生成AIパスポート試験 まとめページはこちら
- 勉強の基準は「公式シラバス」と「GUGA公式テキスト」で固定すると迷いません。
- AIクイズアプリやChatGPTは便利ですが、ズレたら公式テキスト側で確定する運用が安全です。
- 学習目標レベルを先に決めると、やることが絞れて最短ルートになります。
- 公式情報で学習の軸を固定
- 学習目標レベル別ロードマップ
- 学習時間別の目安（ざっくり）
- 全タイプ共通：受験の禁止事項を先に潰す
- 分野別の勉強ポイント（シラバス準拠）
- 演習の回し方
- AIクイズアプリとChatGPTの使い分け（時間軸のずれや一般的整合性を優先に注意）
- 時間軸のずれが起きる例題（参考）
- 一般的整合性の差異が起きる例題（参考）
- 直前期の仕上げ
- 関連記事（内部リンク）
- FAQ
- まとめ
- 参考文献
- 試験対策（最短で合格に寄せる）
- 生成AI／LLMの“仕組み”を理解する（ズレ耐性を上げる）
- プロンプト（型・再現性・業務での使い分け）
- RAG・AIエージェント（実装寄りで腹落ちさせる）
- ガバナンス・指針・倫理（「線引き」を作る）
- 個人情報・セキュリティ（“入力していい／ダメ”を固める）
- 著作権・知財（生成AIで事故りやすい所）
- 迷ったときの選び方（最小セット例）
公式情報で学習の軸を固定
生成AIパスポートの勉強は、最初に「何を基準に学ぶか」を決めるとブレません。情報源を増やしすぎると、技術や制度のアップデートで内容が揺れやすくなります。そこで、まずは公式情報を起点に学習の軸を固定します。
- 試験概要（方式・受験環境・禁止事項など）
https://guga.or.jp/outline/ - 試験シラバス（出題範囲）
https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf - 公式サンプル問題（四肢択一の形式慣れ）
https://guga.or.jp/assets/sample.pdf
公式テキストを最優先で入手
生成AIパスポートは、技術や法的・倫理的な話題が更新されやすい分野です。試験対策としては、GUGA監修の公式テキストを基準（ものさし）として持っておくのがおすすめです。迷ったときに「公式テキストの記載に合わせる」という判断ができるようになるからです。公式テキストの案内は公式ページ内にまとまっています。
https://guga.or.jp/outline/
ChatGPTで学習する人もいると思いますが、時点や前提の違いで回答がズレることがあります。試験対策としては、ズレた場合に公式テキスト側を正として扱う運用に寄せておくと安全です。
『生成AIパスポート公式テキスト』
『GUGA公認 公式テキスト 生成AIパスポート テキスト＆問題集』（日本能率協会マネジメントセンター）
学習目標レベル別ロードマップ
同じ「勉強方法」でも、目標が違うと最適なやり方は変わります。最初に自分のタイプを「決め打ち」すると、やることが絞れて続けやすくなります。
タイプ1：まずは合格のみ（用語ベース）
用語の理解を中心に、範囲の取りこぼしを減らす進め方です。短期間でも組みやすく、独学向きです。
- シラバスで章立てと用語を把握します
https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf - 用語は「意味」と「似た言葉との違い」だけ押さえます
- 公式サンプル問題、テキストの練習問題、公認テキスト問題集で四肢択一の読み方に慣れます
https://guga.or.jp/assets/sample.pdf - 間違えた問題だけを見直して反復します
無料の練習として、当サイトの問題記事も併用できます。
https://www.simulationroom999.com/blog/guga-generation-ai-passport-exam-questions/
タイプ2：高得点で合格、合格後も活かす（判断の慣らし運転）
用語だけで終わらせず、「なぜその選択肢が正しいのか」を説明できる状態に近づける進め方です。実務での判断にもつながりやすいのが特徴です。
- 用語の確認に加えて「問題演習→理由づけ」をセットにします
- 個人情報・著作権・ガイドラインは、暗記より「線引き」を優先します
- 間違い直しでは、正解の理由だけでなく“不正解の理由”も一言で残します
法律関連の基本的な考え方を整理した記事も、理解の補強に使えます。
