【生成AIパスポート試験シラバス改訂内容】(2025年2月試験より適用)
章

改訂内容

改訂日

【改訂ポイント】
ChatGPTにおける新しいモデルや機能の追加に伴う見直し
2章【学習項目の追加】
Code Interpreter、GPTs、GPT-4o

2024/10/1【詳細ワードの追加項目】
Code Interpreter、GPTs、GPT-4o【改訂ポイント】
各種生成AIのモデルやツール名への言及を追加
様々な領域の生成AIにおいて、市場に様々な新しいモデルやツールが登場したことで、各目的に合わせたモデルやツール選定が重要視されるようになったことから、具体的なモデルやツールについても言及■ Section1 - 01 テキスト生成AI
・ChatGPT以外にも、Anthropic社提供のClaude や、Google社提供の Gemini などについての言及を追加■ Section1 - 02 画像生成AI・画像生成AIについて、Stable Diffusion などの主要モデルの認知度が高くなってきたことから、VBAやGAN をその基礎となるモデルであるという位置付けに変更
・Stable diffusion や DALL·E、Fluxなど主要モデルについて言及を追加
3章■ Section1 - 04 音声生成AI
・OpenAI社の提供するTTSモデルなど具体的なモデルについても言及を追加■ Section1 - 05 動画生成AI
・OpenAI社発表の「Sora」他、2024年9月時点で話題性の高いモデルについて言及を追加■ Section1 - 05 ディープフェイク(深層偽造)技術
生成AIの精度向上により、従来の位置付けではその多くがこれに該当してしまうため、本改訂ではディープフェイクを「人を故意に騙すことを目的として使用されるAI技術」に変更。
【詳細ワードの追加項目】
Claude、Gemini、Sora、Runway Gen-3、Luma Dream Machine

2024/10/1

【改訂ポイント】
・「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」の発表に伴う見直し
2024年4月に、経済産業省と総務省より公表された「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」では、これまで総務省、経済産業省などが個別に作成していたガイドラインを一つに統合した。これによりガイドライン各項目の位置付けが変更されたため、これに合わせて改訂
・ガイドライン構成として「A. 基本理念」「B. 原則」「C. 共通の指針」の３軸に加えて「D. 高度な AI システ
ムに関係する事業者に共通の指針」、「E. AI ガバナンスの構築」が定義されたことによる全体構成の改
訂・AI の事業活動を担う３つの主体「AI開発者」「AI提供者」「AI利用者」の定義と各主体ごとに特筆事項を整理する形に改訂【学習項目の追加】
共通の指針、高度な AI システムに関係する事業者に共通の指針、AI ガバナンスの構築、AI の事業活動を担う３つの主体

4章【学習項目の削除】
AI利活用原則の基本理念、AI利活用原則（10の原則）の生成AI

2024/10/1【改訂前の詳細ワード】
AI社会の基本理念、人間中心のAI社会原則、人間の尊厳が尊重される社会 (Dignity)、多様な背景を持
つ人々が多様な幸せを追求できる社会 (Diversity & Inclusion)、持続性ある社会 (Sustainability)、AI社会原則、人間中心の原則、教育・リテラシーの原則、プライバシー確保の原則、セキュリティ確保の原則、公正競争確保の原則、公平・説明責任及び透明性の原則、イノベーションの原則、AI利活用原則の基本理念、AIネットワーク、AI利活用原則 (10の原則)、適正利用の原則、適正学習の原則、連携の原則、安全の原則、セキュリティの原則、プライバシーの原則、尊厳・自律の原則、公平性の原則、透明性の原則、アカウンタビリティの原則【改訂後の詳細ワード】
人間の尊厳が尊重される社会 (Dignity)、多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる社会(Diversity & Inclusion)、持続可能な社会 (Sustainability)、人間中心の考え方、安全性・公平性、プライバシー保護、セキュリティ確保、透明性、アカウンタビリティ、人間中心、安全性、公平性、プライバシー保護、セキュリティ確保、透明性、アカウンタビリティ、教育・リテラシー、公正競争確保、イノベーション、環境・リスク分析、AIガバナンス・ゴール、AIマネジメントシステム、AI開発者（AI Developer）、AI提供者（AIProvider）、AI利用者（AI Business User）【改訂ポイント】
誤植修正
5章

2024/10/1【学習項目の名称変更】■ Section4 - 06 アジェンダの作成

【生成AIパスポート試験シラバス】(2025年2月試験より適用)
大項目

中項目

AI（人工知能）の定義

学習目標

学習項目

詳細キーワード

AIとはAI（人工知能）、ダートマス会議

AIの定義をはじめとした、AIの基AIとロボットの区別
礎的な概念を理解する
AIの研究
知能をもたらす２つの仕組み
ルールベースとは
機械学習とは機械学習の手法

