生成AIパスポートのシラバスと講座の対応表

出典

シラバス

生成AIパスポート試験シラバス(2027年2月試験より適用)

試験の公式ページ

一般社団法人生成AI活用普及協会(GUGA) 生成AIパスポート

取得日

2026年10月11日

シラバスの大項目と中項目の見出しだけを掲載し、学習目標などの本文は掲載していません。シラバスは改訂されることがあります。

中項目 32 件のうち、対応する講座がある項目 24 件 · 対応なし 8 件

第1章AIの基礎と歴史

• AIの基本的な仕組み

  • AI（人工知能）基礎講座Part 1: AI とは何か — 入れ子図と身近な例
  • AI（人工知能）基礎講座Part 2: 生成AI の仕組み
  • M1: 機械学習の全体像と最初の予測モデルPart 1: 機械学習とは何か

  AI・機械学習・深層学習・生成AI の関係と、ルールを書く方式からデータで学ぶ方式への転換を扱います。

• 機械学習

  • M1: 機械学習の全体像と最初の予測モデルPart 1: 機械学習とは何か
  • M1: 機械学習の全体像と最初の予測モデルPart 3: 最初の予測モデル（回帰）
  • M3: 分類とモデルの評価Part 3: 混同行列と指標

  回帰・分類・教師なし学習・強化学習の区別と、回帰モデル・分類モデルを実際に作って正解率などの指標を読む手順を扱います。

• ニューラルネットワーク

  • M4: ディープラーニング入門Part 1: ニューラルネットの直感
  • M4: ディープラーニング入門Part 2: 学習は山下り
  • M4: ディープラーニング入門Part 4: 学習曲線を読む
  • M4: ディープラーニング入門Part 5: ディープラーニングの地図と選び方

  ニューロンの計算・損失と勾配降下による学習・学習曲線からの過学習の判定と、CNN・Transformer の得意分野を扱います。RNN・LSTM・VAE・GAN を扱う章はありません。

• AIの歴史

  対応なし

  この項目の内容を扱う講座は、現在ありません。

第2章生成AI

• 生成AIを支える技術革新（Transformer以降）

  対応なし

  この項目の内容を扱う講座は、現在ありません。

• 生成AIの学習プロセス

  対応なし

  この項目の内容を扱う講座は、現在ありません。

• 生成AIの生成（推論）プロセス

  • AI（人工知能）基礎講座Part 2: 生成AI の仕組み
  • AI（人工知能）基礎講座Part 3: 得意と苦手

  次の言葉を予測して文章を作る仕組みと、そこからハルシネーションが起きる理由を扱います。トークン化や生成パラメータの設定を扱う章はありません。

• LLM（大規模言語モデル）の基礎

  対応なし

  この項目の内容を扱う講座は、現在ありません。

• ChatGPTと主要な生成AIモデルの動向

  • 生成AI の機能を使い分ける講座Part 1: 生成AI の機能マップ
  • 生成AI の機能を使い分ける講座Part 4: 調べさせる・考えさせる
  • Claude ツール全体像講座Part 1: 3つの Claude、それぞれ"何者"か
  • Microsoft 365 Copilot 実践講座Part 1: Copilot の 2 つの顔と情報の範囲

  主要な生成AIサービスの機能(読み取り・生成・Web 検索・推論の深さの設定)の使い分けと、Claude・Microsoft 365 Copilot の役割の違いを扱います。モデルの開発史を扱う章はありません。

• 各モダリティの生成AI

  • バナー・図解などの業務用画像を作るPart 1: 画像生成 AI にできること・できないこと
  • 生成AI の機能を使い分ける講座Part 3: 作らせると権利

  画像生成AI にできること・できないことと、使う前に確認する点を扱います。音楽・音声・動画の生成を扱う章はありません。

第3章AIエージェント

• AIエージェントとは

  • Claude Cowork 基礎講座Part 1: Cowork とは何か
  • Claude Code 基礎講座Part 1: Claude Code とは
  • ループエンジニアリング全体像Part 2: 種類 — 3つの分類軸
  • 生成AI の機能を使い分ける講座Part 5: 任せると、使い分ける

