- 無料291問の一問一答で、生成AIパスポートのアウトプット練習ができます
- 2026年シラバスの追加トピック（RAG、AIエージェントなど）も意識した構成です
- 公式テキストでインプットしてから反復すると、知識が定着しやすくなります
- 無料問題集は本記事の【問題】セクションに配置されています。
この記事の使いどころ
生成AIパスポートは、生成AIの活用だけでなく、著作権・個人情報保護・情報漏えい対策など、実務で避けたいリスクも含めて問われます。
このページは、インプット後の確認と反復に使える「過去問風」の問題集（道場）として設計しています。
- 公式テキストで学んだ用語が、説明できるか確認したい
- 四択に慣れたい、迷うポイントを早く見つけたい
- 2026年シラバスの新しめの話題もまとめて触れたい
道場（過去問風問題集）の特徴
- 一問一答でテンポよく進められます
- 問題は非公式のオリジナルです（公式の過去問ではありません）
- シラバスに沿って、重要キーワードを広く触れられるようにしています
- スキマ時間で回せる前提なので、周回しやすい形にしています
注意：本試験は禁止事項が明確に定められています。受験時のルールは必ず公式の試験概要で確認してください（例：試験中にWeb閲覧、メモ、録音録画、テキスト持ち込みなどが不可とされています）。
https://guga.or.jp/outline/
2026年シラバスで押さえたい範囲
2026年シラバスは、モデルやツールのアップデートが速い領域まで踏み込みつつ、リスク・ガバナンスも同じくらい重視する構成になっています。出題範囲の一次情報はシラバスPDFが確実です。
https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf
特に意識しておくと効率が上がります。
生成AIの基礎と主要サービス
用語の暗記だけで終わらず、「何ができて」「どんなリスクがあるか」までセットで押さえると安定します。
ディープフェイク、ハルシネーション、学習と生成の違いなどは頻出になりやすい領域です。
RAGとAIエージェント
2026年シラバスでは、RAG（検索拡張生成）やAIエージェントも範囲に入っています。
仕組み・メリット・ユースケースを、短い言葉で説明できる状態にしておくと強いです。
情報リテラシー、個人情報、著作権
実務での「やってはいけない」を問う形になりやすい領域です。
一次情報として、以下の公的ページを押さえておくと理解が早くなります。
- 個人情報保護委員会（生成AI利用の注意喚起）
https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/ - 文化庁（AIと著作権）
https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/aiandcopyright.html
AIガバナンスとガイドライン
「安全に使うための体制・考え方」も問われます。ガイドラインの位置づけや狙いを押さえると、選択肢で迷いにくくなります。
- 経済産業省（AI事業者ガイドライン関連資料）
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20250328_2.pdf
学習ロードマップ
この問題集は「最初から満点を取る」より、「弱点を早く見つけて潰す」使い方が向いています。
- 公式テキストやシラバスでインプットします
- 道場で一気に1周して、曖昧な用語を洗い出します
- 間違えた論点だけテキストに戻って復習します
- 2〜3周目で、迷う問題を減らします
目安としては「正解できた」より「なぜそれが正解か」を短く説明できるかを重視すると、再現性が上がります。
尚、どこかの情報商材に問題を丸パクされていると通報があったため、コピー不可の処置を取っています。(HTMLソース参照されたらどうしようも無いのですが・・・)
(問題を解いてこのページに飛んできた場合、解答はこのページの下部に表示されてます。)
まとめ記事
※ 「Youtubeのコメント欄にて禁止事項を破ったことによる不合格情報あり」の項目を追加
動画とか
学習書籍
生成AIパスポート公式テキスト
生成ＡＩパスポート テキスト&問題集
完全攻略 生成AIパスポート 実践問題集
はじめての「生成AIパスポート」: マンガでわかる試験対策！生成AIパスポート公式テキストの本質がさらにわかる一冊【ChatGPT/AI資格】 生成AIパスポート合格クラス
AI白書
ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）法律・倫理テキスト
類似検定の問題集
同様に生成AI関連の検定の問題集。
余裕があれば、こちらも解いてみると視野が広がります。
【問題】
よくある質問（FAQ）