https://www.simulationroom999.com/blog/g-test-measures-against-legal-issues/
タイプ3：トレンド変化に追従（更新できる学び方）
新しい用語が出ても整理できるように、「学び方そのもの」を作るタイプです。生成AIは流行語が増えやすいので、長く効く進め方になります。
このタイプでは、生成AIパスポート版の“ミニ究極カンペ”を作ります。用語集を作り込むのではなく、「迷いが出やすいところだけ」を短くまとめます。
- ミニ究極カンペ1：迷いやすい用語の見分け（似た言葉の違いだけ）
- ミニ究極カンペ2：線引き（個人情報・権利・ルールで迷う点だけ）
- ミニ究極カンペ3：プロンプトの型（目的→条件→出力形式、うまくいかない時の直し方）
最初から完成させず、間違えたポイントだけ追記して育てると続けやすいです。
学習時間別の目安（ざっくり）
ここは「何時間でどこまでやるか」の目安です。学習の基準は、公式シラバスとGUGA公式テキストで固定しておきます。AIクイズアプリやChatGPTは補助として使い、ズレた場合は公式テキスト側で確定する運用にするとブレにくいです。
10時間：最短で合格ライン（タイプ1向け）
狙い：用語の取りこぼしを減らし、四肢択一の読み方に慣れます。
- 公式サンプル問題、テキストの練習問題、公認テキスト問題集を1周して、形式に慣れます
https://guga.or.jp/assets/sample.pdf - シラバスを見て「知らない用語」に印を付けます
https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf - 公式テキストは“知らない箇所”中心に拾い読みします（全部を精読しません）
- 間違えた問題だけを見直して反復します
無料の練習として、当サイトの問題記事も併用できます。
https://www.simulationroom999.com/blog/guga-generation-ai-passport-exam-questions/
20時間：合格＋安定（タイプ1～2の間）
狙い：用語に加えて「似た言葉の違い」と「線引き（個人情報・著作権・ガイドライン）」で落としにくくします。
- 公式サンプル問題、テキストの練習問題、公認テキスト問題集を2周します（2周目は“なぜそれが正しいか”を一言で残します）
https://guga.or.jp/assets/sample.pdf - シラバス準拠で主要章を通読します（特にリテラシー・権利・指針を厚めに見ます）
https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf - 間違い直しでは、正解の理由だけでなく“不正解の理由”も一言で残します
30時間：高得点＋合格後も活かす（タイプ2向け）
狙い：「正解の理由」と「不正解の理由」を説明できる状態に寄せ、判断の再現性を上げます。
- 問題演習→理由づけをセットにして回します
- 間違い直しで「誤りのパターン」を分けます（読み違い／用語混同／線引きミス）
- 個人情報・著作権・ガイドラインは、暗記より「線引き」を優先します
法律関連の基本的な考え方を整理した記事も、理解の補強に使えます。
https://www.simulationroom999.com/blog/g-test-measures-against-legal-issues/
50時間～：トレンド変化に追従（タイプ3向け）
狙い：新しい用語が出ても崩れないように、“更新できる学び方”を作ります。
- 生成AIパスポート版の“ミニ究極カンペ”を育てます（迷ったポイントだけ追記します）
- 新しい用語は「定義」だけでなく「何の課題を解くために出てきたか」で整理します
- AIクイズアプリやChatGPTで“問いを増やす”→公式テキストとシラバスで確定、の往復を作ります
究極カンペは当サイトのG検定対策の文脈でよく出てくる言葉です。
G検定は用語理解だけでなく、歴史的、構造的、運用的なつながりを知っている必要があり、このつながりを脳内で構築できた状態を「究極カンペ」と呼ぶ、抽象概念です。
生成AIパスポート場合は、G検定ほどの究極カンペは不要であると判断し、ここでは「ミニ究極カンペ」という名称をつけています。
G検定における「究極カンペ」について知りたい方は以下をご参照ください。
https://www.simulationroom999.com/blog/g-kentei-ultimate-kanpe-learning-method/
