CURRICULUM

カリキュラムマップ

生成AIパスポート合格までの全学習ステップをひとめで見渡せる地図です。
フェーズごとの記事数と進捗を確認しながら、順番にクリアしていきましょう。

読了: 0 / 274 記事 (0%)

AI・機械学習の基礎 / AIの入り口 25 記事

  1. 01生成AIパスポートとは?5分
  2. 02AIの定義 - 人工知能ってなに?5分
  3. 03AIの誕生 - ダートマス会議4分
  4. 04第一次AIブーム - 探索と推論の時代5分
  5. 05第二次AIブーム - エキスパートシステム5分
  6. 06AIの冬の時代 - なぜブームは終わったのか5分
  7. 07第三次AIブーム - 機械学習の台頭4分
  8. 08第四の波 - 生成AI革命4分
  9. 09特化型AIと汎用AI(AGI)4分
  10. 10AI・機械学習・深層学習の関係4分
  11. 11データの重要性 - AIは燃料がないと動かない4分
  12. 12ビッグデータとは - 3つのVで理解する5分
  13. 13構造化データと非構造化データ5分
  14. 14データの前処理 - 汚れたデータをきれいにする5分
  15. 15データのバイアス - 偏りが生む落とし穴5分
  16. 16AIの学習と推論 - 2つのフェーズ5分
  17. 17過学習(オーバーフィッティング)とは5分
  18. 18精度・再現率・F値 - AIの成績表4分
  19. 19AI開発の流れ - 企画から運用まで4分
  20. 20PoC(概念実証)とは - まず小さく試す4分
  21. 21AIと人間の協働 - 得意分野を活かす5分
  22. 22AIにできること・できないこと5分
  23. 23AIの社会実装 - 実験から現場へ5分
  24. 24身近なAIサービス - スマホの中のAI5分
  25. 25Phase 1 まとめ - AI基礎の総復習6分

AI・機械学習の基礎 / 機械学習の基礎 30 記事

  1. 26機械学習とは - データから学ぶAI5分
  2. 27教師あり学習 - 正解つきデータで学ぶ5分
  3. 28分類問題 - 犬か猫かを当てる5分
  4. 29回帰問題 - 明日の気温を予測する5分
  5. 30教師なし学習 - 正解なしで構造を見つける5分
  6. 31クラスタリング - データをグループ分け5分
  7. 32次元削減 - 情報を圧縮する技術5分
  8. 33強化学習 - 試行錯誤で学ぶAI5分
  9. 34報酬と方策 - 強化学習の仕組み5分
  10. 35特徴量エンジニアリング - AIへの翻訳作業5分
  11. 36訓練・検証・テストデータの使い分け5分
  12. 37交差検証 - 限られたデータを有効に使う5分
  13. 38決定木 - 質問を繰り返して答えを出す5分
  14. 39ランダムフォレスト - 木を束ねて精度アップ5分
  15. 40サポートベクターマシン(SVM)5分
  16. 41k近傍法(k-NN) - ご近所さんに聞く分類5分
  17. 42線形回帰 - 直線でデータを表す5分
  18. 43ロジスティック回帰 - 確率で分類する5分
  19. 44勾配降下法 - 山を下って最適解へ5分
  20. 45損失関数 - AIの間違いを数値化する5分
  21. 46正則化 - 過学習を防ぐブレーキ5分
  22. 47アンサンブル学習 - 三人寄れば文殊の知恵5分
  23. 48バギングとブースティング5分
  24. 49ハイパーパラメータ調整5分
  25. 50混同行列 - 分類結果を整理する表5分
  26. 51ROC曲線とAUC - モデルの総合力を測る5分
  27. 52学習不足(アンダーフィッティング)5分
  28. 53バイアスとバリアンスのトレードオフ5分
  29. 54機械学習パイプライン - 自動化された学習工程5分
  30. 55Phase 2 まとめ - 機械学習の総復習5分

