生成AIパスポート模擬問題１｜60問掲載

Q1
【正解】①
【難易度】★
【出典】第1章 AI（人工知能）の定義
【解説】AIは「知的な処理（学習・推論・予測）」を行う仕組みの総称。感情やロボット形状は必須条件ではありません。

Q2
【正解】②
【難易度】★
【出典】第1章 知能の2つの仕組み
【解説】作り方は「明示規則で動く」か「データから学ぶ」かに大別される。現場では併用も多い。

Q3
【正解】③
【難易度】★★
【出典】第1章 機械学習の手法
【解説】ディープフェイクは学習“手法”ではなく合成メディアの“用途”。教師あり/なし・強化が主要パラダイム。

Q4
【正解】④
【難易度】★★
【出典】第1章 深層学習（オーバーフィッティング）
【解説】訓練データに過度適合して未知データで精度が落ちる現象。正則化・データ拡張・早期終了などで抑える。

Q5
【正解】①
【難易度】★★
【出典】第1章 AIの4つのレベル
【解説】一般的な区分は「反応型／限定記憶／心の理論／自己認識」。感情型は公式分類ではない。

Q6
【正解】②
【難易度】★★
【出典】第1章 AIの歴史（第一次）
【解説】第一次は探索・推論などのルール型が中心。第二次は知識工学、第三次は機械学習・深層学習へ。

Q7
【正解】③
【難易度】★★
【出典】第2章 Transformerモデル
【解説】自己注意（Self-Attention）により遠い単語同士の関係を並列に扱え、長文・文脈の保持が得意。RNNより効率的。

Q8
【正解】④
【難易度】★★
【出典】第2章 GAN（敵対的生成ネットワーク）
【解説】GANは生成器と識別器を敵対学習（adversarial training）で鍛える構造。強化学習エージェントは必須要素ではない。

Q9
【正解】①
【難易度】★★
【出典】第2章 GPT-3
【解説】GPT-3は約1750億パラメータ。比較としてGPT-1≈1.17億、GPT-2≈15億で段階的に大型化した。

Q10
【正解】②
【難易度】★★
【出典】第3章 動画生成AI（Sora）
【解説】Soraはテキスト指示から自然な短編動画を生成する。音声認識や静止画抽出とは別分野。

Q11
【正解】③
【難易度】★★
【出典】第2章 Code Interpreter（高度なデータ解析）
【解説】安全な一時実行環境（Python）でデータ前処理・集計・可視化・簡易モデリング・ファイル入出力ができる。

Q12
【正解】④
【難易度】★★
【出典】第2章 GPT-4（マルチモーダル）
【解説】テキスト・画像・音声など複数形式を横断処理できることを指す。単なる高速化や多言語化とは異なる。例：画像→説明文、音声→文字起こし（対応モデル）

Q13
【正解】④
【難易度】★★
【出典】第3章 テキスト生成AI（主要サービス）
【解説】Claude（Anthropic）とGemini（Google）はOpenAI以外の大手が開発する高性能な対話モデル。

Q14
【正解】②
【難易度】★
【出典】第3章 画像生成AI（Stable Diffusion）
【解説】拡散過程とVAEなどを用い、文章から画像を生成する代表的モデル。OCRや音声モデルではない。

Q15
【正解】③
【難易度】★★★
【出典】第3章 ディープフェイク
【解説】社会的な問題として議論される「ディープフェイク」の悪用事例に注目しています。①、②、④は、いずれも実在の人物の肖像権や名誉を侵害する典型的な悪用です。一方、③の**「実在しない架空の人物」**の生成は、技術的には深層学習を使いますが、肖像権侵害や詐欺といった悪用には直結しないため、この文脈では「悪用ではない」と判断されます。

Q16
【正解】④
【難易度】★★
【出典】第4章 個人情報保護法（要配慮個人情報）
【解説】氏名・住所それ自体は通常の個人情報であり、要配慮個人情報ではない。病歴・信条・犯罪の経歴は、個人情報保護法で要配慮個人情報として明示されている。

Q17
【正解】①
【難易度】★★
【出典】第4章 AI社会原則
【解説】日本の原則は人間中心・安全・公平・透明性・プライバシー等。「経済優先」は掲げられていない。

Q18
【正解】②
【難易度】★★
【出典】第5章 プロンプトエンジニアリング（Few-shot）
【解説】良い見本を少数示して“この書き方”を学ばせる方法。Zero-shotは例なしでぶれやすい。

Q19
【正解】③
【難易度】★★
【出典】第5章 生成AIの不得意分野
【解説】学習時点の知識に依存するため最新ニュースの真偽確認は苦手。検索やRAGを併用して補う。

Q20
【正解】①
【難易度】★★★
【出典】最新動向／GPT-5（2025年8月）
【解説】GPT-5は“素早い応答”と“深い推論”を状況に応じて自動切替する統合システムとして案内されている。ChatGPT専用や画像特化のみという説明は不正確。

Q21
【正解】②
【難易度】★★
【出典】第3章 ディープフェイク（深層偽造）
【解説】本人同意なく名誉を傷つける偽動画の拡散は名誉毀損や肖像権侵害のリスクが高い。研究・教育・正当な制作利用は適切な配慮の下で許容され得る。

