生成AIパスポート模擬問題4｜60問掲載
章末の「ご利用にあたって」を読んでからご利用ください。
模擬問題として60問60分としてシラバスからオリジナル問題です。
解答解説はPDFでの配布です。
自己学習の一助としてご活用ください。
模擬問題60問（60分を想定）
Q1. AI（人工知能）の定義として最も適切なものはどれか。
① インターネットに接続されたすべてのロボット
② 人間の脳を模倣したすべてのソフトウェア
③ 人間の知的な活動を模倣または代行する技術
④ 自律的に移動する機械すべて
Q2. 機械学習の主要な手法に含まれないものはどれか。
① 教師あり学習
② 教師なし学習
③ 境界値学習
④ 強化学習
Q3. 「深層学習（ディープラーニング）」における主な課題はどれか。
① 計算量の少なさ
② オーバーフィッティングの発生
③ 学習データが不要なこと
④ 結果の可視化の容易さ
Q4. 「ルールベースAI」に該当する特徴として正しいものはどれか。
① 自己学習機能を持つ
② 人の知識を事前に記述する
③ ビッグデータを用いて学習する
④ エラー時に自動修正する
Q5. 第三次AIブームを特徴づける要素として最も適切なものはどれか。
① 形式論理の発展
② 推論エンジンの実装
③ 深層学習とビッグデータの活用
④ 専門家システムの導入
Q6. AIが画像を認識する仕組みに関連する技術として最も適切なものはどれか。
① LSTM
② BERT
③ CNN
④ GAN
Q7. AI研究の出発点とされる会議はどれか。
① グーテマス会議
② ダートマス会議
③ ケンブリッジ会議
④ スタンフォード会議
Q8. 強いAI（AGI）とは何か。
① 専門分野に特化したAI
② 人間と同等の汎用知能を持つAI
③ あらゆる動作が可能なロボット
④ 感情を持つAI
Q9. 転移学習の利点として最も適切なものはどれか。
① 学習に必要な計算量が大きい
② 全てのデータを再収集する必要がある
③ 過去の学習モデルを別のタスクに活用できる
④ 常にゼロから学習する
Q10. シンギュラリティ（技術的特異点）について正しい説明はどれか。
① AIがすべての判断を行うようになる時代
② 人間の知能が停止する出来事
③ AIが人間の知能を超える転換点
④ インターネットの終焉を意味する
Q11. 生成AI（ジェネレーティブAI）の特徴として最も適切なものはどれか。
① あらかじめ決まったルールに従う処理
② 入力された情報をもとに新たなデータを創出する技術
③ センサー情報を記録して分析する技術
④ 過去のデータを圧縮するだけの手法
Q12. 自己回帰モデルの説明として適切なものはどれか。
① 入力と出力を同時に処理するモデル
② データの順序を無視して予測する手法
③ 一つ前の出力を次の入力に利用するモデル
④ 映像認識専用のモデル
Q13. VAE（変分自己符号化器）に関する説明として正しいものはどれか。
① 入力と出力が常に一致するよう強制される
② 確率的に潜在変数を用いてデータを再構成する
③ 畳み込み層を多用して学習を行う
④ ランダムなノイズだけで画像を生成する
Q14. GAN（敵対的生成ネットワーク）の構成要素でないものはどれか。
① Generator
② Transformer
③ Discriminator
④ 敵対的学習
Q15. RNN（回帰型ニューラルネットワーク）が得意とするのはどれか。
① 画像分類
② 時系列データの処理
③ 無作為なデータの生成
④ 静的な文章の解析
Q16. LSTMが従来のRNNより優れている理由はどれか。
① 多くの画像データに対応できるから
② 計算コストがまったく不要だから
③ 長期依存関係を保持できる構造を持つから
④ 外部の人間から操作されないから
Q17. Transformerモデルの中核的な技術はどれか。
① リカレント接続
② 勾配消失
③ Attention Mechanism
④ 再帰的分類器
Q18. ChatGPTの基礎となるモデルはどれか。
① VAE
② CNN
③ GPT（Generative Pre-trained Transformer）
④ LSTM
Q19. GPT-3の特徴として適切なものはどれか。
① 画像生成に特化したモデル
② 1750億パラメータを持つ大規模モデル
③ 人間の介入を排除した自律学習型AI
④ 音声データだけを処理対象とする
Q20. GPT-4oの特徴に該当しないものはどれか。
① テキストと音声を同時に処理できる
② マルチモーダル対応のモデル
③ GPT-3よりもパラメータが少ない
④ 動画生成に特化したモデル
Q21. 現在広く使われているChatGPT以外のテキスト生成AIとして正しいものはどれか。
① Sora
② Claude
③ StyleGAN
④ Imagen
Q22. 音声生成AIの例として正しいものはどれか。
① Runway Gen-3
② Gemini
③ OpenAIのTTSモデル
④ Code Interpreter
Q23. 画像生成AIの主要なモデルとして誤っているものはどれか。
① Stable Diffusion
② DALL-E
