生成AIパスポート模擬問題13｜60+20問掲載（新シラバス対応テキスト版）

Q1. 社内で「配達ロボットを導入したのでAIを導入した」と説明する案が出た。企画書の表現として最も適切なのはどれか。
① ロボットは機構、AIは知的処理
② AIは必ず人型筐体を持つ
③ ロボットは学習するとAI化する
④ AIとロボットは同義である
〖正解〗①
〖難易度〗★★★
〖出題〗第1章 AIの定義・AIとロボットの区別
〖解説〗
① 正しい。AIは知的処理、ロボットは物理機構であり概念が異なる。
② 誤り。AIに物理的な筐体は必須ではない。
③ 誤り。学習機能の有無だけでAIとロボットは同一にならない。
④ 誤り。両者は重なる場合があっても同義ではない。

Q2. 不正検知モデルで、正解ラベル付き取引履歴を用いて「不正か否か」を予測したい。この学習設定として最も適切なのはどれか。
① 強化学習
② 教師あり学習
③ 教師なし学習
④ 半教師なし探索
〖正解〗②
〖難易度〗★★★
〖出題〗第1章 学習手法
〖解説〗
① 誤り。報酬を通じて方策改善する設定ではない。
② 正しい。正解ラベル付きデータで分類器を学習する。
③ 誤り。ラベルなしデータ中心の手法であり今回と合わない。
④ 誤り。一般的な基本区分として適切でない表現である。

Q3. 画像診断支援で訓練精度は高いのに新しい病院データで性能が急落した。まず疑うべき現象として最も適切なのはどれか。
① 汎用知能化
② 位置符号化不足
③ 過学習
④ 量子化誤差
〖正解〗③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第1章 過学習
〖解説〗
① 誤り。能力の一般化概念であり本件の直接原因ではない。
② 誤り。主にTransformerの系列表現で問題となる概念である。
③ 正しい。訓練データに適合し過ぎ、未知データで性能が落ちている。
④ 誤り。モデル圧縮時の論点であり設問の主因ではない。

Q4. 既存の大規模画像モデルを少量の自社製品画像で再調整し、短期間で検品精度を高めたい。最も適切な考え方はどれか。
① ゼロから全面再学習
② ルール表のみで代替
③ 過学習を積極利用
④ 転移学習を使う
〖正解〗④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第1章 転移学習
〖解説〗
① 誤り。少量データ・短期間という条件に対して非効率である。
② 誤り。画像特徴の複雑さを十分に扱えない場合が多い。
③ 誤り。過学習は避けるべきであり目的ではない。
④ 正しい。事前学習済みモデル再利用は少量データで有効である。

Q5. AIの能力範囲を議論している。特定業務に特化して高精度でも、広い課題へ柔軟に適用できないシステムの説明として最も適切なのはどれか。
① ANI
② AGI
③ シンギュラリティ
④ AI効果
〖正解〗①
〖難易度〗★★★
〖出題〗第1章 ANI/AGI
〖解説〗
① 正しい。特化型AIはANIに当たる。
② 誤り。AGIはより汎用的な知的能力を指す。
③ 誤り。技術進歩が急加速する仮説であり分類ではない。
④ 誤り。AIで解けるとAIと見なされなくなる現象を指す。

Q6. ある部長が「第二次AIブームはディープラーニングの時代だ」と説明した。最も妥当な修正案はどれか。
① 探索推論の時代
② 強化学習のみの時代
③ 知識表現の時代
④ 画像生成の時代
〖正解〗③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第1章 AIの歴史
〖解説〗
① 誤り。探索・推論は第一次AIブームの説明に近い。
② 誤り。第二次をそれだけで代表させるのは不適切である。
③ 正しい。第二次は知識表現やエキスパートシステムが中心である。
④ 誤り。近年の生成AI動向に近く第二次の代表ではない。

Q7. AIが自ら改良を重ね、技術進歩が指数的に加速するという仮説的な議論に該当する語として最も適切なのはどれか。
① ドロップアウト
② シンギュラリティ
③ プーリング
④ データ拡張
〖正解〗②
〖難易度〗★★★
〖出題〗第1章 シンギュラリティ
〖解説〗
① 誤り。過学習対策の一種である。
② 正しい。技術的特異点を指す概念である。
③ 誤り。CNNで局所特徴を要約する操作である。
④ 誤り。訓練データを増やす実務手法である。

Q8. 視覚タスクの初期層で局所的な特徴を抽出し、平行移動への頑健性を高めたい。代表的な構成として最も適切なのはどれか。
① CNN
② BERT
③ LSTM
④ RLHF
〖正解〗①
〖難易度〗★★★
〖出題〗第2章 CNN
〖解説〗
① 正しい。畳み込みとプーリングにより局所特徴を扱いやすい。
② 誤り。言語理解系モデルであり画像特徴抽出の説明ではない。
③ 誤り。系列依存の扱いに強いが画像初期層の代表ではない。
④ 誤り。人間のフィードバックを使う整列手法である。

Q9. 潜在変数を介して連続的な生成空間を学び、分布に基づくサンプリングで新規データを作る説明として最も適切なのはどれか。
① GAN
② Transformer
③ VAE
④ ルールベース
〖正解〗③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第2章 VAE
〖解説〗
① 誤り。生成器と識別器の敵対的学習が中心である。
② 誤り。自己注意を核とする系列モデルである。
③ 正しい。潜在空間と確率分布を用いる生成モデルである。
④ 誤り。データ分布学習に基づく生成モデルではない。

Q10. 生成器と識別器を競わせることで、より本物らしい画像を作らせる発想に対応するものはどれか。
① 転移学習
② GAN
③ MLM
④ マスキング
〖正解〗②
〖難易度〗★★★
〖出題〗第2章 GAN
〖解説〗
① 誤り。既存モデル再利用の考え方である。
② 正しい。GとDの敵対的学習が特徴である。
③ 誤り。BERT系の事前学習課題である。
④ 誤り。個人情報保護など別文脈でも使われる語である。

