出題項目│生成AIアドバイザー認定試験

出題項目

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2回	令和8年5月24日(日) ≪申込期間：2月16日(月)～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
第5回	令和9年2月21日(日) ≪申込期間：10月27日(火)～1月14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