③ BERT
④ Flux
Q24. 「Sora」が該当するAIのカテゴリはどれか。
① 音声認識AI
② 動画生成AI
③ テキスト分類AI
④ 検索エンジン
Q25. ディープフェイクの主な定義として最も適切なものはどれか。
① 無料で使える画像加工ソフト
② 人を故意に陥れる目的で作られたAI生成コンテンツ
③ 通常の画像編集による合成写真
④ 実写映像を圧縮する技術
Q26. ディープフェイクによる社会的リスクとして最も適切なものはどれか。
① 写真の画質が低下する
② データ容量が増加する
③ 偽情報の拡散による信用失墜
④ アプリの使用料金が上がる
Q27. Stable Diffusionが分類されるモデルの種類はどれか。
① 変分自己符号化器（VAE）ベースの画像生成モデル
② 音声合成に特化したRNNベースモデル
③ ルールベースによる検索モデル
④ チャット形式の対話AIモデル
Q28. Geminiはどの企業が開発した生成AIか。
① Meta（旧Facebook）
② Google
③ OpenAI
④ Anthropic
Q29. 「画像のリアルイズ」に関連する目的として最も適切なものはどれか。
① モデルのパラメータを減らす
② 画像をより人間らしく見せる
③ 処理速度を向上させる
④ 画像を暗号化する
Q30. 生成AIが社会で注目される理由として適切でないものはどれか。
① 創造的業務の効率化が可能
② 新たなサービスが生まれる基盤になる
③ 学習不要で即座に高精度な結果が出る
④ 表現の多様性を支援する技術である
Q31. インターネットリテラシーにおいて、適切な行動として最もふさわしいものはどれか。
① 他人のアカウントにアクセスする
② フィッシングサイトへのパスワード入力
③ 情報の出典や真偽を確認する
④ 見知らぬUSBを無断でPCに接続する
Q32. ソーシャルエンジニアリング攻撃の例として適切なものはどれか。
① 強力なパスワードの設定
② ソフトウェアの自動更新
③ 電話でのなりすましによる情報取得
④ デバイスの暗号化
Q33. 機微（センシティブ）情報に該当するものはどれか。
① 商品の価格情報
② 銀行の営業時間
③ 個人の病歴や思想信条
④ 公開されている企業の所在地
Q34. 生成AIの利用において注意すべき「個人情報」の扱いとして最も適切なものはどれか。
① 入力内容を全て公開する
② 顧客の氏名を出力結果に残す
③ 特定個人が識別される情報を取り扱わない
④ 匿名情報を実名に復元する
Q35. 知的財産権に含まれないものはどれか。
① 著作権
② 商標権
③ 道路交通法
④ 特許権
Q36. 生成AIが著作物を生成する場合に関連する注意点として適切なものはどれか。
① すべて著作権フリーになる
② 学習データに著作物が含まれていても問題ない
③ 元データの権利を侵害する可能性がある
④ 誰でも自由に商用利用できる
Q37. 「AI社会原則」に含まれない考え方はどれか。
① 公平性
② セキュリティ確保
③ アカウンタビリティ
④ 秘密主義の推奨
Q38. AIガバナンス構築の目的として適切なものはどれか。
① AIの完全な自律化
② 企業による情報独占
③ 安全かつ信頼できるAI運用
④ ユーザーの情報操作
Q39. 生成AI活用において「パブリシティ権」と関係が深いものはどれか。
① 商標の図形
② 人物の顔や名前の利用
③ ソフトウェアの特許
④ 金融商品の仕様
Q40. AIの事業活動を担う3つの主体に含まれないものはどれか。
① AI開発者
② AI提供者
③ AI利用者
④ AI審査官
Q41. LLM（大規模言語モデル）の特徴として最も適切なものはどれか。
① 人間の入力に関係なく自律的に判断する
② 事前学習済みで多様な言語タスクに対応する
③ 一問一答型の固定シナリオしか処理できない
④ 音声のみに特化したモデルである
Q42. プロンプトエンジニアリングの目的として最も適切なものはどれか。
① モデルの計算時間を短縮する
② モデルの設計自体を変更する
③ 出力される結果の精度や品質を高める
④ 入力文を暗号化する
Q43. Zero-Shotプロンプティングの説明として正しいものはどれか。
① 例文を大量に与える手法
② モデルに何の指示も与えない
③ 例を与えずに直接指示のみで応答させる手法
④ 出力を事前に固定する手法
Q44. Few-Shotプロンプティングに該当する使用例はどれか。
① 説明なしで「要約して」と入力する
② 入力に応じて関連画像を出力させる
③ 出力形式の例を2つ提示してから指示する
④ モデルの設計をカスタマイズする
Q45. テキスト生成AIの不得意なこととして正しいものはどれか。
① パターンに基づいた文章生成
② 文脈に沿った対話応答
③ 数式に基づく正確な計算
④ 規則的な表現の生成
Q46. ChatGPTに「箇条書き→説明文変換」を依頼する際に必要なプロンプト要素はどれか。
① 入力形式の指定と出力形式の明示
② 音声認識用ライブラリの指定
③ モデルの重みファイルの選択
④ テーマソングの添付
Q47. OpenAIがリリースしたマルチモーダル対応モデル「GPT‑4o」の特徴として正しいものはどれか。