Q11. 長い系列の前後関係を扱うため再帰的な状態更新を使う構造が重視されてきた。説明に最も合うものはどれか。
① RNN/LSTM
② VAE/CBM
③ GPT/MLM
④ QR/OTP
〖正解〗①
〖難易度〗★★★
〖出題〗第2章 RNN/LSTM
〖解説〗
① 正しい。系列データの時間依存を扱う代表的構造である。
② 誤り。前者は生成モデル、後者はボルツマン系である。
③ 誤り。自己回帰やマスク予測の説明であり再帰性ではない。
④ 誤り。AIモデルの系譜とは無関係な用語である。

Q12. TransformerがRNN系に比べて大規模言語処理で広く使われた理由として、最も適切なのはどれか。
① 物理ロボットに直結する
② 並列計算しやすい
③ 教師なし学習が不要
④ 数式処理が完全になる
〖正解〗②
〖難易度〗★★★
〖出題〗第2章 Transformer
〖解説〗
① 誤り。採用理由の中心ではない。
② 正しい。自己注意により並列処理しやすい点が大きい。
③ 誤り。事前学習を含め学習自体は必要である。
④ 誤り。厳密計算が完全保証されるわけではない。

Q13. BERTの代表的な事前学習課題の組合せとして最も適切なのはどれか。
① CNNとPooling
② RLHFとDPO
③ MLMとNSP
④ VAEとKL
〖正解〗③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第2章 BERT
〖解説〗
① 誤り。画像系の代表要素である。
② 誤り。整列学習の文脈で使われる。
③ 正しい。BERTの代表的な事前学習課題である。
④ 誤り。VAEの損失設計に関わる組合せである。

Q14. GPT系モデルの生成方式を説明する文として最も適切なのはどれか。
① 未来語を同時確定する
② 画像だけに限定される
③ 自己回帰で次語予測する
④ 識別器のみで学習する
〖正解〗③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第2章 GPT系
〖解説〗
① 誤り。一般に逐次的な次トークン予測である。
② 誤り。主に言語だが応用範囲は画像限定ではない。
③ 正しい。前文脈から次語を順次生成する。
④ 誤り。識別器のみを使う構造ではない。

Q15. チャットAIの応答を人間の好みに近づけるため、評価者のフィードバックを学習へ反映させる手法として最も適切なのはどれか。
① RLHF
② Dropout
③ Tokenization
④ OCR
〖正解〗①
〖難易度〗★★★
〖出題〗第2章 RLHF
〖解説〗
① 正しい。人間の評価を用いた整列手法である。
② 誤り。過学習対策であり整列の中核ではない。
③ 誤り。入力分割処理であり目的が異なる。
④ 誤り。文字認識技術であり別領域である。

Q16. 社内FAQボットが、存在しない規程番号をもっともらしく答えた。現象の呼び名として最も適切なのはどれか。
① 正則化
② ハルシネーション
③ サンプリング停止
④ マスキング
〖正解〗②
〖難易度〗★★★
〖出題〗第2章 ハルシネーション
〖解説〗
① 誤り。汎化を助ける学習上の工夫である。
② 正しい。事実にない内容をもっともらしく出す現象である。
③ 誤り。生成制御の話であり本質ではない。
④ 誤り。入力隠しや匿名化など別文脈の語である。

Q17. テキストと画像を同時に扱うUI改善案を説明する際、「複数の種類の入力や出力を扱える能力」を指す語として最も適切なのはどれか。
① マルチモーダル
② データ拡張
③ エキスパートシステム
④ シングルサインオン
〖正解〗①
〖難易度〗★★★
〖出題〗第2章 マルチモーダル
〖解説〗
① 正しい。複数モダリティを統合して扱う能力である。
② 誤り。学習用データの増強手法である。
③ 誤り。知識ベース型AIの一形態である。
④ 誤り。認証の仕組みでありAI能力ではない。

Q18. 社内向けに目的特化のチャット支援を配布したい。既存基盤上で振る舞いを調整した専用版を作る説明として最も適切なのはどれか。
① NSP
② GANs
③ GPTs
④ CAPTCHA
〖正解〗③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第2章 GPTs
〖解説〗
① 誤り。BERT系の事前学習課題である。
② 誤り。画像生成などの敵対的学習群である。
③ 正しい。目的特化のカスタム設定を行う概念に合う。
④ 誤り。人とbotの判別用仕組みである。

Q19. 社内文書を検索してから回答させたいが、毎回モデルを再学習する余裕はない。最も適切な仕組みはどれか。
① ベクトル検索付きRAG
② 全件を手動要約
③ 温度を最大化
④ 乱数種を固定
〖正解〗①
〖難易度〗★★★
〖出題〗第3章 RAG
〖解説〗
① 正しい。外部知識を検索して生成に反映できる。
② 誤り。保守性と鮮度の面で非効率になりやすい。
③ 誤り。創造性側の調整であり知識補強ではない。
④ 誤り。再現性制御であり知識接続の解決策ではない。

Q20. RAGで社内規程PDFを扱う際、検索精度を上げるために文書を適切な単位へ分割する処理として最も近い語はどれか。
① シャーディング
② チャンク化
③ 正規化項
④ 整列学習
〖正解〗②
〖難易度〗★★★
〖出題〗第3章 RAG・チャンク
〖解説〗
① 誤り。分散処理の文脈で使われることが多い。
② 正しい。検索用に文書を意味単位へ分ける処理である。
③ 誤り。損失関数などの学習設定に関わる語である。
④ 誤り。応答を人間意図へ合わせる学習である。

