「生成AIパスポートって、結局取る意味あるの」
「カンニングはバレる？」
「合格ラインは何割？」
検索しても、答えがバラバラで一つにまとまっていないと感じたのではないでしょうか。
GUGA（生成AI活用普及協会）の公式サイトと公式FAQを確認したところ、合格ラインは「開示していません」と明記されていました。ネットでよく見る「7割で合格」という情報に、公式の裏づけはありません。合格率は直近3回とも79%前後です（GUGA公式発表）。
公式データをもとに、合格率・出題範囲・勉強法を一つずつ説明します。
監修者 三上 功太 / アドネス株式会社 代表取締役
“本質のSNSマーケター みかみ“として
2020年からSNSで活動を開始
現在はアドネス株式会社 代表取締役として、
150名以上のメンバーを束ねる
教育のDXを実現し、累計生徒数6,000名を突破した
スキル習得プログラム「スキルプラス」を運営
最新AIを活用し、組織マネジメントに特化したサービス「VisionToDo」を独自開発
SNS総フォロワー数は30万人を突破し、Abemaや、朝日新聞、テレビなど多数のメディアに掲載
渋谷、新宿など主要駅でブランド広告を配信
▼ 2025-2026年の主な実績
- Amazonランキング1位獲得
(2026/1発売 新著『賢く生きる習慣』) - 特許を2件取得
(教育の属人性を解消する動的カリキュラム技術) - 東京大学・大阪教育大学にて特別講義
- 東北大学医学部と共同研究を開始
- 堀江貴文氏とラジオ対談出演 (CROSS FM)
- 渋谷・新宿・JR西日本にてブランド広告ジャック
生成AIパスポートで学べること｜受験者11万人が急増する理由
AIを安全に使うための知識を確認する入門試験です。GUGAは「生成AIリスクを予防する日本最大級の資格試験」と説明しています。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 主催 | 生成AI活用普及協会（GUGA） |
| 受験形式 | オンライン（IBT方式） |
| 試験時間 | 60分 |
| 問題数 | 60問（四択、一部は複数選択） |
| 受験料 | 11,000円（税込）、学生は5,500円（税込） |
| 開催頻度 | 年5回（2・4・6・8・10月） |
| 受験資格 | 制限なし |
| これまでの受験者数 | 115,062人（2026年6月時点） |
| これまでの合格者数 | 90,789人（2026年6月時点） |
「AIを安全に使えるか」が仕事の条件になっている
生成AIパスポートが必要とされている理由は、「AIを安全に使えるかどうか」が、仕事をするうえでの前提になりはじめているからです。
2023年10月の最初の試験から、受験した人はすでに11万人を超えました。増え方は一時的なブームではなく、ずっと右肩上がりです。
具体的には、こんな場面で必要になります。
- 採用の場面
➡︎仕事の中でAIを使うのが当たり前になっている会社は、AIの正しい使い方を知らない人には仕事をまかせにくくなります - 取引の場面
➡︎納品する物にAIを使っていた場合、著作権などのルールを理解していないと発注してもらいにくくなります
「会社でAIの使用を禁止すればいい」と思うかもしれませんが、GUGAはそれも逆効果だとしています。
使用を禁止すると、社員が会社に隠れてAIを使う「シャドーAI」が増え、かえって何が起きているか見えなくなるからです。
人材育成や社員教育の担当者1,026人に聞いた調査では、次のような結果が出ました。
- 「資格取得は強みになると思う」：88.4%
- 「従業員に受験してほしい」：84.9%
- 「企業として資格取得を支援したほうがいい」：86.1%
- 「受験して満足だった」：96.2%
独学で合格する勉強法｜公式テキストと無料アプリだけで対策できる
生成AIパスポートに合格するための勉強法は、公式テキストを読むことと、問題を解くこと、この2つだけです。
GUGAが公式に用意しているツールを使えば、お金をかけずに始められます。
公式テキスト（第4版）
まず最初にそろえるのがこの1冊です。