ルールベース、機械学習、学習済みモデ
ル、教師あり学習、教師なし学習、クラスタ
リング、次元削減、強化学習、半教師あり
学習、ノーフリーランチ定理、ニューロン、シナプス、人工ニューロン（ノード）、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、重み、情報の重みづけ、過学習、正則化、ドロップアウト、転移学習

機械学習の考え方
AIに知能をもたらす仕組
みAIが機能するための要素とその仕組みを理解し、AIと呼ばれる由来やその性質を学習する

人間の脳とニューラルネットワーク
AIが画像を認識する仕組み
AIが自ら学習して改善される仕組み

第１章
AI（人工知能）

過学習（オーバーフィッティング）
過学習を避ける手法
転移学習
AIの種類

実際に生活で利用されているAIと、その種類を理解する

AIの4つのレベル
弱いAI（ANI）と強いAI（AGI)
第一次AIブーム

AIの歴史

AIの誕生から現在までの変遷を
第二次AIブーム
学習する
第三次AIブーム
シンギュラリティ（技術的特異点）

シンギュラリティ（技術的特異点）

シンギュラリティの基本的な概念を学習する

特徴量、弱いAI(ANI)、強いAI(AGI)

第一次AIブーム、探索、推論、第二次AI
ブーム、エキスパートシステム、AIの冬、第三次AIブーム、ビッグデータ

シンギュラリティ（技術的特異点）、ヴァー
ナー・ヴィンジ、レイ・カーツワイル、2045
年問題、AI効果

大項目

中項目

学習目標

学習項目

詳細キーワード

生成モデルの誕生

生成AI（ジェネレーティブAI）、ボルツマンマシン、制約付きボルツマンマシン、
自己回帰モデル、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）、畳み込み、VAE（変分自己符号化器）、ノイズ、エンコーダ、デコーダ、潜在ベクトル、GAN（敵対的生成ネットワーク）、生成器、識別器、RNN（回帰型ニューラルネットワーク）、隠れ層、リカレント層、シーケン
スデータ、LSTM（長・短期記憶）、
Transformerモデル、 Attention層、自己注意力（Self-Attention）、Attention
Mechanism、位置エンコーディング、アーキテクチャ、 GPTモデル、Open AI、BERTモデル、 MLM（MaskedLanguage Model）、NSP（NextSentence Prediction）、 RoBERTa、ALBERT（a Lite BERT）

自己回帰モデルとディープラーニング（深層学習）
CNN（畳み込みニューラルネットワー
ク）
生成AI（ジェネレーティブAI）とは生成モデルが誕生してから現在 VAE（変分自己符号化器）に至るまでに登場してきた様々なモデルの種類と手法を学習す GAN（敵対的生成ネットワーク）
る
RNN（回帰型ニューラルネットワーク）
LSTM（長・短期記憶）
Transformerモデル
Transformer登場以後の派生モデルの系譜

第２章
生成AI（ジェネレーティブAI）

ChatGPTとは対話型AIの変遷とChatGPTの歴史
GPT-1
GPT-2
ChatGPT

テキスト生成AI「ChatGPT」の仕 GPT-3
組みと歴史を学習し、GPTモデ
GPT-3.5
ルの性能を理解する

ChatGPT、GPT-1、自然言語処理（NLP）、GPT-2、パラメータGPT-3、InstructGPT、GPT-3.5、GPT-4、データ セット、RLHF（Reinforcement
Learning from Human）、アライメント（Alignment）、ファインチューニング、ハルシネーション（Hallucination）、マルチ
モーダル、Code Interpreter、GPTs、
GPT-4oGPT-4Code Interpreter
GPTs
GPT-4o
テキスト生成ＡＩ

第３章
現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向

生成AIが出来ることと主なサービス

画像生成AI
現段階において、生成ＡＩを活用することで実現できる生成物を 音楽生成AI
理解する
音声生成AI

画像のリサイズ、正規化、データの水増し（augmentation）、データ拡張技術、リマスタリング、ユーザーエクスペリエン
ス、Claude、Gemini、Sora、Runway
Gen-3、Luma Dream Machine

動画生成AI
ディープフェイク（深層偽造）技術

深層偽装（ディープフェイク）の危険性を理解する

ディープフェイクとはディープフェイクによる事件

ディープフェイク（深層偽造）技術、偽情報（ディスインフォメーション）

大項目

中項目

学習目標

学習項目

詳細キーワード

インターネットを適切に利用するために必要なスキルを理解する

インターネットリテラシーとは

インターネットリテラシー

インターネットリテラシー、テクノロジーの理
解、情報リテラシー、セキュリティとプライバ
シー、デジタル市民権

利用者の興味を引くフィッシング詐欺 フィッシング詐欺、スミッシング、ヴィッシン
悪意のあるQRコード

セキュリティとプライバ
シー

Wi-Fiに潜む罠
インターネットを利用する際に潜んでいるリスクと、それらがも アップロードサービスに潜む詐欺
たらす危険性を理解した上で、 不適切なコンテンツへのWebアクセ
生成AIの利活用に知識応用す ス
るソーシャルエンジニアリング攻撃