Q21. AIエージェントの説明として、単なる一問一答よりも「外部ツールを呼び出しながら段階的に作業する」特徴を最も適切に表すものはどれか。
① 一括学習専用モデル
② 単方向画像圧縮
③ ツール連携型実行
④ 乱数生成器
〖正解〗③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第3章 AIエージェント
〖解説〗
① 誤り。エージェントの本質説明になっていない。
② 誤り。画像圧縮は別技術である。
③ 正しい。外部ツール利用を含む自律的手順実行が特徴である。
④ 誤り。ランダム生成自体はエージェント概念ではない。

Q22. AIエージェントが複数サービスへ安全に接続する設計を検討している。接続の考え方として最も近いものはどれか。
① MCP
② NSP
③ DPI
④ DNSSEC
〖正解〗①
〖難易度〗★★★
〖出題〗第3章 MCP連携
〖解説〗
① 正しい。モデルと外部ツールの接続文脈で扱われる。
② 誤り。BERT系の事前学習課題である。
③ 誤り。画像解像度など別文脈で使われる。
④ 誤り。DNSの保護技術であり本件ではない。

Q23. 実在人物の顔と音声を合成し、本人が述べていない発言動画を作成した。問題の中心にある概念として最も適切なのはどれか。
① 正規化
② ディープフェイク
③ 転移学習
④ アンサンブル
〖正解〗②
〖難易度〗★★★
〖出題〗第3章 ディープフェイク
〖解説〗
① 誤り。前処理や学習上の一般語である。
② 正しい。生成AIによる虚偽・改変コンテンツの典型である。
③ 誤り。学習済みモデル再利用の考え方である。
④ 誤り。複数モデル統合であり本質ではない。

Q24. 公開前の新製品画像を社外生成AIへ入力し要約させる運用が提案された。最初に強く警戒すべき観点として最も適切なのはどれか。
① 音声圧縮率
② GPU温度管理
③ 入力データ最小化
④ 画面輝度設定
〖正解〗③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 個人情報・入力データの選別
〖解説〗
① 誤り。設問のリスク判断と直接関係しない。
② 誤り。ハードウェア管理は本件の主論点ではない。
③ 正しい。機微情報や不要情報の入力回避が重要である。
④ 誤り。表示設定は情報保護の本質対応ではない。

Q25. 従業員が届いたSMSのURLから認証情報を入力し、アカウントが乗っ取られた。最も適切な脅威名称はどれか。
① ヴィッシング
② スミッシング
③ ベイティング
④ マスキング
〖正解〗②
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 セキュリティ脅威
〖解説〗
① 誤り。電話音声を用いる詐欺の呼称である。
② 正しい。SMSを用いるフィッシングの一種である。
③ 誤り。誘因を使う手口だが媒体特定が違う。
④ 誤り。匿名化や伏字化の文脈で使われる。

Q26. 取引先を名乗る電話で緊急対応を迫られ、機密文書の送付を求められた。最も近い脅威名称はどれか。
① ヴィッシング
② チャンク分割
③ トークン化
④ 位置符号化
〖正解〗①
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 セキュリティ脅威
〖解説〗
① 正しい。音声通話を使う詐欺・誘導の手口である。
② 誤り。RAGの前処理である。
③ 誤り。言語処理や匿名化の一部文脈で用いられる。
④ 誤り。Transformerの系列位置表現である。

Q27. 氏名と顔写真がなくても、旅券番号のように個人を識別できる情報が含まれている。法的観点で最も近い語はどれか。
① 匿名加工情報
② 個人識別符号
③ 生成パラメータ
④ 公知情報
〖正解〗②
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 個人識別符号
〖解説〗
① 誤り。加工済みで再識別困難な形への変換を指す。
② 正しい。特定個人の識別に資する符号が該当する。
③ 誤り。モデル内部の重みや設定とは別概念である。
④ 誤り。公開の有無と個人識別性は別問題である。

Q28. ある企業が健康診断結果を大量投入して社内分析を試みようとしている。慎重な扱いが特に求められる情報区分として最も適切なのはどれか。
① 要配慮個人情報
② 位置エンコーディング
③ 営業秘密
④ 学習率
〖正解〗①
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 要配慮個人情報
〖解説〗
① 正しい。健康状態などは特に慎重な取扱いが求められる。
② 誤り。Transformerの系列表現であり無関係である。
③ 誤り。企業秘密の概念で本人情報区分ではない。
④ 誤り。学習設定のハイパーパラメータである。

Q29. 顧客データを統計利用したいが、個人が識別されないよう一定の加工を施した。最も近い概念はどれか。
① Few-shot
② 匿名加工情報
③ RLHF
④ ハルシネーション
〖正解〗②
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 匿名加工情報
〖解説〗
① 誤り。プロンプト例示の方法である。
② 正しい。個人識別性を下げて利用する法的概念に近い。
③ 誤り。整列学習手法である。
④ 誤り。誤情報生成の現象である。

Q30. 自社商品の写真に、他社の登録商標を誤って大きく合成した広告画像をAIで作成した。主に問題となり得る権利として最も適切なのはどれか。
① 意匠権のみ
② 著作者人格権のみ
③ 肖像権のみ
④ 商標権
〖正解〗④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 知的財産・商標権
〖解説〗
① 誤り。商品形態の保護とは論点がずれる。
② 誤り。主たる争点を限定し過ぎている。
③ 誤り。人物の顔利用が中心争点ではない。
④ 正しい。標章の使用に関する権利侵害が問題となり得る。

