生成AIパスポートは技術進化が早い分野のため、シラバスが年単位で更新されています。2025年改定では、GPT-4o以降の最新モデル・EU AI Act施行後の動向・RAG／エージェントなど新概念が加わりました。本記事では変更の要点を整理します。
主な変更点サマリー
- マルチモーダルAI（画像・音声・動画の統合処理）の比重が増加
- RAG（検索拡張生成）とエージェントが新規重点項目に
- EU AI Act・日本のAI事業者ガイドラインの内容が出題範囲に
- プロンプトインジェクション・ジェイルブレイクなどリスク対策
- 業務自動化（業務プロセスへのAI統合）の事例が追加
マルチモーダルAIで問われる内容
- GPT-4o / Claude / Geminiのマルチモーダル対応能力の違い
- 画像認識×テキスト生成の実務活用
- 動画解析AIの特徴と限界
- 音声認識・合成の応用（議事録・ナレーション）
RAG・エージェントの基礎
- RAG：ベクトル検索＋LLMで社内データを活用
- ハルシネーション低減・最新情報反映のメリット
- エージェント：複数ツールを自律的に使い分ける
- Function Calling・MCP（Model Context Protocol）の概念
法規・ガバナンス分野
- EU AI Act：リスクベース・アプローチの4階層分類
- 高リスクAIの要件（データガバナンス・透明性・人間監督）
- 日本のAI事業者ガイドライン（経産省＋総務省）
- AIに関する著作権（学習段階・生成段階・利用段階）
リスク対策の最新論点
- プロンプトインジェクション：入力で指示を上書きする攻撃
- ジェイルブレイク：安全機構を回避する攻撃
- データ漏えい防止：社内データをLLMに入れる際のリスク
- ディープフェイク検出技術の進展
2025年改定への対応策
- 公式テキスト最新版を購入（改定年度に注意）
- 技術系ニュースサイトで新モデル情報をキャッチアップ
- EU AI Act原文の要点整理を確認
- 問題集で新規追加項目を重点的に演習
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