📌 この記事について
2026年の新シラバスに対応した生成AIパスポートの模擬問題を25問収録しています。解答・解説付きで、試験本番前の総仕上げにご活用ください。実際の試験は4択60問・60分・合格ラインは正答率70%以上が目安です。
「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。
模擬問題の構成
- 第1章：AIの基礎知識（問1〜5）
- 第2章：生成AIの基礎（問6〜11）
- 第3章：生成AIの活用（問12〜16）
- 第4章：リスクと法律（問17〜22）
- 第5章：最新動向（問23〜25）
⚠️ 注意：本記事の模擬問題はGUGA公式の過去問ではありません。シラバスをもとに作成した練習用問題です。実際の試験では異なる問題が出題されます。
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？
- 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
- 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
- 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
- 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
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✅ 正解：B
機械学習とは、大量のデータからコンピュータが自動的にパターンや規則を学習し、予測・判断・分類などを行う技術です。Aはルールベースシステム（従来型AI）の説明です。Cはリアルタイム検索、Dはチャットボットの基本的な仕組みの説明です。
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？
- 人間が特徴量を手動で設計する必要がある
- 少量のデータでも高い精度を発揮できる
- 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
- 計算コストが低く、一般的なPCで容易に動作する
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✅ 正解：C
ディープラーニングは、人間の脳の神経回路（ニューロン）を模した多層のニューラルネットワークを用いた機械学習の手法です。特徴量の自動抽出が可能（Aは誤り）、大量データが必要（Bは誤り）、大規模な計算リソースを必要とする（Dは誤り）というのが正しい特徴です。
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？
- 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
- 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
- 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
- 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
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✅ 正解：B
ANI（Artificial Narrow Intelligence）は画像認識・翻訳・チェスなど特定タスクに特化したAIです。現在のChatGPTや画像認識AIはANIに該当します。AGI（Artificial General Intelligence）は人間と同等以上の汎用的な知性を持つAIで、まだ実現されていません。
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？
- 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
- 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
- すべての人がAIを無料で使える社会の実現
- 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
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✅ 正解：B
シンギュラリティ（技術的特異点）とは、AIの知能が人間の知能を超え、AI自身がより高度なAIを開発・改良できるようになる時点を指します。レイ・カーツワイルが提唱した概念で、2045年頃に到来すると予測する研究者もいます。
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？
- エキスパートシステム
- ルールベースの自動翻訳
- ディープラーニング（深層学習）
- 量子コンピューター
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✅ 正解：C
2010年代から始まった第3次AIブームは、ディープラーニング技術の飛躍的な進化によって引き起こされました。2012年のImageNetコンテストでのディープラーニングの圧倒的な性能が転換点となりました。Aのエキスパートシステムは第2次AIブームの主要技術です。
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？
- 特定の専門分野の知識だけを持つ小規模なAIモデル
- 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
- 画像や動画のみを処理する専用のAIモデル
- 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
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✅ 正解：B
LLM（Large Language Model）は、インターネット上のテキストなど膨大なデータを学習し、文章の生成・翻訳・要約・質疑応答などを行う大規模なAIモデルです。GPT-5、Claude、Geminiなどが代表例です。
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？
- AIが同じ質問に対して毎回異なる回答を返すこと
- 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
- 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
- AIが人間の感情を理解して共感的な返答をすること
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✅ 正解：B
ハルシネーション（幻覚）とは、生成AIが存在しない情報・誤った事実・架空の引用などを、もっともらしく自信を持って出力する現象です。業務での活用時には、生成AIの回答を必ず一次情報で確認するというリテラシーが重要です。
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？
- AIモデルのプログラムコードを直接修正する技術
- AIに追加のデータを与えてモデルを再学習させる手法
- 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
- 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
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✅ 正解：C
プロンプトエンジニアリングとは、生成AIに対する指示文（プロンプト）を工夫・最適化することで、より精度の高い・目的に合った回答を引き出す技術です。役割指定（ロールプレイ）、具体的な出力形式の指定、例示（Few-shot）などが代表的な手法です。
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？
- 複数の企業が共同開発したAIモデル
- 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
- 複数の言語に同時対応できる翻訳専用のAI
- 複数のAIモデルを並列で動かすシステム
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✅ 正解：B
