出題項目
試験形式
試験形式
マークシート方式
問題数および合格基準
1級：100問／120分（10:15~12:15）
2級：50問／60分（10:15~11:15）
合格基準：正答率70％以上
※ただし、問題の難易度により調整し、正答率70％以下でも合格とする場合があります。
試験時間
1級： 10時00分～12時15分(120分)
2級： 10時00分～11時15分(60分)
※少しでも試験時間に遅れると受験できません。
※CBT会場は開催日時が異なる場合があります。詳細は申込ページでご確認下さい。
出題項目
| 第1課題 | AIの基礎理解 | 1級 | 2級 | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 第1章 | AIとは | 1.単純なルールベースの推論から、機械学習、生成AIの流れ | 〇 | 〇 | |
2.学習（データ・モデル・予測） | 〇 | 〇 | |||
3.生成AIとは何か | 〇 | 〇 | |||
| 第2章 | 機械学習 | 1.データ | 〇 | 〇 | |
2.学習（分析） | 〇 | 〇 | |||
3.関連するアルゴリズム（統計学からの知見） | 〇 | 〇 | |||
4.精度評価とその必要性 | 〇 | 〇 | |||
| 第3章 | 深層学習（ディープラーニング） | 1.ニューラルネットワークとは | 〇 | 〇 | |
2.CNN | 〇 | 〇 | |||
3.RNN | 〇 | 〇 | |||
4.生成AIにつながる基礎技術 | 〇 | 〇 | |||
| 第2課題 | 生成AIの基礎理解 | 1級 | 2級 | ||
| 第1章 | 生成AIの仕組み | 1.生成AIとは何か | 〇 | 〇 | |
2.大規模言語モデル | 〇 | 〇 | |||
3.拡散モデル | 〇 | 〇 | |||
4.GAN（敵対的生成ネットワーク） | 〇 | 〇 | |||
5.３つの仕組みの比較と位置づけ | 〇 | 〇 | |||
6.まとめと今後の展望 | 〇 | 〇 | |||
| 第2章 | トークン・パラメータ | 1.トークンとは何か | 〇 | 〇 | |
2.パラメータとは何か | 〇 | 〇 | |||
3.学習データとは何か | 〇 | 〇 | |||
4.三要素の関係性 | 〇 | 〇 | |||
5.応用事例と課題 | 〇 | 〇 | |||
6.まとめと展望 | 〇 | 〇 | |||
| 第3章 | 従来のAI（機械学習、ルールベース）との違い | 1.ルールベースAIとは何か | 〇 | 〇 | |
2.機械学習AIとは何か | 〇 | 〇 | |||
3.生成AIの登場とその革新性 | 〇 | 〇 | |||
4.具体的な事例比較 | 〇 | 〇 | |||
5.生成AIの課題とリスク | 〇 | 〇 | |||
6.まとめ | 〇 | 〇 | |||
| 第4章 | 代表的な生成AIサービスの特徴 | 1.ChatGPT（OpenAI） | 〇 | 〇 | |
2.Claude（Anthropic） | 〇 | 〇 | |||
3.Gemini（Google） | 〇 | 〇 | |||
4.Stable Diffusion | 〇 | 〇 | |||
5.サービス比較 | 〇 | 〇 | |||
6.まとめ | 〇 | 〇 | |||
| 第3課題 | プロンプトエンジニアリング | 1級 | 2級 | ||
| 第1章 | プロンプトとは | 〇 | 〇 | ||
| 第2章 | 良いプロンプトを作るための考え方・方針 | 〇 | 〇 | ||
| 第3章 | よく利用されるプロンプトテクニック | 1.役割を指定する（Role-playing） | 〇 | ||
2.出力の形式・条件を指定する | 〇 | ||||
3.背景・文脈を提供する（Context setting） | 〇 | ||||
4.例を提示する（Few-shot/In-context learning） | 〇 | ||||
5.ステップ・思考プロセスを促す（Chain of Thought） | 〇 | ||||
6.反復・改善サイクル（Interative Refinement） | 〇 | ||||