① テキスト・音声・画像を統合的に処理できる
② リアルタイム応答が可能な応答速度
③ モデル設計がGPT‑3ベースである
④ 無料ユーザーにもすべての機能が提供されている
Q48. Googleが2025年3月に発表した「Gemini 2.5 Pro（Experimental）」の特徴として正しいものはどれか。
① スマートフォン向けの軽量モデルである
② 「Deep Think」モードにより高度な推論処理が可能
③ テキストデータのみを処理できる従来型LLMである
④ コンテキストウィンドウがGPT‑3と同じ32Kトークンである
Q49. Luma Labsが2024年6月に公開した動画生成AI「Dream Machine」の用途として最も適切なものはどれか。
① テキストからリアルタイム音声を生成する
② テキストまたは静止画入力から約5秒の動画を生成する
③ 長文テキストの要約に特化する
④ 音楽作成支援に特化する
Q50.Googleが2025年5月のGoogle I/Oで発表したAI機能「Scheduled Actions」に関して正しいものはどれか。
① ユーザーが直接モデルを調整するUIを提供
② Geminiアプリで繰り返しタスクの自動実行が可能になった
③ 音声識別性能を向上させる新技術である
④ モバイル端末のバッテリー消費を削減する機能である
Q51. ChatGPTに「要約して」と依頼する際に有効なプロンプトとして最も適切なものはどれか。
① 文章を読まずに答えてください
② この文章を3行以内で要約してください
③ 全体の文字数を500字以上にしてください
④ 要点を削除してください
Q52. 「文脈の校正」タスクにおいて、プロンプトとして最も適切な指示はどれか。
① 文章を簡潔にまとめてください
② 表現を変更して内容の印象を強めてください
③ 主張が強くなるように書き換えてください
④ 不自然な表現を自然にしてください
Q53. テキスト生成AIを活用して業務プロセスを改善する方法として最も適切なものはどれか。
① 書類作成の自動化による作業時間短縮
② 他人の出力を無断転載する
③ 正解のない業務は放棄する
④ 重要な作業はAIに一任する
Q54. テキスト生成AIの苦手分野として適切なものはどれか。
① データに基づく論理的判断
② 過去の文献の参照
③ 単純な文章生成
④ 表現の多様化
Q55. GPT-4の登場によって強化された主な性能として最も適切なものはどれか。
① テキスト生成速度が著しく低下
② 正確性と文脈理解力の向上
③ マルチモーダル機能の削除
④ 回答がすべて冗長になる
Q56. AI生成物に関する著作権の考え方として最も適切なものはどれか。
① すべての出力に自動的に著作権が発生する
② 元データに依存せず無制限に利用可能
③ 著作権は基本的にAIではなく人間に帰属する
④ 出力内容の商用利用は必ず合法である
Q57. 日本政府が推進するAI原則に該当するものはどれか。
① 利便性の優先と監査の回避
② 人間中心、安全・安心、公平性などの価値
③ 技術開発の完全自由化
④ 情報非公開の徹底
Q58. 2025年5月に発表された Anthropic の最新モデル「Claude 4 Sonnet」の特徴として適切なものはどれか。
① 内蔵ツールと連携する Extended Thinking 機能により複数ツールを並列活用できる
② 画像生成に対応しながらも音声入力には非対応である
③ Claude 3 Opusと比較して、推論よりも自然な対話に特化した設計になっている
④ Claude 4 Sonnetはオンプレミス専用モデルであり、APIやクラウドサービスでは利用できない
Q59. 2024年5月にOpenAIが発表したマルチモーダルモデル「GPT-4o」の新機能のうち、従来モデルと異なる点として最も適切なものはどれか。
① 音声の生成と理解をリアルタイムで処理可能
② GPT-3に搭載された画像解析機能を削除
③ 音声認識のみ対応、出力は不可
④ テキスト専用モデルへの変更
Q60. 2024年4月にMeta社が発表した大規模言語モデル「LLaMA 3」シリーズの特徴として正しいものはどれか。
① マルチモーダル非対応の単一用途モデル
② 商用利用可能なオープンモデルとして公開
③ 出力が英語以外に制限されている
④ 音声対応機能が中心である
解答解説
ご利用にあたって
本問題は、一般社団法人 生成AI活用普及協会（GUGA）が公開する「生成AIパスポート シラバス」に基づき、
出題範囲の理解促進を目的として独自に作成された非公式の演習問題集です。GUGAならびに「生成AIパスポート」試験の実施機関とは一切関係ありません。
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問題はシラバスの出題想定に基づき、各章からの配分を意識してランダムに構成しています。（GoogleFoamの機能で毎回ランダムです）
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