AI・機械学習の基礎 / 深層学習の基礎 26 記事

  1. 56深層学習とは - 多層のニューラルネット5分
  2. 57パーセプトロン - ニューロンの数学モデル5分
  3. 58ニューラルネットワークの構造5分
  4. 59活性化関数 - ReLU・Sigmoid・Softmax5分
  5. 60誤差逆伝播法 (バックプロパゲーション)5分
  6. 61CNN - 画像を理解するニューラルネット5分
  7. 62畳み込みとプーリングの仕組み5分
  8. 63CNNの応用 - 画像認識・物体検出5分
  9. 64RNN - 時系列を理解するニューラルネット5分
  10. 65LSTMとGRU - 長い記憶を保つ技術5分
  11. 66Seq2Seq - 翻訳を可能にしたモデル5分
  12. 67オートエンコーダ - データを圧縮して復元5分
  13. 68GAN - 偽物を作って本物に近づける5分
  14. 69転移学習 - 学んだ知識を別の問題に使う5分
  15. 70事前学習モデル - 巨人の肩に乗る5分
  16. 71ファインチューニングの基本4分
  17. 72ドロップアウト - わざとサボらせて強くする5分
  18. 73バッチ正規化 - 学習を安定させる技術5分
  19. 74最適化手法 - SGD・Adam・AdaGrad5分
  20. 75GPUの重要性 - なぜGPUが必要なのか5分
  21. 76深層学習フレームワーク - PyTorch・TensorFlow5分
  22. 77深層学習 vs 従来の機械学習4分
  23. 78深層学習の課題 - ブラックボックス問題5分
  24. 79深層学習の進化の歴史 - AlexNetからGPTまで5分
  25. 80Phase 3 まとめ - 深層学習の総復習5分
  26. 81基盤モデル(Foundation Model)とは5分

生成AIの技術 / LLM 13 記事

  1. 11GPTシリーズの進化 - GPT-1からGPT-4oまで5分
  2. 12BERTの概要 - 双方向で文脈を理解5分
  3. 13大規模言語モデル(LLM)とは5分
  4. 14LLMの学習方法 - 事前学習の仕組み5分
  5. 15事前学習データ - LLMは何を読んで育つ?5分
  6. 16スケーリング則 - 大きいほど賢くなる?5分
  7. 17創発的能力 - 予想外の賢さが現れる5分
  8. 18インストラクションチューニング5分
  9. 19RLHF - 人間のフィードバックで学ぶ5分
  10. 20チャットモデルの仕組み5分
  11. 41MoE(Mixture of Experts) - 専門家AIの寄せ集め5分
  12. 42推論時計算 - 考える時間で賢くなるAI5分
  13. 43GPT-4o・Claude 3.7 Sonnet・Gemini 2.0｜公式発表で振り返る3モデル5分

生成AIの技術 / RAG 3 記事

  1. 34RAG(検索拡張生成) - 外部知識で回答精度UP5分
  2. 35ベクトルデータベースの基本5分
  3. 44Grounding(接地) - AIの回答を現実に繋ぐ5分

生成AIの技術 / Transformer 5 記事

  1. 05アテンション機構 - 大事な部分に注目する5分
  2. 06セルフアテンション - 文脈を理解する仕組み5分
  3. 07Transformerアーキテクチャ - AIの革命児5分
  4. 08エンコーダとデコーダの役割5分
  5. 09位置エンコーディング - 語順を教える5分

生成AIの技術 / まとめ 3 記事

  1. 40Phase 4 まとめ - 生成AI技術の総復習6分
  2. 9000生成AIパスポート2026年2月改訂｜公式シラバスと更新制度を確認5分
  3. 9001生成AIパスポート第4版の差分｜RAG・AIエージェント・AI法4分