Q31. 有名タレントの顔を広告に似せてAI生成し、本人の推奨に見せかけた。最も中心的に検討すべき権利はどれか。
① パブリシティ権
② ベクトルDB
③ 限定提供データ
④ 早期終了
〖正解〗①
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 パブリシティ権
〖解説〗
① 正しい。顧客吸引力の無断利用が問題となりやすい。
② 誤り。RAGの検索基盤であり権利ではない。
③ 誤り。データ保護の別概念である。
④ 誤り。学習停止の調整手法である。

Q32. AI導入方針を作るにあたり、精度だけでなく、説明責任や透明性も明記したい。最も近い考え方はどれか。
① 画像正規化
② 過学習耐性
③ 人間中心の原則
④ 低温サンプリング
〖正解〗③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 AI社会原則
〖解説〗
① 誤り。画像前処理の話である。
② 誤り。技術特性であり社会原則の表現ではない。
③ 正しい。人間中心や透明性、説明責任は原則群に含まれる。
④ 誤り。生成挙動調整でありガバナンス原則ではない。

Q33. ある会社が「AIは便利だから現場が自由に使えばよく、役割分担は不要」とした。最も不適切と判断しやすい理由はどれか。
① 三主体の責任整理がない
② 画像解像度が不足する
③ Few-shotが足りない
④ ベンチマーク名が古い
〖正解〗①
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 AIの三主体
〖解説〗
① 正しい。開発者・提供者・利用者の役割整理が重要である。
② 誤り。ガバナンス上の主論点ではない。
③ 誤り。プロンプト手法の不足は本質ではない。
④ 誤り。設問の不備理由として中心的でない。

Q34. AIガバナンスの運用で、導入前に用途・影響・誤用可能性を洗い出して統制方針へ結びつける段階として最も適切なのはどれか。
① マルチヘッド削減
② 学習率スケジューラ
③ 環境・リスク分析
④ データ水増し
〖正解〗③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 AIガバナンス
〖解説〗
① 誤り。モデル内部構造の論点である。
② 誤り。学習最適化の設定である。
③ 正しい。リスク把握と統制設計の起点となる。
④ 誤り。データ拡張の一種であり統制概念ではない。

Q35. AI新法に関する説明として、最も適切なのはどれか。
① 個別分野規制を全面廃止する法律
② 推進と環境整備、リスク対処を扱う
③ 著作権法を置き換える法律
④ AI利用を原則禁止する法律
〖正解〗②
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 AI新法
〖解説〗
① 誤り。設問のような全面廃止を目的とする説明ではない。
② 正しい。推進・環境整備・リスク対処の枠組みが要点である。
③ 誤り。知財法全体を代替するものではない。
④ 誤り。利活用推進も背景にあるため不適切である。

Q36. 生成AIを使った社内作文支援で「ルール違反の出力が出たら現場任せ」とする案が出た。最も不足している観点はどれか。
① 画面アスペクト比
② 音声サンプリング周波数
③ アカウンタビリティ
④ 再帰層の深さ
〖正解〗③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 AI社会原則・アカウンタビリティ
〖解説〗
① 誤り。表示設計の問題であり統治の中心ではない。
② 誤り。音声処理の細部であり本件ではない。
③ 正しい。説明責任や責任所在の明確化が不足している。
④ 誤り。モデル構造の話である。

Q37. 大規模言語モデルにおいて、同じ入力でも出力の多様性を高めやすい設定として一般に理解されるものはどれか。
① トークン長をゼロ化する
② 位置符号を削除する
③ Few-shotを禁止する
④ Temperatureを上げる
〖正解〗④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第5章 Temperature
〖解説〗
① 誤り。入力処理自体が成立しにくい。
② 誤り。系列理解を損ねる方向であり通常の調整法でない。
③ 誤り。例示禁止と多様性は同義ではない。
④ 正しい。一般にサンプリングの多様性が上がりやすい。

Q38. 社内ヘルプデスクでは、回答の文体や順序が担当者ごとにばらつくため、生成AIに「回答例を2件だけ見せて同じ粒度・同じ見出し構成で返答させる」運用を試すことにした。この設計として最も適切なのはどれか。
① Temperature調整
② Few-shot prompting
③ ハルシネーション抑止
④ ベクトル検索
〖正解〗②
〖難易度〗★★★
〖出題〗第5章 Few-shot
〖解説〗
① 誤り。Temperatureは出力の揺らぎ調整であり、例示そのものではない。
② 正しい。少数例を提示して、望ましい形式や文体を揃える手法である。
③ 誤り。結果として誤答抑制に寄与することはあっても、設計名そのものではない。
④ 誤り。ベクトル検索は知識参照の仕組みであり、例示による形式誘導とは異なる。

Q39. ICIOの考え方で、出力形式や観点を具体化する役割に最も近い要素はどれか。
① Context
② Instruction
③ Output Indicator
④ Input Data
〖正解〗③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第5章 ICIO
〖解説〗
① 誤り。背景条件や前提の提示に当たる。
② 誤り。作業指示そのものを表す。
③ 正しい。望む出力形式や条件を明示する要素である。
④ 誤り。処理対象のデータを渡す要素である。

Q40. 文字数を厳密に120字へ固定した回答を毎回完全一致で出させたい。テキスト生成AIの特性上、最も妥当な認識はどれか。
① 得意で安定しやすい
② 学習不要で保証できる
③ 検索機能だけで解決する
④ 不得意でばらつきやすい
〖正解〗④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第5章 不得意なこと
〖解説〗
① 誤り。厳密文字数制御は苦手領域に当たる。
② 誤り。学習有無と厳密保証は別問題である。
③ 誤り。検索追加だけで厳密制御問題は解けない。
④ 正しい。文字数や厳密計算は安定しないことがある。

