生成AIパスポート2027年試験は何を勉強する？新シラバス5章の対策と再受験の進め方

まずは「2027年2月以降の試験」か確認する

新シラバスが適用されるのは、2027年2月開催の試験からです。2026年10月試験までの範囲と混ぜないよう、受験回を先に決めてください。新旧の章構成と変更点は、当サイトのシラバス改訂の解説記事に整理しています。

GUGAの公式シラバスは10ページあり、最初の8ページに学習項目と詳細キーワード、後半に新旧の主な改訂内容を掲載しています。この記事の「優先順」は学習計画を立てるための編集部の提案です。章別の出題数や配点、難易度をGUGAが公表したという意味ではありません。

第1章：AIの基礎と歴史は「仕組みのつながり」を押さえる

用語を単独で覚えるより、ルールベースから機械学習、深層学習、生成AIへ発展した流れを説明できることが目標です。教師あり・教師なし・強化学習の違い、ニューラルネットワークと過学習、CNN・RNN・Transformerなどの役割、識別系AIと生成系AIの違いを確認します。

まず「画像を分類するAI」と「画像を生成するAI」は何が違うかを自分の言葉で説明してみましょう。細かな数式を先に追うより、学習データから何を学び、どのような結果を出す技術なのかを結び付けると、次章も理解しやすくなります。

第2章：生成AIは「学習・生成・限界」を一続きで理解する

事前学習、ファインチューニング、RLHFから、次トークン予測、ハルシネーションまでを一つの流れで整理します。Transformer、基盤モデル、マルチモーダル、拡散モデルも対象です。TemperatureやTop-p、コンテキストウィンドウは「出力や扱える情報にどう影響するか」で覚えると実用と結び付きます。

ChatGPTなど個別サービスの名前もシラバスに載りますが、更新の速い製品名だけを暗記して終わらせないことが大切です。テキスト・画像・音声・動画の違い、推論モデルやローカルLLMを使う場面も押さえましょう。

第3章：AIエージェントは「仕事を任せる仕組みと安全策」をセットで学ぶ

新たに独立した第3章は、定義→情報取得→計画とツール実行→人の確認、という順に学ぶと整理しやすくなります。対話型AIとの違い、ワークフロー型と自律型、Human-in-the-Loopを最初に押さえてください。

学ぶ項目	説明できるようにしたいこと
RAG	外部情報を検索して回答に取り込む理由と、検索結果の質が回答に与える影響
計画・ツール利用	タスク分解、Function Calling、観察と再計画の流れ
MCP・Agent Skills	外部ツールやデータとつなぐ役割、アクセス権限の管理
安全性	過剰な権限、連鎖的なエラー、プロンプトインジェクションへの対策

たとえば「社内資料を探して顧客向けメールの下書きを作るエージェント」を想像してください。どの資料にアクセスできるか、外部送信を自動で許すか、最後に誰が内容を確認するかを考えると、RAG・MCP・最小権限・人の承認が別々の暗記事項ではなくなります。

第4章：リスク・倫理・ガバナンスは「その場で判断できるか」が鍵

第4章では「入力してよいか」「出力を採用してよいか」「誰が責任を持つか」を事例ごとに判断する練習をします。ハルシネーション、個人情報、機密情報、著作権、偏見、ディープフェイクだけでなく、未承認ツールを業務で使うシャドーAIも確認してください。

たとえば顧客名入りの会議録を個人契約のAIに貼り付けて要約してよいでしょうか。まず社内の承認済みツールか、入力できる情報の区分は何かを確認します。個人名を伏せても、文脈から特定できる情報や企業秘密が残る場合があります。「匿名化したから必ず安全」と決めつけないことが大切です。

AI出力の評価・検証も第4章の学習項目です。事実・数値・出典・最新性を一次情報で調べ、前提・論理・抜け漏れを見直し、権利や個人情報への影響を確認します。その結果に応じて採用・修正・破棄・専門家確認を選びます。用途や影響度が大きいほど、確認の深さも変えることを意識しましょう。

組織のルールも出題範囲です。承認済みツールの選定、入力してよい情報の区分、利用記録、事故時の報告、継続的な見直しを「誰が決め、誰が確認するか」まで考えてください。シャドーAIの問題は、ツール名を暗記するだけでは理解できません。法令やガイドラインは変わるため、学習時にはGUGAの公式資料と該当機関の一次情報を確認します。