生成AIの技術 / カスタマイズ 2 記事

  1. 36ファインチューニング応用 - 自社モデルを作る5分
  2. 37LoRA・アダプタ - 軽量な追加学習5分

生成AIの技術 / コード生成 1 記事

  1. 33コード生成AI - Copilotの仕組み5分

生成AIの技術 / マルチモーダル 2 記事

  1. 27マルチモーダルAI - 見て聞いて話すAI5分
  2. 28視覚言語モデル - 画像を理解するLLM5分

生成AIの技術 / 効率化 2 記事

  1. 38モデルの量子化 - 軽くして速くする5分
  2. 39エッジAI - 端末で動くAI5分

生成AIの技術 / 生成AIとは 2 記事

  1. 01生成AIとは - 新しいものを作り出すAI5分
  2. 02生成モデルと識別モデルの違い5分

生成AIの技術 / 画像生成 6 記事

  1. 21拡散モデルの基本 - ノイズから画像へ5分
  2. 22Stable Diffusion の仕組み5分
  3. 23画像生成のプロセス - テキストから画像へ5分
  4. 24Text-to-Image - 言葉で絵を描く5分
  5. 25Image-to-Image - 画像を変換する5分
  6. 26VAE(変分オートエンコーダ)の基本5分

生成AIの技術 / 言語モデル 3 記事

  1. 03言語モデルとは - 次の単語を予測する5分
  2. 04単語の埋め込み表現(Word Embedding)5分
  3. 10トークナイザ - テキストを分割する5分

生成AIの技術 / 音声・動画 4 記事

  1. 29音声合成AI - テキストを声に変える5分
  2. 30音声認識AI - 声をテキストに変える5分
  3. 31動画生成AI - SoraとGen-25分
  4. 32音楽生成AI - AIが作曲する時代5分

リスク・倫理・法律 / AI倫理 7 記事

  1. 20AI倫理の基本原則5分
  2. 21透明性と説明可能性(XAI)5分
  3. 22AIの説明責任 - 誰が責任を取る?5分
  4. 23AIと人間の尊厳5分
  5. 24AIによる差別を防ぐには5分
  6. 71SHAP・LIME - AIの判断を説明する手法5分
  7. 76研究倫理とAI - 論文執筆・引用・査読5分

リスク・倫理・法律 / まとめ 3 記事

  1. 38責任あるAI(Responsible AI)5分
  2. 39AIガバナンスの未来5分
  3. 40Phase 7 まとめ - リスク・倫理の総復習5分

リスク・倫理・法律 / ガバナンス 4 記事

  1. 25AIガバナンスとは5分
  2. 26企業のAI利用ポリシー5分
  3. 27AIリスクマネジメント5分
  4. 28AIの監査と評価5分

リスク・倫理・法律 / セキュリティ 4 記事

  1. 16ディープフェイク - 偽の映像を見抜く5分
  2. 17AIを狙うセキュリティ脅威5分
  3. 18敵対的攻撃 - AIを騙す方法5分
  4. 19データポイズニング - 学習データの汚染5分

リスク・倫理・法律 / ハルシネーション 3 記事

  1. 02ハルシネーションとは - AIが嘘をつく?5分
  2. 03ハルシネーションの原因と種類5分
  3. 04ハルシネーション対策 - ファクトチェック5分

リスク・倫理・法律 / バイアス 3 記事

  1. 05AIバイアスと公平性5分
  2. 06学習データに潜むバイアス5分
  3. 07バイアスの軽減方法5分

リスク・倫理・法律 / リスク概論 1 記事

  1. 01生成AIのリスク全体像5分

リスク・倫理・法律 / 個人情報 5 記事

  1. 12個人情報保護の基礎5分
  2. 13AIと個人情報 - プライバシーリスク5分
  3. 14GDPR - EUの個人情報保護規則5分
  4. 15日本の個人情報保護法とAI5分
  5. 72連邦学習 - プライバシーを守って学ぶAI5分