Q22
【正解】②
【難易度】★★
【出典】第3章 音声生成AI／リスク
【解説】ボイスフィッシング等の“声のなりすまし”は実被害につながりやすい。二要素認証や別チャネル確認で対策する。

Q23
【正解】①
【難易度】★
【出典】第3章 画像生成AI（VAE/GAN）
【解説】VAEは潜在空間に圧縮して再構成する生成枠組み、GANは生成器と識別器の競合学習で写実性を高める基礎技術の代表例。なお、その後は拡散モデル（例：Stable Diffusion）が中核となっている点も押さえるとよい。

Q24
【正解】③
【難易度】★
【出典】第3章 動画生成AI
【解説】③はいずれもテキスト等から動画を生成する代表例。②は主に静止画生成のモデル群、①はNLP/音声認識/マルチモーダル識別で動画生成ではない。④は生成と分類の基盤要素の混在で動画生成AIの代表例とは言いにくい。近年はGen-4など新世代モデルの登場も進んでいる。

Q25
【正解】②
【難易度】★
【出典】第4章 インターネットリテラシー／悪質なQRコード
【解説】偽サイトに誘導してIDや決済情報を詐取する手口が典型。URLプレビューや短縮URLの展開確認で回避する。

Q26
【正解】③
【難易度】★★
【出典】第4章 Wi-Fiに潜む罠
【解説】偽APや暗号化不備により通信を傍受される中間者攻撃が代表的脅威。VPN利用とHTTPS確認が有効。

Q27
【正解】①
【難易度】★★
【出典】第4章 ソーシャルエンジニアリング
【解説】もっともらしい肩書や状況を装い信用させて情報を引き出す心理的攻撃。技術的侵入でない点が特徴。

Q28
【正解】④
【難易度】★
【出典】第4章 プライバシー設定
【解説】“最小権限”が原則。不要な位置情報や連絡先アクセスはオフ、公開範囲を限定する。

Q29
【正解】③
【難易度】★★
【出典】第4章 個人情報保護法／要配慮個人情報
【解説】差別・不利益につながるデリケートな情報（病歴・信条・人種等）は厳格な管理が必要。

Q30
【正解】②
【難易度】★★
【出典】第4章 匿名加工情報
【解説】個人識別性を下げ、元に戻せないよう加工して利用・提供のルールに従う。復元可能や無制限共有は不可。

Q31
【正解】④
【難易度】★★
【出典】第2章 Transformer／BERTとGPT
【解説】BERTは双方向エンコーダで理解タスクに強く、GPTは自己回帰デコーダで次トークン予測（生成）に強い。

Q32
【正解】①
【難易度】★
【出典】第2章 Transformer／位置エンコーディング
【解説】自己注意は順序を持たないため、位置情報を注入して系列性を扱えるようにする。

Q33
【正解】②
【難易度】★★
【出典】第2章 Transformer／Multi-Head Attention
【解説】複数ヘッドで文法関係・語義・参照など異なる“見方”を並列に学習でき、表現力が増す。

Q34
【正解】③
【難易度】★★
【出典】第2章 GPT系譜
【解説】GPT-1≈1.17億、GPT-2≈15億、GPT-3≈1750億。世代ごとに大規模化した。

Q35
【正解】①
【難易度】★
【出典】第1章 ニューラルネットワーク／学習と最適化
【解説】誤差逆伝播法は損失を減らすための勾配を計算し、勾配降下法はその勾配を使ってモデルの重みを更新する手法です。これら2つはニューラルネットワークの学習でセットで使われます。正規化とドロップアウトは過学習を防ぐための手法です。活性化関数はモデルの非線形性を高めるための関数です。

Q36
【正解】④
【難易度】★
【出典】第1章 CNN／画像認識
【解説】カーネルで局所パターンを抽出し、プーリング等で階層的特徴を学ぶ。自己注意や記憶ゲートは別系統。

Q37
【正解】③
【難易度】★★
【出典】第5章 プロンプトエンジニアリング
【解説】明確な指示（Instruction）、前提（Context）、入力データ、出力形式（Output Indicator）を揃えると再現性が上がる。

Q38
【正解】④
【難易度】★★★
【出典】第3章 ディープフェイク対策
【解説】発信元・メタデータ・改変痕跡の検証が先。即拡散や“勘”による判断は誤情報拡散の原因となる。

Q39
【正解】④
【難易度】★★★
【出典】第4章 情報セキュリティ運用
【解説】共有は“閲覧のみ”を基本に、有効期限とパスワードでアクセスを制限する。編集権限の付与や公開設定は最小限に。

Q40
【正解】①
【難易度】★★
【出典】第4章 生成AI活用における個人情報の取り扱い
【解説】入力前の“最小化・匿名化”が根本対策。出力監査だけや平文保存は不適切。保存時は暗号化とアクセス制御を行う。