2026年2月からの新しい出題範囲に対応しているのは第4版だけで、それより古い版は最新の試験内容をカバーしていません。
AIクイズアプリ（無料）
公式テキストの内容をAIに学習させて、○×形式のクイズを出してくれるLINEアプリです。
通勤中や休憩時間などの、すきま時間で使えます。利用回数は、すでに1,000万回を超えました。
使い方は3ステップです。
- GUGA公式LINEを友だち追加する
- メニューから「AIクイズアプリ」を選ぶ
- 出題範囲を選んで、○か×で答える
出題はランダムなので、これだけでは試験範囲を全部カバーできません。公式テキストと組み合わせて使ってください。
筆者がすすめる勉強スケジュール
これは、筆者が資格試験の勉強全般で実践している方法です。
1か月で全範囲を3周する計画です。
- 平日：1日2〜3時間、章をひとつずつ進める
- 休日：1日6時間、その週の範囲を振り返ってテストする
- 目標点数を決め、超えるまで続ける
3周する根拠は、心理学者エビングハウスの「忘却曲線」です。
人は学んだことの多くを1日以内に忘れますが、忘れきる前に学び直すと、記憶に残る量が回を追うごとに増えていきます。
1回で完璧に覚えようとするより、忘れる前提で3回くり返すほうが、定着率は高くなります。
もうひとつのポイントは、テキストを読むより先にテストすることです。
- その章のテストを解く
- 間違えた問題だけ復習する
- 解説を読み、「なぜその答えになるのか」まで理解する
勉強法の方針は、ここまでで整理できます。資格を取ったあとにAIを実務でどう使うかまで含めた話は、公式LINEでも扱っています。興味があれば、案内を見てみてください（参加は任意です）。
合格率79%は簡単なのか｜公式データで難易度を検証
生成AIパスポートの合格率は、直近2回とも79%前後で、難易度は高くありません。
| 回 | 合格率 |
|---|---|
| 2026年6月試験 | 79.90% |
| 2026年4月試験 | 79.35% |
参考までに、基本情報技術者試験の合格率は約38.3%です（CBT方式に変わってからの直近、令和7年度、IPA公式統計）。
生成AIパスポートは、前提知識がなくても合格を目指せる試験だとわかります。
合格ラインは非公開｜「7割」のうわさに公式の根拠はない
合格ラインは、GUGAが公式に「開示していません」としています。
公式FAQには「合否に関する基準点や採点の詳細については開示しておりません」と、はっきり書かれています。「7割（42点以上）で合格」という情報が広く出回っていますが、公式の裏づけはありません。
講師 みかみ勉強計画は「7割取れば大丈夫」ではなく、問題演習で正答率を安定して高くすることを目指すといいよ！
カンニングはバレる？公式の禁止事項と失格リスク
カンニングについて、GUGAは禁止事項を公式に定めていますが、監視の詳細までは公開していません。
公式ページに書かれている、主な禁止事項です。
- 外部ツールを使うこと
- 画面を複数使うこと
- 誰かに助けてもらうこと
- 試験の内容を録画したり、スクリーンショットを撮ったりすること
違反が確認されると、不合格（失格）になります。
操作ログの記録方法や、カメラ・マイクでの監視があるかどうかは、公式ページに書かれていません。
合格率が79%前後の試験でリスクを負う理由はなく、禁止事項を守って正攻法で進めるのがよいです。
出題5章の対策ポイント｜章ごとの頻出用語と例題
試験範囲は5つの章に分かれています。章立ては、GUGA公式テキスト第4版の目次と一致しています。
- 第1章 AI（人工知能）
- 第2章 生成AI（ジェネレーティブAI）
- 第3章 現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向
- 第4章 情報リテラシー・基本理念とAI社会原則
- 第5章 テキスト生成AIのプロンプト制作と実例
以下、章ごとに主な用語と対策ポイントを整理します。
対策ポイントの根拠について
GUGAは章別の出題数や配点を公表していません。
