① AI基礎
生成AIパスポート 第50問
問題
AIが学習を進めることで未知のデータに対する予測性能が低下した状態は何と呼ばれるか。
A学習不足の図
B汎化の図
C過学習の図✓ 正解
D正則化の図
正解
C：過学習の図
解説
訓練データに過剰に適応し規則性を見失った状態は過学習の状態として説明されます
分野解説：① AI基礎
AI（人工知能）の歴史・定義・分類を学ぶ分野です。第一次AIブーム（推論・探索）、第二次（エキスパートシステム）、第三次（機械学習・ディープラーニング）の流れと、強いAI／弱いAI、特化型AI／汎用AIといった分類を押さえます。AGI（汎用人工知能）やシンギュラリティといった概念、機械学習・深層学習・ニューラルネットワークの基本用語も頻出。生成AIの位置づけを理解する土台となる重要分野です。
この分野の問題をすべて見る →本番形式で問題を解いてみよう
クイズモードで挑戦 →同じ分野の関連問題
生成AIパスポートについて
AIリテラシーを証明する時代の資格
| 主催 | 一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA） |
|---|---|
| 出題形式 | CBT方式・60問（4択） |
| 試験時間 | 60分 |
| 受験料 | 11,000円（税込） |
| 合格基準 | 正答率70%以上（42問以上） |
| 難易度 | ★★☆☆☆（比較的やさしい） |
生成AIパスポートの関連記事
60問60分・正答率70%を超える生成AIパスポート対策
出題6分野のうちリスク・法律だけで22問前後を占め、著作権・個人情報保護・AI倫理の3本柱が合否を握る。市販書籍よりGUGAの公式テキストとシラバスが近道になる理由も扱う。
IT未経験から生成AIパスポートに独学で届くのはなぜか
合格率は公式に公表されておらず、受験ブログなどからおおむね70〜80%と推定される試験。ただし受験料11,000円は再挑戦のたびに要り、著作権法や個人情報保護法を落とすと届かない。
RAGとマルチモーダル追加、生成AIパスポート2025シラバス
GPT-4o以降のマルチモーダル、RAGとエージェント、EU AI Act施行後のガバナンス。2025年のシラバス改定で加わった論点を洗い出し、追加項目にどう手を付けるかを整理する。