  答えるAI と作業するAI の違い、AI にどこまで任せるかの段階、エージェントに任せる手順と人が確認する操作の分け方を扱います。

• RAG（検索拡張生成）

  対応なし

  この項目の内容を扱う講座は、現在ありません。

• AIエージェントの仕組み

  • AI駆動開発の3段階進化講座Part 2: 第2段階: コンテキストエンジニアリング
  • AI駆動開発の3段階進化講座Part 3: 第3段階: ハーネスエンジニアリング
  • Claude Code エコシステム中級講座Part 1: 知識を渡す系 — CLAUDE.md / Memory / Skills

  AI に見せる情報の設計(コンテキストエンジニアリング)、検証と修正を繰り返す仕組み、指示や知識を常時・必要時に渡す置き場所を扱います。

• MCP・Agent Skills と外部連携

  • Claude Code エコシステム中級講座Part 1: 知識を渡す系 — CLAUDE.md / Memory / Skills
  • Claude Code エコシステム中級講座Part 4: 外とつなぐ・チームに配る系 — MCP / Plugins
  • M4: マルチエージェントオーケストレーションPart 2: 並列 fan-out と 2 つのオーケストレーション型

  Skills の作り方、MCP による外部ツールとの接続、プラグインでの配布の仕組み、複数のエージェントに作業を分けて結果を集約する型を扱います。A2A を扱う章はありません。

• AIエージェントのツールと活用事例

  • Claude Code 基礎講座Part 6: ハンズオン — 機能実装を 1 件完遂する
  • AI駆動開発の3段階進化講座Part 3: 第3段階: ハーネスエンジニアリング
  • Claude Cowork 基礎講座Part 2: ライブデモ: LP をゼロから作る

  コーディングエージェントで機能を 1 件実装する手順、ハーネスエンジニアリング、業務用エージェントで LP を作る例を扱います。ブラウザ操作エージェントを扱う章はありません。

• AIエージェントのリスク・安全性・評価

  • Claude Code 基礎講座Part 5: permission 設計 — 安全に任せる
  • /goal コマンド活用講座Part 3: ガードレール — 暴走を防ぐ4つの安全装置
  • M2: 検証ループPart 3: eval 駆動改善と evaluator-optimizer

  エージェントに与える権限の設計、暴走を防ぐ安全装置、テストで測れない成果物の評価(eval)を扱います。

第4章生成AIのリスク予防・AI倫理・ガバナンス

• 生成AI利用者の基本マインドセット

  • AI活用の考え方講座Part 1: 第1の力 — AI との向き合い方
  • AI（人工知能）基礎講座Part 3: 得意と苦手
  • AI の出力を検証する講座Part 4: 検証しない判断

  AI に任せても責任は人に残るという向き合い方、得意・苦手からの任せる範囲の線引き、影響度に応じて確認の重さを決める考え方を扱います。

• 生成AIの代表的リスク

  • AI を安全に使う講座Part 1: なぜ入力に線を引くのか
  • 生成AI 導入の意思決定講座セクション 2: 経営が答えるべき5つの問い

  入力した情報が社外のサービスに渡ることと、組織として答えるべきリスク(機密情報・成果物の権利・品質の責任・無断利用)を扱います。ディープフェイクやサイバー攻撃への悪用を扱う章はありません。

• シャドーAIと企業コンプライアンス

  • 生成AI 導入の意思決定講座セクション 2: 経営が答えるべき5つの問い
  • AI 推進担当の実務講座セクション 2: 環境と権限の設計
  • AI 推進担当の実務講座セクション 3: ワーク2 — 利用規程ドラフト

  承認していないツールの業務利用への経営の答え方と、組織アカウント・権限の設計、利用規程の起草を扱います。

• AI出力の評価と検証

  • AI の出力を検証する講座Part 1: 出力のどこを確かめるのか
  • AI の出力を検証する講座Part 2: 事実確認の3手順
  • AI の出力を検証する講座Part 4: 検証しない判断

  出力を事実・判断・表現に分け、元資料と突き合わせる事実確認の手順と、影響度と確認のコストで検証の重さを決める方法を扱います。

• 個人情報・プライバシー・秘密保持

  • AI を安全に使う講座Part 2: 機密情報の3分類と判断基準
  • AI を安全に使う講座Part 3: 加工の手順
  • AI を安全に使う講座Part 4: 入力前後の行動

  業務の情報を AI に入力してよいかの 3 分類と判断基準、匿名化・マスキングの手順、誤って入力したときの報告を扱います。個人情報保護法の条文の解説は講座の範囲外です。

