・推論、知識表現、機械学習・ディープラーニング準備中（1回ずつ公開します）
- 3機械学習の基本教師あり・教師なし・強化学習、学習と推論準備中（1回ずつ公開します）
- 4ディープラーニングとニューラルネットワーク層・パラメータ・学習データ、GPU準備中（1回ずつ公開します）
- 5生成AIとは？できること・できないことテキスト・画像・音声・動画の生成、従来のAIとの違い準備中（1回ずつ公開します）
- 6大規模言語モデル（LLM）のしくみトークン、次の単語の予測、事前学習とファインチューニング準備中（1回ずつ公開します）
- 7Transformer と注意機構Attention、GPT の G・P・T の意味準備中（1回ずつ公開します）
- 8画像生成AIのしくみ拡散モデル、テキストから画像、主なサービス準備中（1回ずつ公開します）
- 9主な生成AIサービスと特徴ChatGPT（OpenAI）・Claude（Anthropic）・Gemini（Google）・Copilot（Microsoft）の提供元と特徴、マルチモーダル、API、オープンモデル準備中（1回ずつ公開します）
- 10プロンプトの基本役割・目的・条件・出力形式を伝える準備中（1回ずつ公開します）
- 11プロンプトの応用テクニックFew-shot、段階的に考えさせる、出力の検証準備中（1回ずつ公開します）
- 12AIエージェントとは？（新シラバス）道具を使い、計画して、作業を進めるAI準備中（1回ずつ公開します）
- 13RAG（検索拡張生成）とMCP（新シラバス）社内データを根拠に答えさせる、ツールとの接続準備中（1回ずつ公開します）
- 14AIエージェントのリスクと使い方（新シラバス）権限、確認の手順、人が最終判断する準備中（1回ずつ公開します）
- 15ハルシネーションと情報の確かめ方もっともらしい誤り、出典の確認準備中（1回ずつ公開します）
- 16著作権と生成AI学習段階と利用段階、生成物の扱い準備中（1回ずつ公開します）
- 17個人情報・機密情報の扱い入力してよい情報、社内ルール準備中（1回ずつ公開します）
- 18AI倫理とAI社会原則・ガイドライン人間中心、公平性、透明性、AI事業者ガイドライン準備中（1回ずつ公開します）
- 19生成AIの最新動向と仕事での活用ビジネスでの使い方、マルチモーダル準備中（1回ずつ公開します）
- 20総まとめ：頻出用語の一気見と直前対策全章の頻出用語を定義つきで総復習、まちがえやすい用語の組合せ、模擬問題の解き方準備中（1回ずつ公開します）
生成AIパスポートのおすすめ参考書
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公式テキスト第4版対応版 生成AIパスポート テキスト＆問題集
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マンガで合格！ 生成AIパスポート テキスト＆問題集
最短攻略！生成AIパスポート 公認テキスト＆問題集力だめし 5問（その場で答え合わせ）
Q1. プロンプトを書くときの工夫として、最も適切なものはどれか。
役割・目的・条件・出力形式を具体的に伝えると、意図に近い答えが得やすくなります。機密情報は入れません。
Q2. 大規模言語モデル（LLM）が文章を作るときの基本的なしくみとして適切なものはどれか。
LLM は文脈から次のトークンを予測することを繰り返して文章を作ります。
Q3. シャドーAIのリスクの説明として、適切なものはどれか。
会社が許可・把握していないAIの業務利用がシャドーAI。主なリスクは情報漏えい。
Q4. 画像生成AIで広く使われている「拡散モデル」の説明として適切なものはどれか。
拡散モデルは、ノイズを段階的に取り除く過程を学習して画像を生成します。
Q5. 「人間中心」「公平性」「透明性」などを掲げ、AIの開発や利用の考え方を示したものとして最も近いものはどれか。
日本では「人間中心のAI社会原則」や「AI事業者ガイドライン」などが、AIとの付き合い方の基本的な考え方を示しています。
生成AIパスポートは一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）の商標または登録商標です。DX MASTER は主催団体とは関係のない独自の学習サイトで、問題はすべてオリジナルです。日程・受験料は変わることがあるため、申込の前に必ず公式サイトで確認してください。
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