リスク・倫理・法律 / 合格後 2 記事

  1. 64合格後のステップアップ5分
  2. 65最後に - みんなで合格を目指そう!5分

リスク・倫理・法律 / 模擬問題 4 記事

  1. 58模擬テスト1 - AI基礎・技術編8分
  2. 59模擬テスト2 - 活用・プロンプト編7分
  3. 60模擬テスト3 - リスク・倫理編7分
  4. 61模擬テスト4 - 総合問題8分

リスク・倫理・法律 / 法規制 7 記事

  1. 29日本のAI規制動向5分
  2. 30EU AI Act - 世界初のAI包括規制5分
  3. 31アメリカのAI政策5分
  4. 32各国のAI規制比較5分
  5. 66AI事業者ガイドライン(総務省・経産省)5分
  6. 68広島AIプロセス - G7のAI国際枠組み5分
  7. 69日本政府のAI戦略6分

リスク・倫理・法律 / 直前対策 2 記事

  1. 62苦手分野の克服法5分
  2. 63試験当日の心構え5分

リスク・倫理・法律 / 社会的影響 8 記事

  1. 33AIと雇用 - 仕事はなくなるのか5分
  2. 34AIとデジタルデバイド5分
  3. 35AIの環境負荷 - 電力消費問題5分
  4. 36AIが教育に与える影響5分
  5. 37AI と偽情報・フェイクニュース5分
  6. 70AIと労働法 - 日本の雇用・現場への影響6分
  7. 74学生・教育機関での生成AI利用5分
  8. 75組織のAIリテラシー教育プログラム5分

リスク・倫理・法律 / 総復習 14 記事

  1. 44総復習 - AIの定義と歴史6分
  2. 45総復習 - 機械学習の基本概念5分
  3. 46総復習 - 深層学習の要点5分
  4. 47総復習 - Transformerと注意機構5分
  5. 48総復習 - 大規模言語モデル(LLM)5分
  6. 49総復習 - 画像生成AIの技術5分
  7. 50総復習 - マルチモーダルAI5分
  8. 51総復習 - プロンプトエンジニアリング5分
  9. 52総復習 - RAGとファインチューニング5分
  10. 53総復習 - ハルシネーション対策5分
  11. 54総復習 - 著作権と知的財産5分
  12. 55総復習 - 個人情報保護5分
  13. 56総復習 - AI倫理と責任5分
  14. 57総復習 - AIガバナンスと法規制5分

リスク・倫理・法律 / 著作権 6 記事

  1. 08著作権の基礎知識5分
  2. 09AI生成物と著作権 - 誰のもの?5分
  3. 10学習データの著作権問題5分
  4. 11AI生成物の商用利用ルール5分
  5. 67文化庁のAI著作権の考え方5分
  6. 73知的財産権 - 特許・商標・肖像権とAI5分

リスク・倫理・法律 / 試験対策 3 記事

  1. 41生成AIパスポート試験の概要6分
  2. 42出題形式と合格ライン5分
  3. 43効率的な学習戦略の立て方5分

活用とプロンプト / AIエージェント 4 記事

  1. 27AIエージェントの基本概念5分
  2. 28Function Calling - AIがツールを使う5分
  3. 29マルチエージェント - AI同士の協調5分
  4. 68AIエージェントフレームワーク5分

活用とプロンプト / まとめ 2 記事

  1. 35Phase 5 まとめ - プロンプトの総復習5分
  2. 65Phase 6 まとめ - 活用の総復習5分

活用とプロンプト / クリエイティブ 3 記事

  1. 48クリエイティブライティングとAI5分
  2. 49デザイン分野でのAI活用5分
  3. 50音楽・動画制作でのAI活用5分

活用とプロンプト / セキュリティ 3 記事

  1. 24プロンプトインジェクション - 悪用のリスク5分
  2. 25ジェイルブレイク - 安全機能の突破5分
  3. 26プロンプト防御の手法5分

活用とプロンプト / ビジネス活用 8 記事

  1. 36生成AIのビジネス活用 - 全体像5分
  2. 37カスタマーサービスでのAI活用5分
  3. 38マーケティングでのAI活用5分
  4. 39文書作成の効率化 - 報告書・メール5分
  5. 40業務データ分析へのAI活用5分
  6. 41会議支援 - 議事録・要約の自動化5分
  7. 70日本企業の生成AI導入事例集5分
  8. 71生成AIの運用コスト管理5分

