生成AIの対策
01 生成AIで問われること
第2章では、生成AIがどのような仕組みで文章や画像を作り出しているのかを学びます。自己注意機構を中心とするTransformer、ノイズを取り除いて画像を作る拡散モデル、大量のデータで事前学習した基盤モデルと、文章・画像・音声などを扱うマルチモーダルの考え方が問われます。
事前学習・指示チューニング・RLHFといったLLMの学習の流れ、スケーリング則と創発的能力、トークン化やTemperature・Top-p・コンテキストウィンドウといった生成の仕組み、オンプレミスやオープンウェイトのモデルの特徴、ChatGPTなどの主要なサービスの動向、画像・音声・動画の生成AIとC2PAなどの来歴情報まで扱います。
02 よく出るポイント
生成は「次のトークンの予測」
LLMは、次に来るトークンの確率をもとに文章を1トークンずつ作ります。事実を確かめているわけではないため、もっともらしい誤り（ハルシネーション）が起こります。Temperatureを低くすると出力が安定し、高くすると多様になります。
学習の流れを順番で覚える
大量の文章で次のトークンを予測する事前学習のあと、指示と望ましい回答の組で指示チューニングを行い、人間の評価をもとにRLHFで調整する、という流れが一般的です。
クラウドとオンプレミス
クラウド型は設備なしですぐ使える一方、入力したデータが事業者のサーバーに送られます。オンプレミスはデータを社内に置ける一方、設備と運用の負担を自社で負います。
03 実際に問題を解いて確かめる
第2章は生成AIの中心となる章で、問題数も多めです。解説では、仕組みを日常の例に置き換えて説明しています。
「応用」のバッジが付いた学習プロセス（事前学習・RLHF・スケーリング則）の分野は、仕組みの基本を押さえてから挑戦してください。主要な生成AIの動向は変化が速いため、価格や性能の比較のように変わりやすい事柄ではなく、変わりにくい事実を中心に出題しています。
本サイトでは「生成AI」の70問すべてに、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 生成AI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。