7.否定条件・制約を入れる（Negative/Constraint Prompting） | 〇 | ||||
8.総まとめ | 〇 | ||||
| 第4課題 | 活用ケーススタディ | 1級 | 2級 | ||
| 第1章 | ビジネス文書作成：議事録作成の効率化 | 〇 | |||
| 第2章 | マーケティング：広告コピー・SNS戦略・顧客分析 | 〇 | |||
| 第3章 | 教育・学習：教材作成・解説生成・語学学習 | 〇 | |||
| 第4章 | 創作活動：小説・脚本・デザイン・音楽 | 〇 | |||
| 第5章 | コーディング支援：コード生成・デバッグ支援 | 〇 | |||
| 第5課題 | リスクと限界、倫理・著作権・情報管理 | 1級 | 2級 | ||
| 第1章 | ハルシネーション（誤情報生成） | 〇 | 〇 | ||
| 第2章 | 知識の更新限界 | 〇 | |||
| 第3章 | AIが不得意な領域（批判的思考、倫理判断） | 〇 | |||
| 第4章 | 過度依存のリスク | 〇 | |||
| 第5章 | 著作権侵害のリスク（学習データ・出力物の取扱い） | 1.AI開発・学習段階 | 〇 | 〇 | |
2.生成・利用段階 | 〇 | 〇 | |||
3.実務でのチェック・管理ポイント | 〇 | 〇 | |||
| 第6章 | 個人情報・機密情報の入力禁止ルール | 1.個人情報取扱事業者における注意点 | 〇 | ||
2.行政機関等における注意点 | 〇 | ||||
3.一般の利用者における留意点 | 〇 | ||||
| 第7章 | AI利用における倫理原則（公平性・透明性・責任） | 〇 | |||
| 第8章 | 悪用リスク（フェイクニュース、ディープフェイク） | 〇 | |||
| 第6課題 | AIと人間の役割分担 | 1級 | 2級 | ||
| 第1章 | AIと人間の協働モデル（AI=支援、人間=最終判断） | 〇 | |||
| 第2章 | 「説明可能性（Explainability）」の重要性 | 〇 | |||
| 第3章 | AIによる意思決定支援と人間の責任 | 〇 | |||
| 第4章 | 労働市場への影響（新しい職業・職域の登場） | 〇 | |||
| 第7課題 | AI導入における企業課題 | 1級 | 2級 | ||
| 第1章 | 導入ポリシーの策定（利用範囲・禁止事項・教育） | 〇 | |||
| 第2章 | 情報漏えい防止とセキュリティ（アクセス制御・匿名化） | 〇 | |||
| 第3章 | コスト管理（利用料・クラウド環境・ROI） | 〇 | |||
| 第4章 | 法規制・ガイドライン（AI規制法案・個人情報保護法） | 〇 | |||
| 第8課題 | 最新動向・将来展望 | 1級 | 2級 | ||
| 第1章 | マルチモーダルAI（テキスト+画像+音声＋動画） | 〇 | |||
| 第2章 | AIエージェント、自律型AIの進化 | 〇 | |||
| 第3章 | 医療・金融・教育など各分野での利用拡大 | 〇 | |||
| 第4章 | 人間とAIの協働社会の未来 | 〇 | |||
| その他 | AI事業者ガイドラインなど | 1級 | 2級 | ||
| 第1章 | AI事業者ガイドラインなど | 〇 | |||
試験日程
| 回数 | 試験実施日 | 開催地域(実施会場については詳細をご覧ください) |
|---|---|---|
| 第1回 | 令和8年3月15日(日) ≪申込期間：12月中旬～1月29日(木)≫ |
札幌・仙台・東京・横浜・埼玉・千葉・名古屋・大阪・福岡・オンライン受験・CBT受験 |
| 第2回 | 令和8年5月24日(日) ≪申込期間：1月20日(火)～4月16日(木)≫ |
札幌・仙台・東京・横浜・埼玉・千葉・名古屋・大阪・福岡・オンライン受験・CBT受験 |
| 第3回 | 令和8年8月30日(日) ≪申込期間：4月21日(火)～7月23日(木)≫ |
札幌・仙台・東京・横浜・埼玉・千葉・名古屋・大阪・福岡・オンライン受験・CBT受験 |
| 第4回 | 令和8年11月29日(日) ≪申込期間：7月28日(火)～10月22日(木)≫ |
札幌・仙台・東京・横浜・埼玉・千葉・名古屋・大阪・福岡・オンライン受験・CBT受験 |