活用とプロンプト / プロンプト基礎 3 記事

  1. 01プロンプトとは - AIへの指示の出し方5分
  2. 02プロンプトの重要性 - 聞き方で答えが変わる5分
  3. 03プロンプトの基本構造 - 指示・文脈・制約5分

活用とプロンプト / プロンプト技法 5 記事

  1. 04ゼロショットプロンプティング5分
  2. 05フューショットプロンプティング - 例を見せて学ばせる5分
  3. 06Chain-of-Thought - 段階的に考えさせる5分
  4. 07ロールプロンプティング - 役割を与える5分
  5. 08システムプロンプトの設計5分

活用とプロンプト / プロンプト設計 6 記事

  1. 09出力形式の指定 - JSON・表・箇条書き5分
  2. 10Temperature設定 - 創造性と正確性の調整5分
  3. 11トークンの概念 - 文字数とコストの関係5分
  4. 12コンテキストウィンドウ - 入力の上限5分
  5. 13プロンプトの反復改善5分
  6. 69プロンプトのバージョン管理・運用5分

活用とプロンプト / ユーザー体験 3 記事

  1. 61AIサービスのUX設計5分
  2. 62Human-in-the-Loop - 人間の介在5分
  3. 63AIとアクセシビリティ5分

活用とプロンプト / 主要ツール 6 記事

  1. 30ChatGPTの活用法5分
  2. 31Claudeの活用法5分
  3. 32Geminiの活用法5分
  4. 33画像生成ツール - Midjourney・DALL-E5分
  5. 34AIツールの比較と選び方5分
  6. 67ChatGPT Enterprise・Microsoft Copilot5分

活用とプロンプト / 導入戦略 5 記事

  1. 56AI導入戦略の立て方5分
  2. 57AI投資のROI - 費用対効果5分
  3. 58AI活用チームの作り方5分
  4. 59AIリテラシー - 組織全体の底上げ5分
  5. 60AI導入と組織変革5分

活用とプロンプト / 教育・研究 2 記事

  1. 46教育分野でのAI活用5分
  2. 47研究分野でのAI活用5分

活用とプロンプト / 未来展望 1 記事

  1. 64AIが変える働き方の未来5分

活用とプロンプト / 活用パターン 6 記事

  1. 14要約プロンプトのコツ5分
  2. 15翻訳プロンプトのコツ5分
  3. 16コード生成プロンプトのコツ5分
  4. 17文章作成プロンプトのコツ5分
  5. 18データ分析プロンプトのコツ5分
  6. 19ブレインストーミングプロンプト5分

活用とプロンプト / 産業別活用 5 記事

  1. 51医療分野でのAI活用5分
  2. 52金融分野でのAI活用5分
  3. 53製造業でのAI活用5分
  4. 54小売・EC分野でのAI活用5分
  5. 55法務分野でのAI活用5分

活用とプロンプト / 開発・IT 4 記事

  1. 42プログラミング支援AI5分
  2. 43テスト・デバッグ支援AI5分
  3. 44AI導入のインフラ要件5分
  4. 45AIのAPI連携とシステム統合5分

活用とプロンプト / 高度な技法 5 記事

  1. 20プロンプトチェイニング - 複数ステップの連携5分
  2. 21自己一貫性 - 複数回答から最良を選ぶ5分
  3. 22Tree-of-Thought - 思考の木で探索する5分
  4. 23検索拡張プロンプト - RAGとの連携5分
  5. 66Chain-of-Verification - AIに検証させる技法5分

📘 チートシートPDFダウンロード

要点を A4 1〜数枚にまとめた PDF を、試験直前の復習用にご活用ください。