マルチモーダルAIとは、テキスト・画像・音声・動画・コードなど複数の形式（モダリティ）のデータを入力・処理・生成できるAIです。GPT-4oやGemini 1.5 Proなどが代表例で、画像を見て説明したり、音声を文字に変換したりすることができます。
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？
- 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
- 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
- AIの回答速度を改善するための最適化処理
- プロンプトを工夫して回答の品質を高めること
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✅ 正解：A
ファインチューニングとは、汎用的な事前学習済みモデルを特定の業界・用途・言語などに特化したデータで追加学習させることで、特定タスクでの精度を高める手法です。医療用AI・法律専門AIなどで活用されています。Dはプロンプトエンジニアリングの説明です。
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？
- AIのセキュリティ認証に使われる暗号化された識別子
- 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
- AIの課金単位で、1トークン＝1文字に相当する
- AIが生成できる回答の最大文字数
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✅ 正解：B
LLMがテキストを処理する際の最小単位をトークンと呼びます。英語では1単語が約1〜2トークン、日本語では1文字が約1〜3トークンに相当します（言語や単語によって異なる）。API利用時の料金もトークン数で計算されることが多いです。
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？
- 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
- 生成AIは社外秘や個人情報を入力しても安全である
- 生成AIの出力は必ず人間が確認・検証してから使用する
- 生成AIを使うと業務の法的責任がAI開発会社に移る
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✅ 正解：C
生成AIはハルシネーション（誤情報の生成）が起こりうるため、出力結果は必ず人間が確認・検証してから使用することが基本です。生成AIを使った業務の最終責任は利用者（人間）にあります。また社外秘・個人情報の入力はサービスの規約や情報漏洩リスクの観点から原則避けるべきです。
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？
- 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
- 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
- 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
- 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
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✅ 正解：B
生成AIを議事録作成に活用することは有効ですが、固有名詞の誤変換・発言内容の誤認識・事実誤認などが起きる可能性があります。AIが作成した内容を人間が必ず確認・修正してから利用することが適切な活用方法です。個人情報を含む場合はサービスのプライバシーポリシーの確認も必要です。
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？
- 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
- 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
- AIに段階的に思考させる手法
- プロンプトを何度も繰り返してAIを再学習させる手法
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✅ 正解：A
Zero-shot（ゼロショット）プロンプティングとは、例示なしで直接タスクを指示する手法です。Bは Few-shot（フューショット）プロンプティング（例を示す手法）の説明、CはChain-of-Thought（思考の連鎖）の説明です。タスクの複雑さに応じて使い分けることが重要です。
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？
- 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
- 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
- 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
- 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
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✅ 正解：C
生成AIは教育コンテンツの草案作成に有効ですが、専門的な正確性・最新情報との整合性・著作権など多角的な確認が必要です。AI生成コンテンツも著作権の問題が生じる場合があり、専門家によるレビューと品質確認が不可欠です。
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？
- 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
- 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
- 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
- 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
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✅ 正解：C
AIは学習データから類似のコンテンツを生成する可能性があります。既存の著作物と酷似したコンテンツが生成された場合、著作権侵害となるリスクがあります。公開前に独自性の確認や適切な修正が必要です。AIが生成したコンテンツの著作権の扱いは国によって異なり、日本でも法整備が進んでいます。
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？
- AIが生成した作品は、AIに著作権が帰属する
- 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
- 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
- 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
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✅ 正解：C
日本の著作権法では、著作権は「思想または感情を創作的に表現したもの」に発生し、現時点ではAIに著作権は認められていません。AIが生成したコンテンツに利用者が創作的な関与をした場合は、その部分に著作権が生じる可能性があります。ただしこの分野の法整備は進行中であり、最新の動向を確認することが重要です。
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？
- 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
- 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
- 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
- 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
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✅ 正解：B