https://www.simulationroom999.com/blog/g-test-preparation-make-the-ultimate-cheat-papers-back-number/
どれを選ぶか迷ったら
- まずは合格のみ（タイプ1）：10～20時間を目安にします
- 高得点で合格、合格後も活かす（タイプ2）：20～30時間を目安にします
- トレンド変化に追従（タイプ3）：30時間～にして、ミニ究極カンペ運用まで含めます
全タイプ共通：受験の禁止事項を先に潰す
生成AIパスポートはオンライン受験なので、学習内容とは別に「受験時の禁止事項」でつまずくのがもったいないです。早めに確認し、学習段階から抵触しない癖をつけておくと安心です。
- 公式の試験概要（受験環境・禁止事項の確認）
https://guga.or.jp/outline/ - 当サイトの整理記事（禁止事項の確認と、学習段階からの注意点）
https://www.simulationroom999.com/blog/generative-ai-passport-prohibited-actions-habits/
試験の全体像を先に押さえたい場合は、こちらも参考になります。
https://www.simulationroom999.com/blog/guga-generation-ai-passport-examination
分野別の勉強ポイント（シラバス準拠）
章ごとの「覚え方の方向性」だけ揃えると、勉強が速くなります。章立ては公式シラバスで確認できます。
https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf
AI基礎
用語の丸暗記よりも、「AIとは何か」「機械学習とどう違うか」「何ができて何が苦手か」をズレなく押さえます。
生成AIの系譜
生成AIは“それっぽい文章”が出るのが特徴です。正しさと見た目が一致しない前提で、性質を押さえます。
生成AIの動向（RAG・AIエージェントなど）
新しい用語は、定義だけでなく「何の課題を解くために出てきたか」で覚えると残りやすいです。タイプ3のミニ究極カンペに入れる候補が多い章です。
情報リテラシー・セキュリティ・個人情報
「入力してよい情報」と「避けるべき情報」を、自分の言葉で言えるようにします。一次資料として、個人情報保護委員会の注意喚起も確認しておくと線引きが安定します。
https://www.ppc.go.jp/files/pdf/230602_alert_generative_AI_service.pdf
権利（著作権など）
条文暗記より、「どんな場面で問題になりやすいか」を押さえます。文化庁の資料は考え方の整理に役立ちます。
https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94037901_01.pdf
指針・ガイドライン
文章を丸暗記するより、「何を大切にしている指針か」を押さえると選択肢で迷いにくくなります。一次資料としてAI事業者ガイドラインも参照できます。
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20250328_1.pdf
プロンプト
テクニック集に走るより、一定の型を決めます。目的・条件・出力形式を明確にするほど、出力が安定しやすいです。うまくいかないときの直し方もセットで覚えます。
演習の回し方
演習は「量」より「間違いの扱い方」で伸びます。おすすめは次の運用です。
- 間違えた問題は、答えを写すより「なぜそう思ったか」を一言で残します
- 似た用語で迷った場合は「違い」を一言で残します
- 直前期は、そのメモだけを見直せる状態にします
四肢択一の慣れには、公式サンプル問題、テキストの練習問題、公認テキスト問題集が最優先です。
https://guga.or.jp/assets/sample.pdf
当サイトの練習問題記事も併用できます。
https://www.simulationroom999.com/blog/guga-generation-ai-passport-exam-questions/
AIクイズアプリとChatGPTの使い分け（時間軸のずれや一般的整合性を優先に注意）
ここは推測が強く入る部分になりますが、一般的な人の手の作問、生成AIによる自動作問の性格として注意すべきものとして頭の片隅に置いておくと良いでしょう。
