【2026年最新版】生成AIパスポート模擬問題25問！解答・解説付きで本番対策

「試験まであと少し。本番形式で実力を確かめたい」という方向けに、2026年の新シラバスに対応した模擬問題を25問用意しました。

解答・解説も一緒に掲載しているので、間違えた問題の復習にも使えます。試験前の最終確認にぜひ活用してください。

第1章：AIの基礎知識（問1〜5）

問1．機械学習の説明として最も適切なものはどれですか？

1. 人間が事前にすべてのルールを定義し、そのルールに従って処理するシステム
2. データから自動的にパターンや規則を学習し、予測や判断を行うシステム
3. インターネット上の情報をリアルタイムで検索して回答するシステム
4. あらかじめ決められた会話パターンに基づいて応答するシステム

問2．ディープラーニング（深層学習）の特徴として正しいものはどれですか？

1. 人間が特徴量を手動で設計する必要がある
2. 少量のデータでも高い精度を発揮できる
3. 人間の脳の神経回路を模した多層構造のニューラルネットワークを使用する
4. 計算コストが低く、一般的なPCで容易に動作する

問3．ANI（特化型AI）とAGI（汎用型AI）の違いとして正しいものはどれですか？

1. ANIは複数の分野で人間を超える能力を持ち、AGIは特定タスクに特化している
2. ANIは特定のタスクに特化したAIで、AGIは人間と同等以上の汎用的知性を持つAI
3. ANIは現在実用化されておらず、AGIのみが実際に使われている
4. ANIとAGIは同じ概念であり、使用される文脈によって呼び方が異なる

問4．「シンギュラリティ」の説明として最も適切なものはどれですか？

1. AIが人間の監視なしに自律的に動作できるようになる状態
2. AIの知能が人間の知能を超え、自らAIを改良・開発できるようになる転換点
3. すべての人がAIを無料で使える社会の実現
4. AIがすべての職業を代替し、人間が働く必要がなくなる社会

問5．第3次AIブームを引き起こした主な技術として最も適切なものはどれですか？

1. エキスパートシステム
2. ルールベースの自動翻訳
3. ディープラーニング（深層学習）
4. 量子コンピューター

第2章：生成AIの基礎（問6〜11）

問6．LLM（大規模言語モデル）の説明として最も適切なものはどれですか？

1. 特定の専門分野の知識だけを持つ小規模なAIモデル
2. 大量のテキストデータを学習し、自然言語の生成・理解を行う大規模なAIモデル
3. 画像や動画のみを処理する専用のAIモデル
4. インターネット上の情報をリアルタイムで収集・整理するシステム

問7．「ハルシネーション」とはどのような現象を指しますか？

1. AIが同じ質問に対して毎回異なる回答を返すこと
2. AIが事実に反する情報を、あたかも正確であるかのように生成すること
3. AIが長い文章を処理できずに途中で回答を打ち切ること
4. AIが人間の感情を理解して共感的な返答をすること

問8．プロンプトエンジニアリングとして適切な説明はどれですか？

1. AIモデルのプログラムコードを直接修正する技術
2. AIに追加のデータを与えてモデルを再学習させる手法
3. AIから望ましい回答を引き出すための指示文（プロンプト）を設計・最適化する技術
4. AIの計算速度を向上させるためのハードウェア設計技術

問9．「マルチモーダルAI」の説明として正しいものはどれですか？

1. 複数の企業が共同開発したAIモデル
2. テキスト・画像・音声・動画など複数の形式のデータを処理・生成できるAI
3. 複数の言語に同時対応できる翻訳専用のAI
4. 複数のAIモデルを並列で動かすシステム

問10．ファインチューニングの説明として最も適切なものはどれですか？

1. 既存のAIモデルを特定の用途やドメインのデータでさらに学習させて性能を向上させること
2. AIモデルのパラメータ数を増やして性能を向上させること
3. AIの回答速度を改善するための最適化処理
4. プロンプトを工夫して回答の品質を高めること

