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学習目標

学習項目

詳細キーワード

AIの定義をはじめとした、AIの基礎的な概念を理解する

AIとはAI（人工知能）、ダートマス会議

AI（人工知能）の定義

AIとロボットの区別
AIの研究
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

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
人間の脳とニューラルネットワーク

AIに知能をもたらす仕組み

AIが画像を認識する仕組み

第１章
AI（人工知能）

AIが自ら学習して改善される仕組み
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
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の種類

AIの4つのレベル

特徴量、弱いAI(ANI)、強いAI(AGI)

弱いAI（ANI）と強いAI（AGI)
AIの誕生から現在までの変遷を学習する

第一次AIブーム
第二次AIブーム

AIの歴史

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

第三次AIブーム
シンギュラリティ（技術的特異点）

シンギュラリティの基本的な概念を学習する

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）、ヴァーナー・ヴィンジ、
レイ・カーツワイル、2045年問題、AI効果

生成モデルが誕生してから現在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る

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（Next Sentence 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）
VAE（変分自己符号化器）
生成AI（ジェネレーティブAI）とは

GAN（敵対的生成ネットワーク）
RNN（回帰型ニューラルネットワーク）
LSTM（長・短期記憶）

第２章
生成AI（ジェネレーティブAI）

Transformerモデル
Transformer登場以後の派生モデルの系譜
テキスト生成AI「ChatGPT」の仕組みと歴史を学習し、GPTモデ
ルの性能を理解する

ChatGPTとは
対話型AIの変遷とChatGPTの歴史
GPT-1

ChatGPT

GPT-2

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

GPT-3
GPT-3.5
GPT-4
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理 テキスト生成ＡＩ
解する
画像生成AI
生成AIが出来ることと主なサービス

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

音楽生成AI

第３章
現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向

音声生成AI
動画生成AI
ディープフェイク（深層偽造）技術
インターネットリテラシー

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

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
インターネットを利用する際に潜んでいるリスクと、それらがもたらす危険性を理解した上で、生成AIの利活用に知識応用する

利用者の興味を引くフィッシング詐欺
悪意のあるQRコード
Wi-Fiに潜む罠

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）
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
フィッシング詐欺、スミッシング、ヴィッシング、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

アップロードサービスに潜む詐欺

セキュリティとプライバシー

不適切なコンテンツへのWebアクセス
ソーシャルエンジニアリング攻撃
プライバシー設定
生成AIの技術的発展に潜む脅威
個人情報の取り扱い、生成ＡＩに関連する注意すべき点を学習す 個人情報保護法
る
個人情報の詳細な定義
要配慮個人情報

個人情報保護の観点

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
生成AIに関しての法律を学習し、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習する

第４章
情報リテラシー・基本理念とAI社会原則

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
不正競争防止法

制作物に関わる権利

生成AI活用における不正競争防止法
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
日本におけるAIの活用に関する社会的な指針（ガイドライン）や遵守すべきAI社会原則を理解する

AI社会の基本理念

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、公平性、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を取り巻く理念と原則・ガイドライン
AI利活用原則の基本理念

大規模言語モデルについて理解する

AI利活用原則（10の原則）と生成AIAI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

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

LLM（Large Language Model: 大規模言語モデル）

LMとLLM

プロンプトエンジニアリング
プロンプトの基礎知識を学習する
プロンプティングの基礎

Zero-Shot プロンプティング
Few-Shot プロンプティング

テキスト生成AIにおける基礎的なプロンプティング技法について学習する

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
文章の対象を変更する

LLMプロンプティングの実践

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
生成AIのビジネス応用について学習する

数字の変換
メールの作成アンケート項目の作成
アンケートの分析第５章
テキスト生成AIのプロンプト制作と実例

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
スケジュールの作成
業務の手順を分解
タスクの抽出テキスト生成AIを用いたビジネス応用

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
テキスト生成AIの不得意なことについて学習する

テキスト生成AIの不得意なこと

正確な文字数の指定
計算
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