GUGAのLINE公式アカウントで提供されているAIクイズアプリは、スキマ時間の確認に便利です。
https://guga.or.jp/2024-05-16/
ただし、運営側は作問ルールとして「時期によって変化するもの」や「変化するものに時期を設定しない」ようなガイドを持っている可能性があります。一方で、AIクイズアプリ側が同じ基準で作問される保証はありません。公式の案内でも、生成AIの特性上「出力が正確ではない場合がある」ことや、ランダム出題のため「シラバスを網羅できる保証がない」ことが示されています。
https://guga.or.jp/2024-05-16/
そのため、AIクイズアプリやChatGPTを使うときは、時間軸のずれで正誤が揺れる出題が混ざることもあり得るという点を、頭の片隅に置いておくと安心です。違和感が出たら、公式テキストと公式シラバスの記載に戻って確定する運用がおすすめです。
https://guga.or.jp/outline/
https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf
また、公式テキスト内における整合性と一般的整合性の差異にも注意が必要です。
時間軸のずれが起きる例題（参考）
ここは「本試験で出る」というより、無理やり作ると“時点差で答えが変わってしまう問題”も作れてしまうという注意のための例題です。AIクイズアプリのように自動生成される問題では、こうした揺れが混ざる可能性もあるため、違和感が出たら公式テキストに戻る、という使い方がおすすめです。
https://guga.or.jp/outline/
例題1：AI法（推進法）のフェーズ差
問題（例）
日本のAI法（推進法）に関する説明として、2025年11月時点に最も近いものはどれですか。
A. AI基本計画がすでに確定し、運用が本格的に始まっている
B. 2025年9月に全面施行され、直後は「基本計画づくり」を進めるフェーズにある
C. まだ施行されておらず、検討段階にとどまっている
D. AI法は廃止され、基本計画づくりも行われない
正解（例）：B
ポイント
もし問題文に「2026年2月時点」など別の時点が置かれると、選択肢A寄りの説明が正解になり得ます。つまり、日付が固定されない作問だと、参照時点によって正解が揺れます。
一般的整合性の差異が起きる例題（参考）
公式テキスト内における整合性と一般的整合性の差異が出やすいのもあります。
例題2：第二次AIブームの説明
問題（例）
第二次AIブームの説明として、不適切なものはどれか
A. コンピュータの性能向上で、第一次AIブームより多くのデータを扱えるようになった
B. エキスパートシステムが注目を集めた
C. 専門家の意識決定プロセスを模倣することでタスクを実行
D. 論理的なルールを用いて、新しい結論を導き出す方法が重要視された
正解（例）：D
公式テキストベースに考えると、
第二次AIブーム（1980年代）は、「知識の時代」と呼ばれ、
コンピュータに知識を与えることで専門家のような応答が可能なAIが生まれました。
この時期には、エキスパートシステムという技術が開発され、特定の分野の専門家のようにふるまうAIが登場します。
一方、「論理的なルールを用いて、新しい結論を導き出す方法が重要視された」は、第一次AIブーム（1950年代後半～1960年代）の特徴であり、この時期は「推論・探索の時代」と呼ばれています。
ポイント
ChatGPTとしては、Aの「コンピュータの性能向上で、第一次AIブームより多くのデータを扱えるようになった」を不適切とする傾向が強いです。
推測される理由は以下になります。
- 「コンピュータ性能向上で多くのデータ」という表現が第三次AIブームの特徴と近く、強くミスリード。
- 「論理的なルール」は第一次AIブームの特徴だが、第二次でも推論エンジンが使われたため、接続性が高いと判断し誤りと断定しにい。
- 一般的の整合性を優先するため、試験の意図（時代ごとのラベル付け）より曖昧な表現の確率的解釈を重視した。
直前期の仕上げ
直前期は、新しい教材を増やすより「取りこぼしを減らす」作業に寄せます。
- 公式サンプル問題、テキストの練習問題、公認テキスト問題集を解き直して、読み方と時間感覚を整えます
https://guga.or.jp/assets/sample.pdf - 間違いメモを見直して、同じミスを潰します
- 個人情報・著作権・ガイドラインは“線引き”だけ短く確認します
https://www.ppc.go.jp/files/pdf/230602_alert_generative_AI_service.pdf