問11．「トークン」に関する説明として正しいものはどれですか？

1. AIのセキュリティ認証に使われる暗号化された識別子
2. LLMがテキストを処理する際の最小単位で、単語や文字の断片
3. AIの課金単位で、1トークン＝1文字に相当する
4. AIが生成できる回答の最大文字数

ここまでで11問。数をこなすほど選択肢の「引っかけパターン」に慣れてきます。本番形式で300問を演習できる模擬試験アプリ「STUDY PASSPORT」なら、この12倍の問題量で章ごとの得意・不得意も自動で可視化できます。

第3章：生成AIの活用（問12〜16）

問12．業務で生成AIを活用する際の基本的な注意点として最も適切なものはどれですか？

1. 生成AIの回答はすべて正確なので、そのまま使用してよい
2. 生成AIは社外秘や個人情報を入力しても安全である
3. 生成AIの出力は必ず人間が確認・検証してから使用する
4. 生成AIを使うと業務の法的責任がAI開発会社に移る

問13．生成AIを使って議事録を作成する場合の適切な手順はどれですか？

1. 会議の録音データをそのままAIに渡し、出力された議事録をそのまま共有する
2. AIが生成した議事録を人間が確認し、誤りや表現を修正してから共有する
3. 議事録はAIが完璧に作成できるため、人間のチェックは不要
4. 個人名や社名が含まれるため、議事録作成にAIを使ってはならない

問14．「Zero-shotプロンプティング」の説明として正しいものはどれですか？

1. プロンプトに例文をまったく含めずに直接タスクを指示する手法
2. プロンプトにいくつかの入出力例を含めてAIに学習させる手法
3. AIに段階的に思考させる手法
4. プロンプトを何度も繰り返してAIを再学習させる手法

問15．生成AIを社員教育・研修に活用する際の適切な方法はどれですか？

1. AIが生成した教材は誤りがないため、専門家によるレビューは不要
2. AI生成コンテンツは著作権フリーなので自由に配布できる
3. AI生成教材は専門家がレビュー・修正した上で活用し、最新情報との乖離を確認する
4. 生成AIは専門的な内容を扱えないため、一般的な業務研修には使えない

問16．生成AIを活用した「コンテンツ生成」において注意すべき点として最も適切なものはどれですか？

1. AIが生成した文章は必ず独自性があり、著作権侵害は起こらない
2. AIが生成したコンテンツは完全にオリジナルなので、そのまま公開してよい
3. AIが既存の著作物に酷似したコンテンツを生成する可能性があるため、公開前に確認が必要
4. AIが生成した文章は著作権法の対象外なので、自由に使用できる

第4章：リスクと法律（問17〜22）

問17．日本の著作権法における「AIと著作権」の考え方として現時点で正しいものはどれですか？

1. AIが生成した作品は、AIに著作権が帰属する
2. AIが生成した作品は、AIを所有する企業に著作権が帰属する
3. AIが生成した作品には著作権が発生しないとされており、利用者が人的創作を加えた部分に著作権が生じる場合がある
4. AIが生成した作品はすべてパブリックドメインとなり、誰でも自由に使用できる

問18．生成AIに個人情報を入力する際の適切な対応として最も正しいものはどれですか？

1. AIは情報を記録しないため、個人情報を自由に入力できる
2. 匿名化・仮名化などの処理を施した上で入力するか、個人情報の入力自体を避ける
3. 有料プランを利用していれば個人情報を入力しても安全
4. 個人情報を含む文書をそのままアップロードして要約させてよい

問19．「AIによるディープフェイク」のリスクとして最も適切な説明はどれですか？

1. AIが生成した文章が文法的に正確すぎて不自然に見える現象
2. AIが実在する人物の顔や声を本物と区別がつかないほど精巧に偽造し、詐欺・誹謗中傷・フェイクニュースなどに悪用されるリスク
3. AIが誤った情報を高い確信度で出力してしまう現象
4. AIシステムの処理速度が低下して応答が遅くなる問題