Q41. 出題時点：2026年03月08日。2025年8月発表のGPT-5について、出題時点の公式発表に基づく説明として最も適切なのはどれか。
① OpenAIの統合型モデルとして紹介
② 画像生成専用機として公開
③ 音声のみ対応で提供
④ 研究終了告知として発表
〖正解〗①
〖難易度〗★★★
〖出題〗最新動向
〖解説〗
① 正しい。2025年8月に統合型のGPT-5として紹介された。
② 誤り。画像専用機としての発表ではない。
③ 誤り。音声のみ対応に限定した発表ではない。
④ 誤り。終了告知ではなく新モデルの導入告知である。

Q42. 出題時点：2026年03月08日。2025年11月発表のGemini 3について、出題時点の公式発表に基づく説明として最も適切なのはどれか。
① 推論能力とマルチモーダル理解を強化したモデルとして案内
② 音声入力を廃止した軽量専用モデルとして発表
③ 128k固定の短文特化モデルとして公開
④ 検索専用で生成機能を持たない系統として説明
〖正解〗①
〖難易度〗★★★
〖出題〗最新動向
〖解説〗
① 正しい。Gemini 3 は推論能力とマルチモーダル理解の強化を特徴として紹介されている。
② 誤り。公式発表は軽量専用や音声廃止を主旨としていない。
③ 誤り。公式発表では 100万トークンのコンテキストが示されている。
④ 誤り。検索専用系統ではなく、広い生成・理解用途を持つ Gemini 系列として案内されている。

Q43. 出題時点：2026年03月08日。2025年5月発表のClaude 4について、出題時点の公式発表に基づく説明として最も適切なのはどれか。
① 文章要約機能のみを更新
② 検索エンジンへの統合だけを発表
③ 言語処理をやめ動画特化へ移行
④ Opus 4とSonnet 4を含む世代
〖正解〗④
〖難易度〗★★★
〖出題〗最新動向
〖解説〗
① 誤り。単なる要約更新に限られない。
② 誤り。発表の中心はモデル世代の刷新である。
③ 誤り。動画特化への移行発表ではない。
④ 正しい。Claude 4世代としてOpus 4とSonnet 4が案内された。

Q44. 新人教育で「ネット上にあるから正しい」と判断して生成AIの出力をそのまま配布した。最も問題となる基礎姿勢はどれか。
① 情報リテラシー不足
② 畳み込み不足
③ プロンプト長不足
④ GPU不足
〖正解〗①
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 インターネットリテラシー
〖解説〗
① 正しい。情報の真偽確認や文脈評価が欠けている。
② 誤り。画像系モデル構造の話である。
③ 誤り。設問の本質は確認不足である。
④ 誤り。計算資源は主要論点ではない。

Q45. 社内Wi-Fiと似た名称の無料アクセスポイントに接続し、認証情報が漏れた。最も近い脅威はどれか。
① Few-shot誘導
② プーリング誤差
③ 蒸留学習
④ Wi-Fiの罠
〖正解〗④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 セキュリティ脅威
〖解説〗
① 誤り。プロンプト技法であり脅威名ではない。
② 誤り。画像処理の概念である。
③ 誤り。モデル圧縮学習の文脈である。
④ 正しい。偽装アクセスポイント等による誘導被害である。

Q46. プライバシー設定を初期値のまま放置し、公開範囲を把握していなかった。最も適切な評価はどれか。
① 利用者責任は生じない
② 情報公開範囲の管理不足
③ 暗号強度だけの問題
④ 画像圧縮率だけの問題
〖正解〗②
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 セキュリティとプライバシー
〖解説〗
① 誤り。利用者側の設定確認も重要である。
② 正しい。公開範囲や共有条件の確認不足が問題である。
③ 誤り。暗号のみへ論点を限定できない。
④ 誤り。画像圧縮とは無関係である。

Q47. 社外公開を前提としない営業資料を生成AIへ入力したところ、外部送信の懸念が生じた。運用上の初動として最も適切なのはどれか。
① 入力情報の分類と最小化
② 温度を上げる
③ Top-pを下げる
④ Few-shotを追加
〖正解〗①
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 生成AI活用時の留意
〖解説〗
① 正しい。機密性に応じた入力可否判断が先である。
② 誤り。生成の多様性調整であり保護策ではない。
③ 誤り。サンプリング調整であり機密管理の代替でない。
④ 誤り。出力品質には効いても情報保護とは別問題である。

Q48. ある生成画像が既存キャラクターに酷似し、市場で誤認を招きそうだ。主なリスクとして最も適切なのはどれか。
① 画像サイズ不一致
② 権利侵害や混同惹起
③ 学習率の未調整
④ 文字数制御失敗
〖正解〗②
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 知的財産・不正競争防止法
〖解説〗
① 誤り。形式上の問題ではなく権利・市場影響が中心である。
② 正しい。商標や不正競争等の観点が生じ得る。
③ 誤り。学習設定は法的評価の中心でない。
④ 誤り。テキスト生成の苦手論点である。

Q49. 事実未確認の生成文章を投稿し、特定企業の信用を大きく傷つけた。法律・倫理の観点で最も近い懸念はどれか。
① 位置エンコード不足
② 潜在変数の崩壊
③ 名誉毀損等のリスク
④ ベクトル化不足
〖正解〗③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 知的財産・名誉毀損
〖解説〗
① 誤り。系列表現の技術論である。
② 誤り。生成モデル学習の技術課題である。
③ 正しい。虚偽内容で信用を害すれば法的問題が生じ得る。
④ 誤り。検索表現の問題ではない。

Q50. AI原則を社内規程へ落とし込む際、「多様な立場への配慮」を強調したい。最も近い基本理念はどれか。
① NSP
② OCR
③ Backprop
④ D&I
〖正解〗④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 AI社会の基本理念
〖解説〗
① 誤り。BERTの事前学習課題である。
② 誤り。光学文字認識であり理念ではない。
③ 誤り。誤差逆伝播法（Backpropagation）は学習アルゴリズムであり、社会理念ではない。
④ 正しい。多様性と包摂性への配慮を示す理念である。