第5章：実務活用は「作る→確かめる」の組み合わせで学ぶ

プロンプトの書き方に加えて、業務ごとの成果物と確認点を結び付けて覚えます。文書・議事録・翻訳、企画とマーケティング、画像・動画・音声制作、データ分析・リサーチ、コーディングと業務自動化が対象です。

「何をAIに任せられるか」と「どこを人が検証するか」を二列に書き出してみましょう。たとえば市場調査なら、調査の整理はAIに手伝わせても、数値と出典、調査日、比較条件を人が確かめます。コード生成なら動作確認に加え、セキュリティとライセンスも確認します。使い方と確認方法を一組で覚えると、第4章ともつながります。

場面	AIに任せる部分	人が確認する部分
議事録	発言の整理、要点の下書き	発言者、決定事項、機密情報
市場調査	調査観点と比較表の下書き	数値、出典、調査日、比較条件
コード作成	実装案とテスト案の生成	動作、セキュリティ、権利・ライセンス

初受験と再受験で、勉強の入口を変える

初受験なら全5章を順番に、再受験なら前回の弱点と新旧の差分を重ねて学びます。どちらの場合も、2027年対応の教材かどうかを表紙や販売ページで確認してください。

旧教材は第1・2章の復習や、既存のリスク・プロンプトの基礎を思い出す助けになります。ただし旧版だけで2027年の全範囲を網羅したと判断しないでください。改訂版公式テキストは2026年10月1日から予約販売、11月24日から順次発送予定とGUGAが案内しています。

再受験の立て直し方を詳しく知りたい方は、当サイトの不合格からの立て直しガイドも参考にしてください。過去の体験談は学習方法の参考にし、出題範囲は必ず新シラバスで確かめましょう。

問題演習は「間違えた理由」を分類する

問題を解いた後は、誤答を「用語を知らない」「仕組みを説明できない」「事例で判断を誤る」に分けてください。一つ目は公式テキストに戻り、二つ目は図にして説明し、三つ目は入力情報・出力の検証・人の承認を確認すると復習の行き先が明確になります。

当サイトのWeb模擬試験アプリ「STUDY-PASSPORT」は、2027年2月試験の新シラバス5章に合わせて通常演習328問へ更新しました。旧版アーカイブ75問は別枠に保存し、通常演習や60問60分の時間演習には混ぜません。章別演習で弱点を見つけ、公式シラバスの項目と照らして復習する補助教材として利用できます。GUGA公式の問題集ではなく、公式テキストの代わりにはなりません。更新内容と実際の画面はこちらをご覧ください。

再受験の方は、以前解けなかった分野を一度可視化してから学び直すと、基礎の取りこぼしと新項目を分けて扱えます。STUDY-PASSPORTでは、第3〜5章の新しい内容と、前回の苦手分野を別々に確認してから全5章へ進む使い方がおすすめです。まずは無料の5問で操作感を試せます。無料版は新シラバス全体を網羅するものではありません。

よくある質問

2027年の生成AIパスポート試験は新項目だけ勉強すればよいですか？

いいえ。新シラバスは第1・2章の基礎も再整理しています。全5章を一度確認し、第3・4・5章の拡充項目に時間を配分してください。

旧版の公式テキストは再受験に使えますか？

AIの基礎や従来からある生成AIの概念を復習する用途には使えます。ただし、2027年2月以降の出題範囲を旧版だけで網羅したとは考えず、GUGAの新シラバスと2027年対応の改訂版公式テキストで差分を確認してください。

AIエージェントはどこまで学べばよいですか？

定義だけでなく、RAG、ツール連携、MCP、コンテキスト管理、権限設定、プロンプトインジェクション、人による確認まで、仕組み・用途・リスクを結び付けて理解しましょう。

まとめ

あわせて読みたい

試験全体の情報を探すときは生成AIパスポート完全ガイド、変更点を詳しく確認するときは2027年シラバス改訂の解説もご覧ください。

出典

• 生成AIパスポート試験シラバス（2027年2月試験より適用）｜GUGA
• 生成AIパスポート試験｜GUGA
• 公式テキスト発行元変更のお知らせ｜GUGA