生成AI 生成AIパスポート対策 究極カンペをつくろう#1 AI（人工知能）（定義／仕組み／種類／歴史／シンギュラリティ）
AI（人工知能）を「地図」で一本化。ダートマス会議を起点に、ルールベース（探索・推論）→機械学習（教師あり等）→ニューラルネット／深層学習（重み）→過学習と対策→ANI/AGI→ブームと冬→シンギュラリティとAI効果まで、試験で迷いにくい整理で解説します。
生成AI
生成AI 
生成AI 生成AIパスポート勉強方法｜用語集カンペで最短合格、究極カンペで理解を伸ばす
生成AIパスポートの勉強方法を、用語集カンペ（シラバスの抜け漏れ潰し）と究極カンペ（頭の中の因果マップ）で解説。第3章「現在の動向」を例にイメージ図も掲載。カンペは本番では使いません。
生成AI Windows 11のCPU onlyでローカルLLM開発環境を検証｜Ollama、qwen2.5-coder、Continue、Aider、OpenAI API
Windows 11のCPU only環境で、Ollamaとqwen2.5-coderを使ったローカルLLM構築、ContinueとAiderによるコード生成・ファイル反映・ビルド・テスト実行を検証。1.5B、3B、7Bの差、代表的な失敗例、AIコードアシスタントを中心に見た構造、OpenAI APIを補足比較として加えた結果まで、具体的なコマンドと公式ドキュメントのリンク付きで整理します。
生成AI 【2026年最新版】生成AIパスポート 勉強方法：公式テキスト準拠で迷わない学習目標別ロードマップ
生成AIパスポートの勉強方法を、公式シラバスとGUGA公式テキストを軸に「合格目的」「高得点・実務活用」「トレンド追従」の3タイプで解説。AIクイズアプリやChatGPTの使い分け、演習と直前対策も整理します。
生成AI ChatGPTとGeminiの違いは「性能差」より“検索・根拠・提案”の初期設定：体感 → 仮説 → パラメータ分解 → おもちゃモデル
ChatGPTとGeminiの体感差（個人の推測）を先に具体化し、その体感を「根拠・概略・提案・リスク」に分解。期待値の式で整理したうえで、Pythonのおもちゃモデルで用途により優位が逆転する構造を可視化します。
生成AI 生成AIパスポートの禁止事項は「性格の問題」じゃない｜“カンニング不安”を設計で消す方法
生成AIパスポートの禁止事項・失格条件を「いつもの癖（習慣）」として再設計。デュアル環境や“即ChatGPT”、終了ボタンの事故を、学習段階から潰す具体策を解説。
生成AI GUGA生成AIパスポート試験｜2025年版と2026年版シラバスの違いを徹底比較
GUGA生成AIパスポート試験の2025年版と2026年版シラバスを比較。GPT-o1/3/4/4.1/5やRAG・AIエージェント・AI新法など、追加された範囲と出題のポイントを整理します。
AI実装検定 AI資格はどれから受ける？生成AIパスポート・G検定・AI実装検定B級・DS検定の順番と難易度を徹底比較
生成AIパスポート・G検定・AI実装検定B級・DS検定はどの順番で受けるべきかを整理。難易度だけでなく学習の筋やサンプル問題を通して、生成AIパスポートの位置づけとG検定との違いを解説します。
生成AI 【地味に時間かかる】JDLA Generative AI Test まとめ【多肢選択式のヤバさ】
JDLA Generative AI Testの受験記。JDLAからの制約事項の都合、開示できる情報には限りがある。テキスト、問題集は無いので、生成AIパスポート試験のもので代替。その後にシラバスを元に語彙力アップ。自作問題作ってパワーアップ。(自作問題集は公開してます。)用語ベースのカンペを作って対応できる感じではない。
生成AI GUGA 生成AIパスポート試験 2023年版、2025年版シラバスを比較してみた
生成AIパスポート試験の2023年版シラバスと2025年版シラバスを比較してみた。時代に合わせて新しい機能、モデルが追加。AI事業者ガイドライン（第1.0版）発表に伴い、ガイドライン関連が整理され、ガバナンス、主体についても言及されるように。