Q51. ある自治体がAI導入で「使える部署だけ先に使う」としたが、住民への影響評価をしていない。最も不足している考え方はどれか。
① シーケンス長削減
② 量子化推論
③ 安全性・公平性
④ 画像補間
〖正解〗③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 AI社会原則
〖解説〗
① 誤り。計算効率の技術論である。
② 誤り。実装最適化であり統治原則ではない。
③ 正しい。住民影響や偏りへの配慮が欠けている。
④ 誤り。画像処理技法である。

Q52. 利用部門が生成AIの判断結果だけを採用し、担当者の確認工程を省いた。最も不適切といえる理由はどれか。
① デコーダ層が浅い
② 位置埋め込みが長い
③ チャンクが細かい
④ 人間中心の観点が弱い
〖正解〗④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 人間中心
〖解説〗
① 誤り。モデル構造の深さが主因ではない。
② 誤り。埋め込み長は統治理由にならない。
③ 誤り。RAGの前処理は本質ではない。
④ 正しい。人の関与・監督を欠く運用は問題となりやすい。

Q53. 箇条書きの議事録を、敬体で簡潔な報告文へ変換したい。最も有効なプロンプト設計として適切なのはどれか。
① 事実確認を省く
② 入力本文を隠す
③ 出力形式と文体を明示する
④ 毎回無関係例を増やす
〖正解〗③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第5章 実践ユースケース
〖解説〗
① 誤り。事実確認を省くと品質低下に加え、ハルシネーションの見逃しにもつながる。
② 誤り。入力不足では変換品質が下がる。
③ 正しい。目的・文体・形式を指定すると安定しやすい。
④ 誤り。無関係例はノイズになりやすい。

Q54. 英単語群から自然な英文メールを作らせたい。最初から完成度を上げる工夫として最も適切なのはどれか。
① 文字数だけ指定する
② 毎回違う話題へ逸らす
③ 学習データ名を列挙する
④ 役割と相手先を与える
〖正解〗④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第5章 実践ユースケース
〖解説〗
① 誤り。文字数指定だけでは品質要件を満たしにくい。
② 誤り。目的逸脱を生みやすい。
③ 誤り。学習データ名は通常の利用時に不要である。
④ 正しい。話者設定や相手条件は文体選択に有効である。

Q55. AIに長い表を読ませて要点抽出したいが、不要列も多い。精度向上の観点で最も適切なのはどれか。
① ノイズ列を増やす
② 出力条件を空欄にする
③ 温度を最大にする
④ 必要列へ整理して入力する
〖正解〗④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第5章 ICIO・Input Data
〖解説〗
① 誤り。不要情報増加は理解を阻害する。
② 誤り。期待形式不明で品質がぶれやすい。
③ 誤り。多様性上昇が要点抽出精度を保証しない。
④ 正しい。必要情報の明確化は出力品質に直結する。

Q56. 同一プロンプトでも回答がぶれやすい業務で、まず検討すべき改善として最も適切なのはどれか。
① 誤答例だけ追加する
② 文脈を毎回削除する
③ 入力条件を曖昧にする
④ 指示と評価観点を具体化する
〖正解〗④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第5章 プロンプトエンジニアリング
〖解説〗
① 誤り。誤答だけでは望ましい形式を示せない。
② 誤り。必要文脈削減は性能を下げやすい。
③ 誤り。曖昧さはばらつきを増やす。
④ 正しい。目的・条件・出力形式の明確化が安定化に有効である。

Q57. 顧客問い合わせ文を要約させたところ、感情的表現を除き過ぎて苦情の強さが消えた。改善策として最も適切なのはどれか。
① 学習率を上げる
② 位置符号を切る
③ 画像を追加する
④ 保持すべき観点を指定する
〖正解〗④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第5章 要約実践
〖解説〗
① 誤り。利用時に学習率は直接操作しない。
② 誤り。系列理解を損ねるだけで解決にならない。
③ 誤り。テキスト要約の本質対策でない。
④ 正しい。残す観点を明示すると重要情報の欠落を抑えやすい。

Q58. 学習データに偏りがあるまま採用支援AIを作る計画が進んでいる。最も注意すべき社会的リスクはどれか。
① 画像解像度低下
② スピーカー雑音
③ 画面比率崩れ
④ 差別・偏見の助長
〖正解〗④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 AI新法・具体的リスク
〖解説〗
① 誤り。視覚品質の問題で本質ではない。
② 誤り。音声処理の細部である。
③ 誤り。表示の問題であり社会リスクの中心でない。
④ 正しい。偏った学習は不公正な結果を招き得る。

Q59. 生成AIの便利さを理由に、学校で出典確認を不要とする案が出た。最も妥当な反論はどれか。
① 出典は自動で常に正しい
② AI利用者は責任を負わない
③ ハルシネーションは発生しない
④ リテラシー教育がむしろ重要
〖正解〗④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 教育・リテラシー
〖解説〗
① 誤り。自動出典や参照にも誤りはあり得る。
② 誤り。利用者責任が消えるわけではない。
③ 誤り。誤生成は現実に起こり得る。
④ 正しい。利便性が増すほど確認力と判断力が必要である。

Q60. 生成AIの導入提案で「競争上の健全性」も論点に入れたい。最も近い表現はどれか。
① 逐次予測の維持
② 系列長の削減
③ 局所特徴の保存
④ 公正競争の確保
〖正解〗④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 共通の指針
〖解説〗
① 誤り。GPT系の技術特性であり政策指針ではない。
② 誤り。性能調整の技術論である。
③ 誤り。CNNの特徴に近い語である。
④ 正しい。共通の指針として公正競争の確保が挙げられる。

