公式シラバスからの予想問題集
生成AIパスポートは、生成AI技術の基礎知識や実践的な活用スキルを証明する資格試験です。一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が運営し、AI初心者を対象に、コンテンツ生成の方法や事例、個人情報保護、著作権、商用利用に関する注意点などを学ぶ機会を提供しています。（公式ページ）
GPT Masterでは、生成AIパスポートの公式シラバスを参考にGemini 2.5Proを使って試験問題を予測して作成しました。したがって、これは一般社団法人生成AI活用普及協会の公式ページではありません。
また、作成した模擬試験は、試験問題を正確に予想するものではなく、生成AIによって作成された内容には誤りが含まれていたり、情報が古くなっている可能性があります。
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問題 1
不正競争防止法で保護される「営業秘密」として認められるための3つの要件に含まれないものを1つ選びなさい。
問題 2
GAN（敵対的生成ネットワーク）において、本物のデータと生成器が生成した偽のデータを見分けようと学習するニューラルネットワークを何と呼ぶか、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 3
シラバスにおいて、ディープフェイク技術はどのように定義されているか、最も適切なものを1つ選びなさい。（2024年10月1日改訂内容に基づく）
問題 4
GoogleのGemini 1.5 Proモデルが持つ大きな特徴の一つである、非常に長い「コンテキストウィンドウ」（例：100万トークン）は、どのようなタスクにおいて特に有効か、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 5
（応用問題）企業がAIガバナンスを効果的に実践するために、「AI原則の実践のためのガイドライン」などで推奨されている、リスクを継続的に評価・管理するための組織的な仕組みやプロセスを構築・運用する枠組みを何と呼ぶか。PDCAサイクルを回すことが想定されている。
問題 6
(横断的問題/Chapter 2, 4) 日本の著作権法において、AI開発のための学習用データとして、インターネット上などで公開されている著作物を利用することに関する一般的な考え方として、最も適切なものを1つ選びなさい。（2024年時点の一般的な解釈に基づく）
問題 7
生成AIサービスを利用する際に、個人情報保護の観点から注意すべき点として、最も重要なことの1つを述べたものはどれか、適切なものを1つ選びなさい。
問題 8
（シナリオ問題）環境に配慮した新しいエコ素材を使った椅子のキャッチコピー案を、テキスト生成AIに複数提案させたい。より魅力的で効果的なキャッチコピーを得るために、プロンプトに含めるべき要素として、適切でないものを1つ選びなさい。
問題 9
ニューラルネットワークにおいて、人工ニューロン間の接続の強度を表し、入力信号が次のニューロンにどれだけ強く影響を与えるかを決定するパラメータを一般に何と呼ぶか、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 10
大規模言語モデル（LLM）に関する一般的な注意点として、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 11
AI社会原則における「公平性（Fairness）」が特に懸念している問題として、最も関連が深いものを1つ選びなさい。
問題 12
テキストによる指示（プロンプト）に基づいて画像を生成するAIモデルとして広く知られているものの一つであり、特にオープンソースとして公開され、多くの派生モデルやツールが登場するきっかけとなったモデルを何と呼ぶか、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 13
主に画像認識の分野で大きな成功を収めたニューラルネットワークであり、画像データから局所的な特徴を抽出する「畳み込み層」と、特徴の位置ずれを吸収し次元を削減する「プーリング層」を持つことを特徴とするモデルを何と呼ぶか、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 14
(シナリオ問題) 顧客からの大量の問い合わせメール（テキストデータ）を分析し、問い合わせ内容の傾向を把握したい。テキスト生成AI（データ分析機能付き）を活用する際、個人情報保護の観点から、分析前に行うべき最も重要な前処理は何か、1つ選びなさい。
問題 15
(シナリオ問題) あなたは、日々の業務報告書の作成にテキスト生成AIを活用し、大幅な時間短縮を実現している。AIが生成した報告書の草案を、そのまま上司に提出する際の最も大きなリスクは何か、適切なものを1つ選びなさい。
問題 16
(応用問題) AI（特に深層学習モデル）の判断根拠や内部動作を人間が理解できるようにするための技術や研究分野を指す言葉として、最も適切なものを1つ選びなさい。「透明性」や「アカウンタビリティ」の確保に貢献します。
問題 17
(応用問題) Transformerモデルが、それ以前の主流であったRNN（回帰型ニューラルネットワーク）やLSTMと比較して、特に長いシーケンスの学習において計算効率が良いとされる主な理由は何か、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 18
(応用問題) InstructGPTやChatGPTのアライメント調整に用いられたRLHF（人間のフィードバックからの強化学習）のプロセスに含まれる主要なステップとして、適切でないものを1つ選びなさい。
問題 19
(横断的問題) 現在の技術で実現されている「弱いAI（ANI）」と、将来の目標とされる「強いAI（AGI）」の最も本質的な違いは何か、適切な説明を1つ選びなさい。
問題 20
Googleが開発した、テキスト、画像、音声、動画などを統合的に扱うことができるネイティブなマルチモーダルAIモデルであり、性能に応じてUltra, Pro, Nanoといった複数のバリエーションが提供されているモデルを何と呼ぶか、最も適切なものを1つ選びなさい。