Q41
【正解】①
【難易度】★★
【出典】第5章 追加学習
【解説】 ファインチューニングは、事前学習済みの汎用モデルを使い、特定の少量データで追加学習させてモデルを特化させる手法です。転移学習はより広い概念で、ある分野の学習済み知識を別の分野に応用することを指します。Zero-shotは追加学習をせず、指示だけで対応させる手法です。プルーニングはモデルの軽量化手法です。近年はフル微調整に加え、LoRAなどのPEFT（パラメータ効率化微調整）で計算・データ負荷を抑える手法も広く使われます。

Q42
【正解】②
【難易度】★★
【出典】第2章 RAGとファインチューニング
【解説】RAGは外部データを検索・取り込みながら回答するため、知識の鮮度はソース更新に直結します。頻繁更新に再学習は不要で、コストも抑えられます。頻繁更新はRAGが適する。最新のナレッジを都度参照でき、再学習の手間とコストを抑えられる。温度やFew-shotは知識の新旧を刷新しない。

Q43
【正解】③
【難易度】★★
【出典】第5章 プロンプトエンジニアリング／Few-shot
【解説】数例の良い見本を示すと語彙・トーン・構成を模倣しやすい。Zero-shotはぶれやすく、温度上げは散逸を招く。

Q44
【正解】④
【難易度】★★
【出典】第3章 ディープフェイク（深層偽造）
【解説】発信元・メタデータ・改変痕跡・逆検索などで真正性を検証してから共有する。即拡散や直観頼みは誤情報の拡大につながる。

Q45
【正解】①
【難易度】★★
【出典】第4章 肖像権・著作権の取扱い
【解説】他者の写真は肖像権・著作権・場合によりパブリシティ権の対象。公開前に権利者の同意・表示を確認。自動で「引用」になることはない。

Q46
【正解】②
【難易度】★★
【出典】第3章 データ拡張
【解説】回転・色変換・切り抜き等で多様性を増やし、過学習を抑制して汎化を上げる。学習率固定や凍結は別のテクニック。

Q47
【正解】③
【難易度】★★
【出典】第5章 Output Indicator
【解説】見出し・箇条書き・表・JSONキーなど形式を明示すると再現性が大幅に向上。温度や例示は補助的。

Q48
【正解】④
【難易度】★★★
【出典】第4章 不正競争防止法／営業秘密
【解説】「非公知・有用・秘密管理」の3要件が典型。管理不備や公知情報は保護されにくい。

Q49
【正解】①
【難易度】★★
【出典】第2章 生成AI技術／GAN
【解説】生成器が偽物を作り、識別器が真偽を見分ける対立学習で双方が強化される。

Q50
【正解】②
【難易度】★★★
【出典】第4章 肖像権とパブリシティ権
【解説】肖像権は人格権で“無断利用されない権利”。パブリシティ権は著名性の経済的価値（顧客吸引力）に関わる財産権。

Q51
【正解】③
【難易度】★★
【出典】第2章 VAE・潜在変数
【解説】潜在空間に本質特徴を圧縮して表現し、そこからのサンプリングで生成・補間が可能になる。

Q52
【正解】④
【難易度】★★
【出典】第5章 校正プロンプト設計
【解説】Before/Afterの差分表示と、文法・用字・論理など修正根拠の提示を求めると品質と検収効率が上がる。

Q53
【正解】①
【難易度】★★
【出典】第3章 生成AIサービス選定
【解説】要件適合・法令/規約順守・SLA/拡張性など総合で見る。価格やベンチマーク“だけ”では失敗しやすい。

Q54
【正解】②
【難易度】★★
【出典】第4章 AI社会原則
【解説】透明性と説明責任は信頼確保の要。完全自動化の義務や匿名禁止は一般原則ではない。

Q55
【正解】③
【難易度】★★
【出典】第5章 ツール併用（RAG/検索）
【解説】最新情報は外部ソースで裏取りする運用が必須。温度調整や長文投入だけでは事実性は担保できない。

Q56
【正解】④
【難易度】★★
【出典】第4章 AIガバナンス
【解説】影響度・データ種類・連携範囲に応じてコントロール強度を調整する“リスクベース”が現実的。

Q57
【正解】①
【難易度】★★
【出典】第3章 ディープフェイク対応
【解説】一次情報・公式発表・複数の信頼ソースで照合する。切り抜き共有や直観判断は誤拡散の原因。

Q58
【正解】②
【難易度】★★
【出典】第5章 業務手順の分解
【解説】目的→入力→判定基準→チェック→例外…と段階化し、各段で出力形式を指定すると再現性が高い。

Q59
【正解】③
【難易度】★★
【出典】第3章 音声生成AI／利用上の注意
【解説】アクセシビリティ支援は適切。一方、無断複製や著名人声の商用利用は権利侵害の恐れが高い。

Q60
【正解】④
【難易度】★★★
【出典】最新動向（Runway Gen-4）
【解説】Gen-4はテキスト指示から高精細な動画を生成するモデルで、**複数ショット間の人物やシーンの一貫性（連続性）を高めた点が特徴。動画生成の基盤モデルであり、音楽→画像変換や自動運転向け音声認識などの特化モデルではない。