■ 試験概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 主催 | 一般社団法人 生成AI活用普及協会(GUGA) |
| 試験形式 | IBT方式(オンライン・自宅受験可) |
| 試験時間 | 60分 |
| 問題数 | 60問(選択式) |
| 合格ライン | 70%以上(42問以上正解) |
| 受験料 | 11,000円(税込) |
■ 主催団体(GUGA)について
GUGA(生成AI活用普及協会)は、
生成AIの正しい知識と活用方法を
社会に広めることを目的とした団体です。
公式テキストは2026年5月時点で第4版まで
更新されており、シラバスは
生成AI技術の進化に合わせて
定期的に改訂されています。
■ 受験料について
受験料は11,000円(税込)です。
正直に言うと、初めて見た時は
「少し高い」と感じました。
ただ、申し込んだことで
学習への本気度が上がったのも事実です。
申し込み後は、マイページ登録を
忘れずに行うことをおすすめします。
(私自身、申し込みから登録まで
数日空いてしまいました)
■ 他資格との比較
| 資格名 | 合格率 | 想定勉強時間 | 難易度 |
|---|---|---|---|
| 生成AIパスポート | 約70〜75% | 30〜50時間 | ★★☆ |
| G検定 | 約60〜70% | 50〜100時間 | ★★★ |
| ITパスポート | 約50% | 100〜150時間 | ★★★ |
| AI実装検定B級 | 約60% | 50〜80時間 | ★★★☆ |
■ 文系・非エンジニアでも合格できるか
結論: 十分に合格可能です。
私自身、40代・文系・
金融機関のコールセンター勤務という
非エンジニアの立場で学習しました。
19日間の学習で、模擬試験の正答率は
70%台〜90%まで到達しています。
ただし、油断は禁物です。
独学する中で「思ったより
知識が偏っている」ことに
気づくケースが多いです。
(詳しくは後述の「つまずきやすいポイント」
で解説します)
■ AIの基礎知識
・AIの歴史と定義
・AIの4つのレベル(単純制御型〜
ディープラーニング)
・機械学習の3分類
(教師あり/教師なし/強化学習)
・過学習と正則化
■ 生成AIの技術
・LLM(大規模言語モデル)の仕組み
・Transformer・アテンション機構
・自己回帰モデル・VAE・GAN・RNN
・RAG(検索拡張生成)
・マルチモーダルAI
■ プロンプトエンジニアリング
・Few-shot・ゼロショット・CoT
・システムプロンプト・メタプロンプト
・ICIOフレームワーク
・Temperature等のパラメータ
■ 法律・倫理・セキュリティ
・著作権法・個人情報保護法
・AI事業者ガイドライン
・EU AI法などの国際規制
・ディープフェイク・学習データのバイアス
・ソーシャルエンジニアリング
■ おすすめ教材
① 生成AIパスポート公式テキスト(GUGA)
まずはこれを1周することが基本です。
② GUGA公認テキスト&問題集(第4版)
本番形式の模擬問題で
実践力を鍛えられます。
③ AIツール(Gemini・NotebookLM・Claude)
問題演習の生成、
分からない用語の解説、
学習記録の整理に活用できます。
ただし注意点として、
AI生成の練習問題と
本番形式の出題スタイルには
違いがあります。
公式問題集での演習を
必ず組み合わせてください。
④ ANKI(間隔反復学習アプリ)
間違えた問題を効率的に
繰り返し復習できます。
■ 学習スケジュール例(2〜3週間プラン)
| 週 | やること |
|---|---|
| 1週目 | 公式テキストを通読 |
| 2週目 | 問題演習を開始(1日10〜20問) |
| 2週目後半 | 模擬試験(60問・本番形式)で |
| 弱点を把握 | |
| 3週目 | 弱点分野を集中復習・ |
| ANKIで反復 | |
| 試験前日 | 新しいことは学ばず、 |
| 軽く眺める程度に |
■ つまずきやすいポイントと対策
【1】用語の混同
Few-shot/CoT、シード値/CFGスケール、
システムプロンプト/メタプロンプトなど、
似た用語が多く混同しやすいです。
→ 対比表を作って整理することを
おすすめします。
【2】知識の偏り
得意分野(法律・セキュリティなど)で
高得点が取れていても、
LLMのアーキテクチャ系で
大きく失点するケースがあります。
→ 模擬試験を1回受けて、
分野別の正答率を確認することを
強くおすすめします。
【3】出題スタイルの違い
AI生成の練習問題と本番形式では、
選択肢の作られ方や問われ方が異なります。
→ 公式問題集で本番形式に
慣れておくことが重要です。
生成AIパスポートは、
専門的なプログラミング知識は
不要です。
ただし、以下の3点を
意識すると学習効率が上がります。
【1】完璧な環境を求めない
通勤電車・昼休みなど、
スキマ時間の積み重ねで
十分対応可能です。
【2】自分の経験と紐づける
法律・セキュリティ分野は、
業務での経験(コンプライアンス、
個人情報保護など)が
そのまま知識として活きます。
【3】偏りに早めに気づく
模擬試験を早めに1回受けて、
得意・不得意を可視化することが
最終的な合格率を左右します。
生成AIパスポートは、
文系・非エンジニアでも
独学で合格を狙える資格です。
ポイントは:
・公式テキスト+公式問題集の組み合わせ
・模擬試験で早めに弱点を把握
・スキマ時間を活用した継続学習
実際の19日間の学習記録は、
以下の記事で詳しく
振り返っています。
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