問20．「プロンプトインジェクション」の説明として正しいものはどれですか？

1. AIに大量のプロンプトを送信してシステムを過負荷にする攻撃
2. 悪意のある指示をプロンプトに埋め込み、AIに意図しない動作をさせる攻撃手法
3. プロンプトの文字数を増やしてAIの回答精度を向上させる手法
4. 複数のAIモデルを組み合わせて精度を高める手法

問21．「AIバイアス」として最も適切な説明はどれですか？

1. AIが処理速度の偏りによって特定のタスクだけが遅くなる現象
2. 学習データに含まれる偏りが反映され、AIが特定のグループに対して不公平な出力をする問題
3. AIが得意な分野にのみ特化して、不得意な分野を避ける現象
4. AIが同じ質問に対して毎回異なる回答を返す不安定性

問22．2025年6月に公布された「AI新法（人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律）」の主な目的として最も適切なものはどれですか？

1. AIの開発・研究を禁止し、AIによるリスクを排除すること
2. AIの研究開発と活用を推進しつつ、安全・安心な利用環境を整備すること
3. すべてのAIサービスに政府の事前審査を義務付けること
4. AI開発を国内企業のみに限定し、海外AIサービスの利用を規制すること

第5章：最新動向（問23〜25）

問23．RAG（Retrieval-Augmented Generation）の説明として最も適切なものはどれですか？

1. AIモデルを一から再学習させて最新情報を取り込む手法
2. 外部データベースや文書から関連情報を検索・取得し、それをもとに生成AIが回答を生成する手法
3. 複数のAIモデルを組み合わせて精度を高めるアンサンブル手法
4. AIの回答をランダムに変動させて多様性を高める技術

問24．「AIエージェント」の説明として最も適切なものはどれですか？

1. AIの売買を仲介する専門業者のこと
2. 目標を与えると自律的に計画を立て、ツールを使いながら複数のステップを実行するAIシステム
3. AIの不正利用を監視・報告する専門のセキュリティシステム
4. 複数の企業のAIサービスを一括管理するプラットフォーム

問25．EU AI法（EU Artificial Intelligence Act）の特徴として正しいものはどれですか？

1. AIの開発・利用をすべて禁止する世界初の規制法
2. AIのリスクを「許容不可能なリスク」「高リスク」「限定的リスク」「最小リスク」に分類し、リスクに応じた規制を設ける世界初の包括的なAI規制法
3. EU域内で開発されたAIのみを規制対象とし、日本や米国のAIは対象外
4. AIが生成したコンテンツはすべて無償で公開することを義務付ける法律

採点の目安

正解数	正答率	評価
23〜25問	92〜100%	合格圏内（余裕あり）
20〜22問	80〜88%	合格圏内（本番でも安心）
18〜19問	72〜76%	合格ライン付近（要復習）
17問以下	68%以下	要対策（公式テキストで復習を）

25問だけでは物足りないと感じた方は、自己採点・弱点分析まで自動化された模擬試験アプリ「STUDY PASSPORT」で、本番同様の60問模試に挑戦してみてください。

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合格までに実際に使ったテキスト・参考書

模擬問題と合わせて公式テキストを一冊手元に置いておくと、根拠を確認しながら復習できます。

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よくある質問（FAQ）

この模擬問題はGUGA公式の過去問ですか？

いいえ、公式の過去問ではありません。2026年の新シラバスをもとに作成した練習用の模擬問題です。実際の試験では異なる問題が出題されます。

模擬問題は何問収録されていますか？

全5章から25問を収録しています。実際の試験は60分・60問の4択形式で、合格ラインは正答率70%以上が目安です。

何問正解すれば合格ラインの目安になりますか？

25問中18〜19問（正答率72〜76%）で合格ライン付近、20問以上（80%以上）で合格圏内が目安です。17問以下の場合は公式テキストでの復習をおすすめします。

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