Q61. 研修資料作成で生成AIを使う運用について、情報リテラシーの観点から適切なものを選べ。（複数回答）
① 出力は原典で裏取りする
② 誤情報の可能性を疑う
③ 出典不明でも拡散を急ぐ
④ 見た目が自然なら採用する
〖正解〗①②
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 インターネットリテラシー
〖解説〗
① 正しい。原典確認は基本的な検証行動である。
② 正しい。生成物の誤り可能性を前提に扱うべきである。
③ 誤り。拡散優先は誤情報被害を広げやすい。
④ 誤り。自然な文体は真実性を保証しない。

Q62. 社内の生成AI利用規程として適切な内容を選べ。（複数回答）
① 機密区分ごとに入力可否を定める
② 責任所在を曖昧にしておく
③ 監督者確認の条件を決める
④ 結果の検証手順は不要とする
〖正解〗①③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 AIガバナンス
〖解説〗
① 正しい。入力統制は実務上の中核である。
② 誤り。責任所在の明確化が必要である。
③ 正しい。利用条件に応じた人の確認が重要である。
④ 誤り。検証省略はリスクを高める。

Q63. 個人情報保護の観点から、生成AIへの入力として特に慎重さが必要なものを選べ。（複数回答）
① 健康診断結果
② 一般的な天気情報
③ 公開済み製品名
④ 顔写真付き本人確認書類
〖正解〗①④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 要配慮個人情報・個人識別符号
〖解説〗
① 正しい。健康情報は要配慮個人情報になり得る。
② 誤り。通常は個人情報性が低い。
③ 誤り。一般に公開済み名称だけでは慎重区分の中心でない。
④ 正しい。本人識別に結びつく情報を含み得る。

Q64. 知的財産や関連権利の観点から、問題化しやすい行為を選べ。（複数回答）
① 他社商標を誤認させる広告生成
② 本人無断で著名人風広告を出す
③ 自社ロゴ色を社内で調整する
④ 公開許諾済み素材を条件内で使う
〖正解〗①②
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 商標権・パブリシティ権
〖解説〗
① 正しい。商標や混同惹起の問題が出やすい。
② 正しい。顧客吸引力の無断利用が問題になり得る。
③ 誤り。自社権利内での調整なら通常は中心問題でない。
④ 誤り。許諾条件内利用なら原則問題性は低い。

Q65. AI社会原則に照らして、組織の方針として望ましいものを選べ。（複数回答）
① 公平性を点検する
② 人の確認工程を外す
③ 説明責任を定める
④ 利用影響を評価しない
〖正解〗①③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 AI社会原則
〖解説〗
① 正しい。公平性の確保は重要原則である。
② 誤り。人間中心の観点に反しやすい。
③ 正しい。アカウンタビリティも重要である。
④ 誤り。影響評価の欠如はガバナンス不足である。

Q66. AI新法や関連指針の理解として適切なものを選べ。（複数回答）
① 推進とリスク対処の両面を持つ
② 個別権利法を全面廃止する
③ AI利用を一律禁止する
④ ガイドラインと相互補完で考える
〖正解〗①④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 AI新法
〖解説〗
① 正しい。推進と対処の両面整理が要点である。
② 誤り。他法を全面置換する趣旨ではない。
③ 誤り。利活用推進も前提にある。
④ 正しい。指針と法律は補完的に捉える。

Q67. セキュリティ脅威への初動として適切なものを選べ。（複数回答）
① 社内Wi-Fi名が似ていれば接続する
② SMSのURLは送信元を再確認する
③ 緊急電話の要求は別経路で確認する
④ 添付ファイルは無条件で開く
〖正解〗②③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 セキュリティ脅威
〖解説〗
① 誤り。偽アクセスポイント被害の恐れがある。
② 正しい。スミッシング対策として有効である。
③ 正しい。ヴィッシング等への基本対策になる。
④ 誤り。マルウェア感染や詐欺の入口になり得る。

Q68. RAGを使う理由として適切なものを選べ。（複数回答）
① 外部知識を参照しやすくする
② 毎回モデル再学習を不要化しやすい
③ ハルシネーションを絶対にゼロにする
④ 個人情報保護を自動保証する
〖正解〗①②
〖難易度〗★★★
〖出題〗第3章 RAG
〖解説〗
① 正しい。検索で外部知識を補える。
② 正しい。知識更新を再学習に頼らず行いやすい。
③ 誤り。誤生成の可能性を完全には消せない。
④ 誤り。運用統制なしに自動保証はできない。

Q69. AIエージェントの特徴として適切なものを選べ。（複数回答）
① 手順を分けて作業できる
② 常に人の確認なしで安全
③ 外部ツールと連携し得る
④ ルールベースだけで成立する
〖正解〗①③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第3章 AIエージェント・MCP
〖解説〗
① 正しい。段階的実行は代表的特徴である。
② 誤り。安全性は用途と統制に依存する。
③ 正しい。ツール接続により能力拡張できる。
④ 誤り。現代的エージェントはそれに限定されない。

Q70. プロンプト設計として有効なものを選べ。（複数回答）
① 出力形式を指定する
② 目的を曖昧にする
③ 入力条件を隠す
④ 例を少数提示する
〖正解〗①④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第5章 Few-shot・ICIO
〖解説〗
① 正しい。形式指定は品質安定に有効である。
② 誤り。曖昧さは回答ぶれを増やす。
③ 誤り。必要情報不足で性能が落ちやすい。
④ 正しい。Few-shotは期待形式の学習を助ける。

Q71. テキスト生成AIの不得意領域として適切なものを選べ。（複数回答）
① 既知文の要約
② 厳密な文字数固定
③ 厳密計算の完全保証
④ 役割指定での文体変更
〖正解〗②③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第5章 不得意なこと
〖解説〗
① 誤り。要約は代表的活用例である。
② 正しい。文字数の厳密制御は苦手である。
③ 正しい。計算の完全保証はできない。
④ 誤り。文体変更も比較的得意な用途である。

