目次
1) 公式シラバス準拠：学習項目（章別）
第1章：AIの基礎
- AIの定義／AIとロボットの違い、ルールベースと機械学習・深層学習の位置づけ
- 人工知能の歴史（第1〜第3次AIブーム）、弱いAIと強いAI、シンギュラリティ概念
- ニューラルネットの基本、学習・汎化・過学習、転移学習の考え方。
第2章：生成AIの基礎
- 生成モデルの系譜（VAE／GAN／RNN／LSTM／Transformer）
- ChatGPTとGPT系（GPT-1〜4/4o）、Code Interpreter、GPTs 等の機能理解
- 自己回帰・自己教師あり、注意機構（Attention）、事前学習と微調整（RLHF など）。
第3章：現在の生成AIの動向
- テキスト／画像／音声／音楽／動画の各生成AIの特徴と主要モデル（例：Stable Diffusion、Sora など）
- ディープフェイク（深層偽造）技術の仕組みとリスク。
第4章：情報リテラシー・法務・ガバナンス
- インターネットリテラシー（フィッシング、ソーシャルエンジニアリング等の脅威と対策）
- 個人情報保護（要配慮個人情報、匿名加工情報、センサーデータ 等の扱い）
- 権利（著作権／肖像・パブリシティ権／不正競争防止法／生成物の権利性 など）
- 我が国の原則・ガイドライン（AI社会原則、共通の指針、AIガバナンスの構成、関係主体の役割）。
※上記は2025年2月適用版シラバスの要点です（改訂ポイントにはClaude/Gemini/Sora ほか最新モデルの追補あり）。最新改訂も確認してください。
2) 試験の基本情報（把握しておく）
- 形式：オンライン（IBT）、四肢択一
- 試験時間：60分／問題数：60問
- 出題範囲：公式シラバスから出題
- 受験費用：一般 11,000円（税込）、学生 5,500円（税込）
- 年3回（2月・6月・10月）実施。 (生成AI活用普及協会(GUGA))
3) 推奨学習手順（最短合格向け）
- 公式シラバスを通読（章立てと用語の全体像を掴む）
- 公式テキスト／問題集で章ごとに確認（最新改訂に注意） (生成AI活用普及協会(GUGA))
- 法務・権利・個人情報を重点暗記（条文名より「どの場面で何がNGか」の判断軸）
- 最新モデル名と位置づけ（GPT-4o／Claude／Gemini／Sora 等）を更新しておく
- **無料のAIクイズ（公式LINE）**で弱点把握 → テキストに戻って補強 (生成AI活用普及協会(GUGA))
4) 重点暗記リスト（頻出テーマ）
- Transformerの要点（自己注意・事前学習→微調整／RLHFの役割）
- 各生成分野の代表例（テキスト／画像／音声／動画）と用途・制約
- 情報リテラシー：フィッシング、ソーシャルエンジニアリング、プライバシー設定の基本
- 権利と法：著作権・パブリシティ権・不正競争防止法、生成物の権利性の考え方
- 最新モデル名と特徴（GPT-4o、Claude、Gemini、Sora など）
5) 直前チェック（Yes/No）
- 「機械学習／深層学習／生成AIの関係を1分で説明できる」
- 「注意すべき3大リスク（情報漏洩・権利侵害・誤情報）と対策を列挙できる」
- 「代表モデル名→用途→注意点を表で即答できる（例：Sora＝動画、公開条件／権利に注意）」
6) 公式リファレンス（必ず押さえる）
- 試験ページ／概要・日程・費用・学習導線（テキスト・講座・クイズ） (生成AI活用普及協会(GUGA))
- 公式シラバス（PDF／最新版）：出題範囲の根拠資料