グ、マルウェア、アンチウイルスソフトウェ
ア、クラウドストレージ、ランサムウェア、ソーシャルエンジニアリング攻撃、スピア
フィッシング、ベイト攻撃、ブラックメール、プ
レテキスト

プライバシー設定
生成AIの技術的発展に潜む脅威
個人情報保護法
個人情報の詳細な定義

個人情報保護の観点

個人情報の取り扱い、生成ＡＩに関連する注意すべき点を学習する

要配慮個人情報

個人情報保護法、改正個人情報保護法、個人情報保護委員会、個人情報取扱事業者、個人識別符号、要配慮個人情報、機微（センシティブ）情報、匿名加工情報、マスキング

機微（センシティブ）情報
匿名加工情報生成AI活用における個人情報の取り扱い
知的財産権
生成AI 活用における知的財産権
肖像権とパブリシティ権

知的財産権、著作権、特許権、商標権、意
匠権、、肖像権、パブリシティ権、不正競争防止法、営業秘密、限定提供データ、技術的制限手段、著作権侵害、名誉棄損、AI生
成物

生成AI活用における肖像権とパブリシティ権

第４章
情報リテラシー・基本理念とAI社会原則
制作物に関わる権利

生成AIに関しての法律を学習 不正競争防止法
し、AI生成物を生成した人間の有する権利や責任の所在を学 生成AI活用における不正競争防止
法
習する
AI生成物に関する権利
AI生成物に関する事実確認
AI生成物が既存の権利を侵害する可能性
AI生成物の著作権の所在

AIを取り巻く理念と原則・ガイドライン

AI社会の基本理念

人間の尊厳が尊重される社会（Dignity）、多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる社会（Diversity & Inclusion）、持続性可能な社会（Sustainability）

AI社会原則人間中心の考え方、安全性・公平性、プラ
イバシー保護、セキュリティ確保、透明性、アカウンタビリティ

日本におけるAIの活用に関す 共通の指針
る社会的な指針（ガイドライン）
や遵守すべきAI社会原則を理解する

人間中心、安全性、公平性、プライバシー保護、セキュリティ確保、透明性、アカウン
タビリティ、教育・リテラシー、公正競争確
保、イノベーション

高度なAIシステムに関係する事業者に共通の指針
AI ガバナンスの構築

環境・リスク分析、AIガバナンス・ゴール、AIマネジメントシステム

AI の事業活動を担う３つの主体

AI 開発者（AI Developer）、AI 提供者（AIProvider） 、AI 利用者（AI Business User）

大項目

中項目

LMとLLM

学習目標

学習項目

詳細キーワード

LM（Language Model : 言語モデル）

LM、n-gramモデル、ニューラル言語モデ
ル、LLM、プレトレーニング、ハイパーパラ
メータ、Temperature、Top-ｐ、プロンプト、プロンプトエンジニアリング

大規模言語モデルについて理解 LLM（Large Language Model:する大規模言語モデル）
プロンプトエンジニアリング

プロンプティングの基礎

プロンプトの基礎知識を学習する

Zero-Shot プロンプティング
Few-Shot プロンプティング
文章の校正、校正箇所の確認
文章の整理
文章の要約
箇条書きを文章に変換、文章を箇条書きに変換

テキスト生成AIにおける基礎的
LLMプロンプティングの実
なプロンプティング技法について践
文章の対象を変更する
学習する
話者の設定を変更する

文章を会話のやり取りへ変換
例え話で理解を深める
数字の変換
メールの作成アンケート項目の作成

第５章
テキスト生成AIのプロンプト
制作と実例

アンケートの分析
キャッチコピーの作成
ビジネス書類のテンプレート作成
アジェンダの作成
業務の手順を分解
テキスト生成AIを用いたビ 生成AIのビジネス応用についてジネス応用
学習する

タスクの抽出外国語の翻訳
英単語から英文の作成
海外企業宛のメール文章の作成
ディベートを行う
姓と名の分離ふりがなの記載ブレインストーミング
質問させながら一緒に進める
正確な文字数の指定

テキスト生成AIの不得意なこと

計算
テキスト生成AIの不得意なことについて学習する
最新の情報
芸術の批評

Instruction、Context、Input Data、Output
Indicator、 Zero-Shot プロンプティング、
Few-Shot プロンプティング