• 著作権・知的財産・生成物の権利

  • 生成AI の機能を使い分ける講座Part 3: 作らせると権利
  • バナー・図解などの業務用画像を作るPart 1: 画像生成 AI にできること・できないこと

  生成物を公開・商用利用する前に確認する項目を扱います。著作権・肖像権などの法的な判断は講座の範囲外です。

• AI倫理とAI事業者ガイドライン

  対応なし

  この項目の内容を扱う講座は、現在ありません。

• AIガバナンスと社内ガイドライン

  • AI 推進担当の実務講座セクション 0: 推進担当の4本柱
  • AI 推進担当の実務講座セクション 2: 環境と権限の設計
  • AI 推進担当の実務講座セクション 3: ワーク2 — 利用規程ドラフト
  • 生成AI 導入の意思決定講座セクション 3: いくらかかり、どう測るか

  規程・環境・教育・効果測定の 4 本柱、SSO やログ・監査を含む環境と権限の設計、利用規程のドラフト、費用と効果の測り方を扱います。

• AI法・国際ルール・AI安全保障

  対応なし

  この項目の内容を扱う講座は、現在ありません。

第5章生成AIの実践と活用事例

• プロンプトエンジニアリング

  • プロンプトエンジニアリング入門講座Part 1: 依頼文が結果を決める
  • プロンプトエンジニアリング入門講座Part 3: 4 つの技法
  • AI駆動開発の3段階進化講座Part 1: 第1段階: プロンプトエンジニアリング

  依頼文の構成要素と、例を見せる・手順を踏ませる・役割を与える・形式を指定するといった技法を扱います。

• 文書作成・コミュニケーション業務での活用

  • 会議メモから議事録と ToDo を作るPart 2: 議事録を作る — 変換の型
  • 提案メールと商談準備をするPart 2: 提案メールの下書きを作る
  • プレゼン資料の構成案とスライド原稿を作るPart 3: 原稿を書き、数値の出どころを確かめる
  • Microsoft 365 Copilot 実践講座Part 4: ハンズオン②「文書と表」

  議事録・提案メール・スライド原稿の作成と、文書の校正を扱います。翻訳を扱う章はありません。

• 企画・マーケティング業務での活用

  • 広告・SNS の文案を作り、数値で振り返るPart 2: 見出し・説明文を 5 案作り、1 組を選ぶ
  • 顧客の声と調査メモから企画書 1 枚を作るPart 4: 企画書 1 枚と反論リストを作る
  • 社内アンケートの設問を作り、回答を集計してコメントを書くPart 1: 設問の初稿を直す
  • LP / HP を作るPart 1: LP の要素と 5 つの工程

  広告・SNS の文案、企画書、アンケートの設問、LP の作成を扱います。

• クリエイティブ制作での活用

  • バナー・図解などの業務用画像を作るPart 2: 依頼文の 5 部品で 1 枚作る
  • バナー・図解などの業務用画像を作るPart 3: 1 か所ずつ直し、同じ雰囲気で増やす

  バナーなどの業務用画像を依頼文で作り、修正し、同じ雰囲気で枚数を増やす手順を扱います。動画・音声・音楽を扱う章はありません。

• データ分析・リサーチ業務での活用

  • スプレッドシートを集計・整形するPart 3: 集計表を作って検算する
  • 決算 2 期分を比べて増減の説明メモを作るPart 2: 2 期比較表を作り、式で検算する
  • 規程・契約書・手順書から根拠付きの回答メモを作るPart 2: 根拠付きの回答メモを作る
  • 生成AI の機能を使い分ける講座Part 4: 調べさせる・考えさせる

  表の集計と検算、複数の文書から根拠付きの回答を作る手順、Web 検索の出典を確かめる手順を扱います。

• 開発・業務自動化での活用

  • AI と一緒にアプリを作る講座Part 3: 1 機能ずつ作って確かめる
  • Claude Code 基礎講座Part 6: ハンズオン — 機能実装を 1 件完遂する
  • 繰り返し作業を棚卸しし、自動化の要件シートを書くPart 3: 要件シートを書き、根拠を確かめる

  AI と 1 機能ずつアプリを作って確かめる手順と、繰り返し作業の自動化を依頼する要件シートの作成を扱います。ブラウザ操作の自動化を扱う章はありません。

• 業種別に見る生成AI活用

  対応なし

  この項目の内容を扱う講座は、現在ありません。