シラバス5章から2問ずつ、全10問。合格ラインは本試験に合わせて 7/10（正答率70%）です。下の画面でそのまま解けます。
本サイトは非公式です。生成AIパスポート試験を実施する一般社団法人 生成AI活用普及協会（GUGA）および株式会社DAILとは提携していません。過去問・公式問題集の転載は行わず、公開シラバスの項目に沿って独自に作問しています。
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記念すべき第1回。ダートマス会議での命名から、GAN・VAE・シンギュラリティ、個人情報保護法の要配慮個人情報、そしてプロンプトの工夫であるChain-of-Thoughtまで、シラバス5章を1周する10問です。答えと解説はそれぞれ開くまで隠れています。
答え：3— ダートマス会議
正解はダートマス会議です。1956年、ダートマス大学のジョン・マッカーシーが提唱し、マービン・ミンスキー、ネイサン・ロチェスター、クロード・シャノンとともに構想したこの会議の提案書で、英語の「artificial intelligence（人工知能）」という語が世界で初めて使われたとされます。会議には後にAI研究を切り開くハーバート・サイモンやアレン・ニューウェルらも参加し、人工知能という学術分野が確立される出発点になりました。
答え：1— ディープラーニング（深層学習）
正解はディープラーニング（深層学習）です。「ディープフェイク」は、AI技術の一分野であるディープラーニングと、英語で偽物を意味する「フェイク」を組み合わせた造語で、人物の顔や声を学習させて本物そっくりの偽の画像・動画・音声を合成する技術、およびその生成物を指します。映画の吹き替えや声を失った人の音声再現など正当な用途もある一方で、なりすまし詐欺やフェイクニュース、名誉毀損などへの悪用が国内外で相次いで問題になっています。
答え：4— 病歴
正解は病歴です。個人情報保護法第2条第3項は、本人への不当な差別や偏見その他の不利益が生じないよう特に配慮を要する情報を「要配慮個人情報」と定め、人種、信条、社会的身分、病歴、犯罪の経歴、犯罪により害を被った事実などを挙げています。年収や勤務先、趣味・嗜好は通常の個人情報として扱われますが、要配慮個人情報は原則として本人の事前同意なしに取得できず、第三者提供のオプトアウトも認められていないなど、通常の個人情報より厳しい規律が課されます。
答え：2— 学習データ量・計算量・パラメータ数が大幅に大きい
正解は「学習データ量・計算量・パラメータ数が大幅に大きい」です。LM（言語モデル）は次に来る言葉の確率を計算する仕組みの総称で、LLM（大規模言語モデル）はその中でも学習に使うテキストデータの量、計算に使う処理量、モデル内部の係数であるパラメータ数を大きく増やしたものを指します。この規模の拡大によって、翻訳や要約しかできなかった従来型から、文章要約や質問応答など幅広いタスクをこなす汎用性が生まれたとされています。
答え：1— 偽物を作る生成器（Generator）と、本物か偽物かを見分ける識別器（Discriminator）が競い合う
正解は「偽物を作る生成器（Generator）と、本物か偽物かを見分ける識別器（Discriminator）が競い合う」です。GAN（敵対的生成ネットワーク）は、Ian Goodfellowらが2014年に発表した生成モデルで、生成器はできるだけ本物に近い偽データを作ろうとし、識別器はそれを見破ろうとします。この二者を競わせるように学習を繰り返すことで、識別器が見分けられないほど精巧な画像などを生成できるようになります。
答え：3— Midjourney（テキストから画像を生成するAI）
正解はMidjourneyです。生成AIには文章生成のChatGPT、音声認識のWhisper、コード補完のGitHub Copilot、翻訳のDeepLなど、扱う形式ごとに得意分野の異なるサービスがあります。Midjourneyはテキストで入力した説明（プロンプト）から画像を生成する代表的なサービスの一つで、同様の画像生成AIにはStable DiffusionやDALL-Eなどもあります。用途に応じてどの生成AIを使うかを見極めることが実務では重要です。
答え：4— 2045年
正解は2045年です。未来学者レイ・カーツワイルは著書『シンギュラリティは近い』で、AIをはじめとする技術の進歩が指数関数的に加速し、人間の知能の総和をAIが上回る技術的特異点（シンギュラリティ）が2045年に到来すると予測しました。なお同氏は別の場で「2029年にAIが人間レベルの知能に達する」とも述べており、2つの年号は近い分だけ混同されやすいので、試験でも問われやすい注意点です。
答え：2— 経済成長優先の原則
正解は「経済成長優先の原則」です。内閣府の統合イノベーション戦略推進会議が2019年3月に決定した「人間中心のAI社会原則」は、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の7つで構成されます。「経済成長優先」という原則は存在せず、AIの便益と社会的リスクの両面に配慮する構成になっています。
答え：1— データをいったん低次元の潜在空間へ圧縮し、その分布から新しいデータを復元して生成する
正解は「データをいったん低次元の潜在空間へ圧縮し、その分布から新しいデータを復元して生成する」です。VAE（変分オートエンコーダ）はエンコーダで入力データを圧縮した潜在表現の確率分布を学習し、デコーダでそこから新しいデータを復元して生成します。生成器と識別器を競わせるのはGAN、直前の単語から次の単語を順に予測するのは自己回帰モデル、画像の一部にフィルタをかけて特徴を抽出するのはCNNの仕組みで、それぞれ生成・処理の方法が異なります。
答え：3— Chain-of-Thought（思考の連鎖）プロンプティング
正解はChain-of-Thought（思考の連鎖）プロンプティングです。2022年にWeiらが発表した論文で示された手法で、生成AIにいきなり答えを出させるのではなく、途中の考え方を段階的に出力するよう促すことで、算数の文章題や論理的な推論を要するタスクの正答率が向上することが確認されました。ゼロショット学習やファインチューニング、RLHFとは異なり、モデル自体を再学習させずプロンプトの工夫だけで効果を狙う点が特徴です。