https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94037901_01.pdf
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20250328_1.pdf
関連記事（内部リンク）
- 生成AIパスポート試験の概要
https://www.simulationroom999.com/blog/guga-generation-ai-passport-examination - 無料の練習問題（四肢択一に慣れる）
https://www.simulationroom999.com/blog/guga-generation-ai-passport-exam-questions/ - 受験時の禁止事項と学習段階からの注意点
https://www.simulationroom999.com/blog/generative-ai-passport-prohibited-actions-habits/ - 法律関連の基本的な考え方（理解補強）
https://www.simulationroom999.com/blog/g-test-measures-against-legal-issues/
FAQ
公式テキストは必須か
試験対策としては、公式テキストを学習の基準にするのがおすすめです。技術や制度が更新されやすい分野なので、迷ったときに公式テキストへ戻れる状態があるとブレにくいです。
https://guga.or.jp/outline/
シラバスはどこで確認できるか
公式シラバスPDFで確認できます。章立ての確認と学習範囲の固定に使います。
https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf
サンプル問題はどこで入手できるか
公式のサンプル問題PDFがあります。最初に解いて、四肢択一の読み方に慣れると効率が上がります。
https://guga.or.jp/assets/sample.pdf
AIクイズアプリはどれくらい信用してよいか
スキマ時間の確認に便利ですが、生成AIの特性上、出力が正確ではない場合があることや、シラバスを網羅できる保証がないことが案内されています。違和感が出たら公式テキストとシラバスへ戻って確定する運用がおすすめです。
https://guga.or.jp/2024-05-16/
https://guga.or.jp/outline/
ChatGPTだけで勉強してもよいか
理解補助としては便利ですが、時点や前提の違いで回答がズレることがあります。試験対策としては、公式テキストと公式シラバスを基準にし、ズレたら公式側で確定する運用が安全です。
https://guga.or.jp/outline/
https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf
まとめ
生成AIパスポートの勉強方法は、最初に「学習目標レベル」を決めると迷いません。
学習の基準は、公式シラバスと公式テキストで固定しておくのが安全です。
AIクイズアプリやChatGPTは補助として使い、ズレたら公式側へ戻る運用にすると安定します。
- 学習目標レベルを先に決めて、やることを絞る
- 公式シラバスと公式テキストを基準にしてブレを防ぐ
- AIクイズアプリやChatGPTは補助にして、違和感があれば公式に戻る
参考文献
- 生成AIパスポート（試験概要・公式テキスト案内）｜生成AI活用普及協会（GUGA）
https://guga.or.jp/outline/ - 生成AIパスポート試験シラバス（PDF）｜生成AI活用普及協会（GUGA）
https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf - 生成AIパスポート試験 サンプル問題（PDF）｜生成AI活用普及協会（GUGA）
https://guga.or.jp/assets/sample.pdf - 生成AIパスポート AIクイズアプリ（LINE）｜生成AI活用普及協会（GUGA）
https://guga.or.jp/2024-05-16/ - 生成AIサービスの利用に関する注意喚起等（PDF）｜個人情報保護委員会
https://www.ppc.go.jp/files/pdf/230602_alert_generative_AI_service.pdf - AIと著作権に関する考え方について（PDF）｜文化庁
