問題
- 人間中心のAI社会原則社内の勉強会で、政府が2019年に決定した「人間中心のAI社会原則」を取り上げることになった。この原則の位置付けの説明…
- AI事業者ガイドライン(1)生成AIを組み込んだサービスの提供を始めるにあたり、AIの開発、提供、利用という立場ごとに配慮すべき事項を確認したい。…
- 教師なし学習ドラッグストアが、会員の購買履歴をもとに買い方の似ている顧客どうしをいくつかのまとまりに分け、まとまりごとに販促の内容…
- RAG社内の業務マニュアルは生成AIが学習していないため、手順を質問してももっともらしい誤答が返ってくる。マニュアルを検索さ…
- AIエージェント(1)経理部門で、届いた請求書の内容確認から社内システムへの登録、金額が合わない場合の取引先への問合せまでを、作業手順をあら…
- マルチモーダルAI広報部では、新商品の写真をそのまま読み込ませて特徴の説明文を作らせたり、売上のグラフが載った資料を読ませて要点をまとめ…
- ランダム性の制御問合せ対応の部署で生成AIを使う。返金手続の案内文は書式も言い回しも決まっており毎回同じ文面にしたい。一方、キャンペー…
- プロンプトエンジニアリング新入社員向けの案内メールの下書きを生成AIに作らせているが、担当者ごとに長さも語調もばらばらで、そのままでは使えない。…
- 複数の生成AIを用いた検証社外に配る資料を作るため、ある制度の内容を生成AIに調べさせた。一つのAIの回答だけでは確からしさが判断できないため、…
- 文章の添削・要約社内報の担当者が、ある部署から届いたA4三枚の活動報告書をもとに、社内報へ載せる200字程度の紹介文を作りたい。生成A…
- アイディアの提案食品メーカーの企画会議で、新商品の名称がなかなか決まらない。ここで生成AIを使う目的として、最も適切なものはどれか。
- 静止画・動画・音声の生成販促担当者が、自社のマスコットキャラクターについて、さまざまなポーズのイラストを生成AIで作り、店頭のチラシに使いたい…
- 情報収集企画担当者が、参入を検討している業界の全体像を短時間でつかむため、生成AIに質問して調べることにした。この調べ方の進め…
- AI-readyな社会AI導入を検討する社内会議で、「人間中心のAI社会原則」が掲げる「AI-readyな社会」という言葉が話題になった。こ…
- 公平性,説明責任及び透明性の原則金融機関が、AIを使った融資審査の運用を点検することになった。人間中心のAI社会原則が掲げる「公平性,説明責任及び透明…
- AI事業者ガイドライン(2)自社ではAIを開発せず、他社が開発したAIを組み込んだ問合せ対応サービスを、顧客向けに提供している企業がある。AI事業…
- AI事業者ガイドライン(3)社内のAI利用ルールを作る担当者が、参考にしたAI事業者ガイドラインについて「これは法律なのか」と尋ねられた。この文書…
- 教師あり学習通信サービス会社が、翌月に解約しそうな会員を事前に見つけて引き止め策を打つため、教師あり学習によるAIの導入を検討して…
- 強化学習運送会社が、配送車が回る順序を強化学習によって改善するAIを導入する。このAIに学習させる進め方として最も適切なものは…
- AIエージェント(2)通信販売会社が、問合せへの回答から返品の受付、代金の返金までをAIエージェントに任せることにした。どこまで自動で進めさ…
- ガードレール社内業務を任せるAIエージェントについて、参照してよいデータ、使ってよい機能、一度に扱える金額の上限をあらかじめ定め、…
取り違えやすい用語
人間中心のAI社会原則・AI事業者ガイドライン・AI法
| 用語 | どんな性格の文書か |
|---|---|
| 人間中心のAI社会原則 | 政府が2019年に決定した理念。AIを活用する社会が目指す姿を示す |
| AI事業者ガイドライン | 総務省と経済産業省が策定した、事業者向けの指針。法的な拘束力はない |
| 人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律 | AIの研究開発と活用の推進について定めた法律 |
理念、実務の指針、法律と、成り立ちの層が違います。この法律は、シラバス案の用語例では「AI基本法」、内閣府は「AI法」と略しています。
この違いを問う問題:人間中心のAI社会原則・AI事業者ガイドライン(3)・AI事業者ガイドライン(1)
AI開発者・AI提供者・AI利用者
| 用語 | AIとどう関わる立場か |
|---|---|
| AI開発者 | AIのモデルやシステムを開発する |
| AI提供者 | AIを組み込んだサービスなどを、利用者に提供する |
| AI利用者 | 事業の中でAIを使う |
AI事業者ガイドラインの区分です。自社で開発していなくても、他社のAIを組み込んで顧客に提供すればAI提供者に当たります。
この違いを問う問題:AI事業者ガイドライン(2)
プロンプトエンジニアリング・RAG・ガードレール
| 用語 | どこに手を入れるか |
|---|---|
| プロンプトエンジニアリング | 役割・条件・形式・例などを指示文に明示して、出力を狙いに近づける |
| RAG(検索拡張生成) | 社内文書などを検索させ、回答の根拠として参照させる |
| ガードレール | AIがしてよいことの範囲を前もって定め、その外に出られないようにする |
この違いを問う問題:プロンプトエンジニアリング・RAG・ガードレール
AIエージェント と RPA
| 用語 | 手順を誰が決めるか |
|---|---|
| AIエージェント | 目標を与えると、段取りを自ら決めて実行する |
| RPA | 人が決めた手順どおりの操作を、自動で繰り返す |
AIエージェントに任せるときは、取り消せない処理の直前に人の確認を置くなど、任せ方の線引きが要ります。
この違いを問う問題:AIエージェント(1)・AIエージェント(2)
マルチモーダルAI と 多言語対応
| 用語 | 「マルチ」が指すものは何か |
|---|---|
| マルチモーダルAI | 文章だけでなく、画像や音声など複数の種類の情報を扱う |
| 多言語対応 | 日本語や英語など、複数の言語を扱う |
この違いを問う問題:マルチモーダルAI
新試験での位置づけ
新しいシラバス案(Ver.0.1)では、ビジネス分野の大分類「データ・AIの利活用」の中分類10に置かれています。
現行のシラバス(Ver.6.5)では、ストラテジ系「ビジネスインダストリ」の「ビジネスシステム」の中に「AIの利活用」という節がありました。人間中心のAI社会原則、AIの活用領域と活用目的(生成AIやマルチモーダルAIなど)、AIを利活用するうえでの留意事項がまとまっています。
現行試験の過去問で対策する場合は、この節に当たる問題を探すと、この中分類に近い問題が見つかります。
AIについては、新シラバス案で扱いが大きく分かれています。
なお、新シラバスはまだ案の段階です。確定版で分類や用語が変わった場合は、このページも見直します。
最終確認日:(問題の作り方と品質管理)
この中分類の出題範囲
シラバスの小分類と項目です。数字は収録している問題数。
- AI利活用の原則及び指針
- 人間中心のAI社会原則3問
- AI政策・標準化の動向3問
- 識別AI利活用
- 識別AIの活用領域及び活用目的3問
- 生成AI利活用
- 生成AIの活用領域及び活用目的9問
- AIエージェント利活用
- AIエージェントの活用領域及び活用目的3問
ビジネスのほかの中分類
出典:情報処理推進機構(IPA)「ITパスポート試験 シラバス案 Ver.0.1」(2026年8月31日掲載)を基に作成。 最新の内容はIPAの掲載ページでご確認ください。