個人情報保護法の観点から、生成AIに個人情報を無断で入力することはリスクを伴います。個人情報はAIのサーバーに送信されるため、情報漏洩や学習データへの利用の可能性があります。匿名化・仮名化処理を行うか、個人情報の入力自体を避けることが適切です。企業のAI利用ガイドラインも確認しましょう。
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？
- 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
- 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
- AIが誤った情報を高い確信度で出力してしまう現象
- AIシステムの処理速度が低下して応答が遅くなる問題
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✅ 正解：B
ディープフェイクとは、AIを用いて実在する人物の顔・音声・映像を合成・改ざんする技術です。詐欺（振り込め詐欺など）・政治家の偽動画・非同意のポルノなどへの悪用が社会問題となっています。Cはハルシネーションの説明です。
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？
- 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
- 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
- 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
- 複数のAIモデルを組み合わせて精度を高める手法
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✅ 正解：B
プロンプトインジェクションとは、AIシステムへの入力に悪意のある指示を混入させ、AIのシステムプロンプトを無視させたり、機密情報を漏洩させたり、有害なコンテンツを生成させたりするサイバー攻撃手法です。AIを業務に組み込む際は、この脅威への対策が必要です。
問21．「AIバイアス」として最も適切な説明はどれですか？
- 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
- 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
- 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
- AIが同じ質問に対して毎回異なる回答を返す不安定性
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✅ 正解：B
AIバイアスとは、学習データに含まれる人種・性別・年齢などへの偏見や偏りが、AIの出力に反映される問題です。例えば採用AIが特定の性別や人種を不当に低く評価する、顔認識AIが特定の肌色の認識精度が低い、などの事例があります。公正なAI開発のために多様なデータの確保と定期的な監査が重要です。
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？
- AIの開発・研究を禁止し、AIによるリスクを排除すること
- 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
- 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
- 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
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✅ 正解：B
2025年6月に公布された日本のAI新法は、AIの研究開発・活用を積極的に推進しながら、安全で安心な利用環境を整備することを目的としています。禁止・規制ではなく「推進」を基本方針とし、国際競争力の強化と倫理的なAI活用の両立を目指しています。2026年シラバスに新たに追加された重要項目です。
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？
- 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
- 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
- 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
- AIの回答をランダムに変動させて多様性を高める技術
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✅ 正解：B
RAG（検索拡張生成）とは、生成AIが回答を生成する際に、外部の知識ベース・データベース・文書などから関連情報を検索・取得（Retrieval）し、その情報を参照しながら回答を生成（Generation）する手法です。社内文書への回答や最新情報を扱う際に特に有効で、ハルシネーションの低減にも効果的です。2026年の新シラバルで追加された重要項目です。
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？
- AIの売買を仲介する専門業者のこと
- 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
- 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
- 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
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✅ 正解：B
AIエージェントとは、与えられた目標に対して自律的に計画を立て、ウェブ検索・コード実行・ファイル操作などのツールを使いながら複数ステップのタスクを実行するAIシステムです。「2025年はAIエージェント元年」とも言われ、業務自動化の分野での活用が急速に広がっています。2026年の新シラバスで追加された重要項目です。
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？
- AIの開発・利用をすべて禁止する世界初の規制法
- 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
- 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
- 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
▶︎ 正解・解説を確認する
✅ 正解：B
EU AI法（2024年施行）は、世界初の包括的なAI規制法です。AIシステムをリスクレベルに応じて4段階（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、高リスクAIには厳しい規制を課す一方、低リスクAIは比較的自由に利用できます。EU域内でAIサービスを提供する企業はすべて対象となるため、日本企業も無関係ではありません。
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） |
💡 復習のポイント：間違えた問題の解説を読み返し、なぜ間違えたかを確認してください。特に第4章（リスクと法律）と第5章（最新動向）は2026年シラバスで強化されたポイントです。
✍️ nekosanより
25問やってみていかがでしたか？特に第4章（リスクと法律）と第5章（最新動向）は2026年の新シラバスで追加・強化されたエリアなので、公式テキスト第4版でしっかり確認しておくことをおすすめします。RAG・AIエージェント・AI新法はまだ聞き慣れない方も多いと思いますが、出題される可能性が高い項目です。引き続き頑張ってください！
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この記事は私が書いたよ！
nekosan
さまざまな生成AIを楽しんでいます！ 趣味はエレキギターということもあり、音楽系の生成AIにかなり注目しています。また、日常やビジネスで使える便利な生成AIツールや、新しく登場する生成AIにどんどんチャレンジ中！ みなさんに生成AIの情報をお届けして、その便利さを伝えたいです！