https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94037901_01.pdf - AI事業者ガイドライン（第1.1版）本編（PDF）｜総務省・経済産業省
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20250328_1.pdf - 人間中心のAI社会原則（PDF）｜内閣府
https://www8.cao.go.jp/cstp/aigensoku.pdf
生成AIパスポート試験 まとめページはこちら
試験対策（最短で合格に寄せる）
『生成AIパスポート公式テキスト』
『GUGA公認 公式テキスト 生成AIパスポート テキスト＆問題集』（日本能率協会マネジメントセンター）
この記事の「公式情報で軸を固定」「学習目標別ロードマップ」を、そのまま実行に移すための土台になります。
生成AI／LLMの“仕組み”を理解する（ズレ耐性を上げる）
『ChatGPTはどのように動いているのか？』（翔泳社）
「生成AIはそれっぽさと正しさが一致しない」前提を、仕組み側から補強したいときに相性がいいです。
『大規模言語モデル入門』（技術評論社）
LLMの理論と実装をまとめて掴みたい人向けです（RAGに入る前の基礎固めにも）。
『大規模言語モデル入門Ⅱ ～生成型LLMの実装と評価』（技術評論社）
“評価”“運用”に寄せて理解を深めたいときに効きます。
プロンプト（型・再現性・業務での使い分け）
『プロンプトエンジニアリング入門 ChatGPT/生成AIで価値を最大化するための実践ガイド』（秀和システム）
記事内の「目的→条件→出力形式」みたいな“型”を、もう一段具体に落とす用途に向きます。
『ChatGPT Prompt Engineering入門』（翔泳社）
例と手順ベースで、プロンプトを「手癖」化したい人向けです。
RAG・AIエージェント（実装寄りで腹落ちさせる）
『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門』（技術評論社）
記事の「RAG・AIエージェントなど新用語」を、“何の課題を解くか”から実装へ繋げたい人におすすめです。
『チャットGPT×LangChain 実践入門』（技術評論社）
LangChainを軸に、アプリに落とす導線が欲しいときに便利です。
ガバナンス・指針・倫理（「線引き」を作る）
『AIガバナンス入門 ―リスクマネジメントから社会設計まで―』（早川書房）
記事の「ガイドラインは丸暗記より“何を大切にしているか”」を、骨格として支えてくれます。
『AIの倫理リスクをどうとらえるか―実装のための考え方』（白揚社）
倫理を“お気持ち”で終わらせず、実装・運用の手順に落としたいときに強いです。
『AI・ロボットからの倫理学入門』（名古屋大学出版会）
生成AIを含む倫理論点を広めに整理したいときの入門として読みやすいです。
個人情報・セキュリティ（“入力していい／ダメ”を固める）
『情報セキュリティ読本 七訂版』（実教出版）
記事の「情報リテラシー・セキュリティ」パートの補助教材として使いやすいです。
『個人情報保護法の知識〈第5版〉』（日経文庫）
試験の“線引き”を、実務目線の言葉に変換したいときに向きます。
『個人情報保護法コンメンタール』（有斐閣）
深掘り用（条文・解釈まで踏みたい場合）です。
著作権・知財（生成AIで事故りやすい所）
『著作権法入門〔第4版〕』（有斐閣）
記事の「条文暗記より“どんな場面で問題になるか”】【基礎】を固める用途です。
『生成AIと著作権の論点』（商事法務）
生成AI特有の論点を、公的資料や実務観点も含めて整理したいときに強いです。
『生成AI法務・ガバナンス 未来を形作る規範』（商事法務）
法務・統制まで視野に入れるなら、全体像を一冊で俯瞰しやすいです。
（重め・実務大全）『AIと法 実務大全』（日本加除出版）
契約・社内導入・ガイドラインひな形など、実務に寄せるなら候補になります。
迷ったときの選び方（最小セット例）
合格最優先：公式テキスト＋問題集（上の1冊）
高得点／実務も見据える：公式テキスト＋プロンプト系どちらか＋個人情報（知識 第5版）
トレンド追従（RAG/エージェントまで）：公式テキスト＋LLM入門＋RAG/エージェント実践入門
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