最初に覚える土台知識の対策
01 最初に覚える土台知識で問われること
この分野は試験の章そのものではなく、5つの章に入る前に全体の地図をつかむための入門編です。AI・機械学習・生成AI・大規模言語モデル（LLM）・AIエージェントがどういう関係にあるか、データ・モデル・学習・推論・トークンといった基本の言葉、LLMやRAGなどの英略語の意味を扱います。
生成AIの分野は、カタカナ語と英略語が非常に多いのが特徴です。最初に言葉の意味と全体の関係を押さえておくと、どの章を学んでいても「いま何の話をしているのか」が分かり、知識がばらばらになりません。
02 よく出るポイント
大きい順に並べて覚える
AIの中に機械学習があり、その中にディープラーニングがあります。生成AIはディープラーニングを使って新しい文章や画像を作り出すAIで、LLMは文章を扱う生成AIの中心となるモデルです。AIエージェントは、LLMなどを中核に、計画を立ててツールを使い、作業を実行まで進める仕組みです。
学習と推論の違い
学習はデータからモデルのパラメータを調整する段階、推論は学習済みのモデルを使って新しい入力に答える段階です。生成AIのサービスを使って質問に答えさせるのは推論にあたります。
英略語は元の言葉ごと覚える
LLMはLarge Language Model、RAGはRetrieval-Augmented Generation、MCPはModel Context Protocolの略です。元の英語の意味が分かると、何をする技術かも見当がつきます。
03 実際に問題を解いて確かめる
まずはこの分野の問題で、試験の言葉に慣れてください。解説や問題文に出てくる用語は、用語辞典でその場で調べられます。
ここで全体像をつかんだら、第1章「AIの基礎と歴史」から順に進むのがおすすめです。
本サイトでは「最初に覚える土台知識」の30問全てに、正解の根拠と、他の選択肢がなぜ誤りなのかまで解説をつけています。登録不要・スマートフォン対応で、1分野10問ずつ進められます。
本試験は「四肢択一式（一部複数選択を含む）」で出題されますが、本サイトは全ての問題を四肢択一（正解が1つ）で収録しています。複数の記述を同時に判断する力は、記述a〜dの「適切なものの組合せ」を選ぶ問題（約15％）と「適切でないもの」を選ぶ問題で鍛えられるようにしています。掲載内容は、2026年10月1日に公表された新シラバス（2027年2月試験から適用）と、2026年10月現在の法令・AI事業者ガイドライン（第1.2版）に基づいています。
04 最初に覚える土台知識の一問一答（解説つき）
この分野の出題範囲を、テーマごとの一問一答にまとめました。答えと解説はその場で読めます。
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※本ページの問題・解説は、生成AI（人工知能）を活用して作成しています。