Q72. AI基礎の理解として適切なものを選べ。（複数回答）
① AIは知的処理の概念である
② ロボットは物理機構の概念である
③ AGIは特化型AIを指す
④ 第二次AIブームは深層学習中心である
〖正解〗①②
〖難易度〗★★★
〖出題〗第1章 AIの定義・歴史
〖解説〗
① 正しい。AIは知的行動を実現する概念である。
② 正しい。ロボットは物理的な仕組みを含む概念である。
③ 誤り。特化型はANIである。
④ 誤り。深層学習中心は第三次AIブームに近い。

Q73. 生成AIの系譜に関する理解として適切なものを選べ。（複数回答）
① Transformerは自己注意を用いる
② GPTは識別器だけで生成する
③ BERTはMLMを用いる
④ GANは再帰層が必須である
〖正解〗①③
〖難易度〗★★★
〖出題〗第2章 Transformer・BERT・GPT・GAN
〖解説〗
① 正しい。自己注意はTransformerの核である。
② 誤り。GPTは自己回帰生成で理解するのが適切である。
③ 正しい。BERTの代表的課題にMLMがある。
④ 誤り。GANの本質は敵対的学習であり再帰必須ではない。

Q74. ディープフェイク対策として適切な行動を選べ。（複数回答）
① 迫真性だけで真実とみなす
② 発信源や文脈を確認する
③ 拡散前の検証を省く
④ 複数資料で整合を見る
〖正解〗②④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第3章 ディープフェイク
〖解説〗
① 誤り。見た目の自然さは信頼性の根拠にならない。
② 正しい。発信源確認は基礎対策である。
③ 誤り。検証省略は被害拡大につながる。
④ 正しい。複数資料の突合が有効である。

Q75. 生成AIの導入時に、三主体の整理として妥当なものを選べ。（複数回答）
① 利用者の確認義務を外す
② 開発者の責任範囲を定める
③ 誰の責任か決めない
④ 提供者の管理事項を定める
〖正解〗②④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 AIの三主体
〖解説〗
① 誤り。利用者側にも確認責任がある。
② 正しい。開発段階の責任整理は重要である。
③ 誤り。責任不明確はガバナンス上不適切である。
④ 正しい。提供段階の管理も重要である。

Q76. 生成AIへ社内データを入力する前の判断として適切なものを選べ。（複数回答）
① 公開前資料でも気にせず入れる
② 利用目的に不要な個人情報は外す
③ 共有範囲を確認しない
④ ログの取扱い条件を確認する
〖正解〗②④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 生成AI活用時の留意
〖解説〗
① 誤り。機密漏えいの懸念がある。
② 正しい。入力最小化は基本である。
③ 誤り。共有範囲不確認は危険である。
④ 正しい。保存や二次利用条件の確認が必要である。

Q77. 出題時点：2026年03月08日。2025年の主要モデル発表に関する理解として、出題時点の公式発表に基づき適切なものを選べ。（複数回答）
① GPT-5は、会話の複雑さやツール要否に応じて応答方式を切り替える統合型システムとして紹介された
② Gemini 2.5 Proは、推論を伴う thinking model として案内された
③ Claude 4は、画像生成専用モデルとして発表された
④ Claude 4は、Opus 4 と Sonnet 4 を含む世代として紹介された
〖正解〗①②④
〖難易度〗★★★
〖出題〗最新動向
〖解説〗
① 正しい。OpenAIはGPT-5を unified system と説明し、会話の種類や複雑さ、ツール要否に応じて使い分ける構成を示している。
② 正しい。GoogleはGemini 2.5 Proを thinking model として案内している。
③ 誤り。Claude 4は画像生成専用モデルとしてではなく、汎用的な次世代モデル群として発表されている。
④ 正しい。AnthropicはClaude 4世代として Opus 4 と Sonnet 4 を明示している。

Q78. 著作権や関連権利を意識した社内生成物レビューとして適切なものを選べ。（複数回答）
① 有名作風なら自由利用とみなす
② 似ていても検討不要とする
③ 元作品への依拠性を確認する
④ 権利者表示条件を確認する
〖正解〗③④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 知的財産
〖解説〗
① 誤り。著名性は自由利用の根拠にならない。
② 誤り。類似の程度や利用態様は検討対象である。
③ 正しい。依拠性や類似性の確認が重要である。
④ 正しい。許諾条件や表示条件も確認が必要である。

Q79. 生成AIの出力を業務判断へ使う際、妥当な運用を選べ。（複数回答）
① 自信あり口調なら採用する
② 根拠不明でも即時決裁する
③ 高リスク用途では人が最終確認する
④ 根拠資料を併せて確認する
〖正解〗③④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第4章 人間中心・アカウンタビリティ
〖解説〗
① 誤り。口調の強さは正確性を保証しない。
② 誤り。根拠不明のまま採用すべきでない。
③ 正しい。高リスク用途では人の監督が重要である。
④ 正しい。根拠確認は誤判断防止に有効である。

Q80. モデル出力の品質改善として、プロンプトだけで対処しやすいものを選べ。（複数回答）
① 事実確認なしで運用する
② 出力形式を明示しない
③ 期待する観点を列挙する
④ 回答例を少数添える
〖正解〗③④
〖難易度〗★★★
〖出題〗第5章 プロンプトエンジニアリング
〖解説〗
① 誤り。運用リスクを高める。
② 誤り。形式不明は回答のばらつきを増やす。
③ 正しい。観点指定は漏れ防止に有効である。
④ 正しい。Few-shotは形式や粒度を安定させやすい。