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
大規模言語モデル（LLM）に対して、解いてほしいタスクの例（入力と出力のペア）をいくつかプロンプトに含めて提示することで、モデルがタスクの内容や望ましい出力形式を推測し、より正確な回答を生成するように促す手法を何と呼ぶか、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 2
1980年代に起こった第二次AIブームを主に牽引した技術であり、特定の分野の専門家の知識をルールとして組み込み、専門家のように推論や判断を行うことを目指したシステムを何と呼ぶか、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 3
「シンギュラリティ（技術的特異点）」という概念を、AIやコンピュータネットワークに関連付けて広く紹介し、特に「知能爆発」が起こる可能性について言及したとされる、著名な数学者でありSF作家は誰か、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 4
(シナリオ問題) 顧客アンケートの自由記述欄に書かれた大量のテキストデータから、顧客が製品に対して抱いている感情（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルなど）を分析したい。テキスト生成AIにこの感情分析（センチメント分析）を依頼する場合、どのような点に留意すべきか、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 5
(応用問題) テキスト生成AI（LLM）は、時として事実に基づかない情報（ハルシネーション）を生成することがある。AIが生成した情報の信頼性を確認するために、利用者が取るべき行動として最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 6
(シナリオ問題) 複数の関係者が出席する会議の日程調整を行うために、各参加者の空き時間情報を集約し、候補日時を提案するAIツールを利用したい。このツールを利用する際に、プライバシー保護の観点から最も配慮すべき点は何か、1つ選びなさい。
問題 7
文章や音声のようなシーケンスデータ（順序を持つデータ）を扱うのに適したニューラルネットワークであり、ネットワーク内部にループ構造を持ち、過去の情報を保持しながら現在の処理を行うことができ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 8
(応用問題) 「AI事業者ガイドライン」で示されている「リスクベースアプローチ」とは、どのような考え方か、最も適切な説明を1つ選びなさい。
問題 9
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 10
人間の脳の神経細胞（ニューロン）とその接続（シナプス）の仕組みを模倣して作られた、AIの計算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 11
データを低次元の潜在空間に圧縮するエンコーダと、潜在変数からデータを復元するデコーダから構成され、潜在変数の分布を学習することで新しいデータを生成することも可能な深層生成モデルとして、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 12
RNN（回帰型ニューラルネットワーク）の課題であった、長いシーケンスデータにおける勾配消失問題を解決するために提案された改良モデルであり、「ゲート」と呼ばれる機構を用いて情報の取捨選択を行うことで、長期的な依存関係を学習しやすくし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
(シナリオ問題) 重要なビジネス文書を作成し、提出前にテキスト生成AIによる文章校正ツールを使って誤字脱字や文法的な誤りをチェックした。このAI校正ツールを利用する上での限界や注意点として、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 14
（応用問題）複雑な問題解決や、質の高い文章作成をテキスト生成AIに依頼する際に、「まず、この問題を解決するために必要なステップを質問してください」といった指示を与えるプロンプティング手法があります。この手法の主な目的として、最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 15
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 16
OpenAIのSoraと並んで、テキストや画像から高品質な動画を生成するAIモデルとして注目されているサービスやモデルの例として、適切なものを1つ選びなさい。（2024年9月時点）
問題 17
テキスト生成AIを用いて、会議の議事録（文章形式）から決定事項と担当者を箇条書きで抽出したい場合、どのようなプロンプトが考えられるか、最も基本的な指示として適切なものを1つ選びなさい。
問題 18
AIの開発者や提供者、利用者が尊重すべき原則として国際的に議論されている「AI社会原則」に含まれる項目として、適切でないものを1つ選びなさい。
問題 19
1950年代後半から1960年代にかけて起こった第一次AIブームにおいて、中心となった研究テーマとして最も適切なものを1つ選びなさい。
問題 20
大規模言語モデル（LLM）から望ましい出力（回答や生成物）を引き出すために、入力する指示や質問（プロンプト）を工夫・設計する技術やプロセスのことを何と呼ぶか、最も適切なものを1つ選びなさい。