Q1. この問題集は無料で使えますか？
A. はい、無料で使える前提の問題集として公開しています。
Q2. 公式の過去問ですか？
A. いいえ、公式の過去問ではありません。シラバスをベースにした非公式のオリジナル問題です。
Q3. 2026年シラバスに対応していますか？
A. 2026年シラバスで追加・強調された論点（RAG、AIエージェントなど）も意識して作っています。一次情報はシラバスPDFで確認してください。
https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf
Q4. この問題集だけで合格できますか？
A. インプットなしで問題だけ回すのはおすすめしません。公式テキストで理解したうえで、アウトプット用に反復する使い方が効率的です。
https://guga.or.jp/outline/
Q5. どのくらい正解できれば安心ですか？
A. 1回だけ高得点より、周回して安定して正解できる状態を目標にするのがおすすめです。迷う問題が残るうちは、解説できるレベルまで戻して確認すると伸びやすいです。
Q6. スマホでも使えますか？
A. ブラウザで表示できる環境なら使える想定です。挙動は端末・ブラウザ設定に依存するので、うまく動かない場合はブラウザ設定（JavaScriptなど）を確認してください。
参考文献
- 生成AI活用普及協会（GUGA）「生成AIパスポート（試験概要・禁止事項など）」
https://guga.or.jp/outline/ - 生成AI活用普及協会（GUGA）「よくある質問（試験形式など）」
https://guga.or.jp/qa/ - 生成AI活用普及協会（GUGA）「生成AIパスポート試験シラバス（2026年2月試験より適用）」
https://guga.or.jp/assets/syllabus.pdf - 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」
https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/ - 文化庁「AIと著作権について」
https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/aiandcopyright.html - 経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.1版）関連資料」
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20250328_2.pdf
まとめ
問題集は、理解の穴を見つけるための道場として使うのがいちばん効きます。
公式情報（シラバス・試験概要）を軸にしつつ、反復で定着させていきましょう。
- 公式テキストでインプット、道場でアウトプットを反復します
- 2026年シラバスはRAG・AIエージェント・ガバナンスも意識します
- 迷う問題は、短く説明できる状態まで戻して潰します
コメント
お世話になっております。
公式の問題集２周目を終えて何かいい問題集がないかと探していたところこちらに辿り着きました。Soraに関する設問、Soraの特徴として正しいものはどれかなのですが、Open AIのサイトを確認したところProプランで最大20秒でした。API利用等で最大1分まで拡張できたりするのでしょうか？
ご教示よろしくお願いいたします。
情報ありがとうございます。
確かに最大20秒のようです。
問題を作成した段階(2024年6月～7月)では1分と記載があったのですが、現在ではその表記が見つけられませんでした。
ここから推測が入るのですがが、
soraは2024年12月に一般公開されました。
それまでは一部のクリエイターのみ提供という状況でした。
この段階では1分となっており、一般公開を機に(サーバ負荷等が理由で)制限が入ったものと考えられます。
もう少し調べて、問題文の方にも反映したいと思います。
毎日活用させてもらってます。
transformerの特徴として不適切なものを選ぶ問題でデータの順番に依存せず云々が正解となっていますが
最新シラバスではこの選択肢がそのままtransformerの特徴として載っていました。
おそらくなのですが、
「データの順番に依存せず、」の部分の読み方の問題があると思います。
文脈としてRNN系と比較する場合は
「RNN系は入力に沿って順に処理するが、Transformerはすべての要素を一度に処理できる」
は成立します。
しかし、「データの順番に依存せず、」「考慮に入れて」かと言われると、位置エンコーディングの都合、データの順番を明確化し考慮します。
これがAttentionという枠であれば、データの順番に依存は無いと思います。（依存が無いというか、識別する機構を持っていない）