そのため以下の対策ポイントは、公式テキストの目次構成（どの節がどれだけ細かく分かれているか）と、公式に発表されているシラバス改訂内容から導いたものです。
「この章が何問出る」という予想ではありません。
例題について
各章の例題は、公式テキストの目次にある用語をもとに作成したオリジナル問題です。
実際の試験問題は、GUGAの規約により開示・複製が禁止されているため、本物の問題ではありません。
出題形式（四択）のイメージをつかむ用途で使ってください。
第1章 AI（人工知能）
何を問われるか？
AIの定義、学習の仕組み、種類、歴史といった土台の知識です。
公式テキストでは、この章が6節に分かれています（AIの定義／知能をもたらす仕組み／学習過程と問題／過学習と転移学習／AIの種類／歴史とシンギュラリティ）。
主な用語
- 機械学習・ディープラーニング・強化学習の違い
- 教師あり学習・教師なし学習
- 過学習（覚えすぎて応用がきかなくなること）
- 転移学習（覚えたことを別の作業にも活かす学習方法）
- 弱いAI（ANI）と、人間並みの汎用AI（AGI）の違い
- AIブームの歴史、シンギュラリティ（AIが人間の知能を超える転換点）
対策ポイント
✅「過学習と転移学習」だけで1節が割かれているため、この2つの区別は重点的に確認する
✅用語同士の「違い」を問う形式に備えて、似た言葉をセットで覚える
✅歴史（第1次〜第3次AIブーム）は順番を年表として整理しておく
例題（オリジナル）
AIが訓練データを覚えすぎてしまい、新しいデータにうまく対応できなくなる現象を何と呼びますか。
1.転移学習
2.過学習
3.強化学習
4.ファインチューニング
正解：2（過学習）
第2章 生成AI（ジェネレーティブAI）
何を問われるか？
生成AIの誕生から現在までの流れと、それを支える技術の仕組みです。
公式テキストでは、生成AIの誕生と系譜、Transformerモデルとその派生、ChatGPTに焦点をあてた内容という構成になっています。
主な用語
- Transformer（今の生成AIの土台となる技術、2017年にGoogleが発表）
- GPTとBERTの違い（文章を作るのが得意／理解するのが得意）
- ハルシネーション（AIがうそをもっともらしく話すこと）
- RLHF（人の評価をもとにAIを賢くする方法）
- ファインチューニング（AIを特定の用途向けに追加で学習させること）
- マルチモーダル（文字・画像・音声をまとめて扱えること）
対策ポイント
✅公式テキストでChatGPTに焦点をあてた節があるため、ChatGPT関連の用語は優先して確認する
✅カタカナ用語が多いので、日本語で自分の言葉で説明できる状態にしておく
例題（オリジナル）
AIが事実に基づかない内容を、もっともらしい文章として出力してしまう現象を何と呼びますか。
1.アラインメント
2.ハルシネーション
3.ファインチューニング
4.マルチモーダル
正解：2（ハルシネーション）
第3章 現在の生成AIの動向
何を問われるか？
RAGやAIエージェントなど、2026年時点での新しい技術と、その危険性です。
この章は、2026年2月のシラバス改訂でRAG・AIエージェントが追加された範囲にあたります。
主な用語
- RAG（外部の情報を調べてから答えを作るしくみ）
- AIエージェント（自分で判断してタスクをこなすAI）
- MCP（AIと外部ツールをつなぐしくみ）
- ディープフェイク（顔や声を本物そっくりに合成する技術）
- 動画生成AI・音楽生成AI
対策ポイント
✅2026年2月の改訂で追加された用語が含まれる章なので、古い版のテキストや古い対策記事では抜け落ちる可能性がある
✅公式テキスト第4版で、追加された用語を必ず確認する
例題（オリジナル）
AIが外部のデータベースや文書を検索し、その内容をもとに回答を生成するしくみを何と呼びますか。
1.RAG
2.RLHF
3.GAN
4.TTS
正解：1（RAG）
第4章 情報リテラシー・基本理念とAI社会原則
何を問われるか？
個人情報、知的財産、サイバー攻撃、国のガイドラインといった、法律とリスクの知識です。
主な用語
- 個人情報保護法、要配慮個人情報（人種・病歴など特に配慮が必要な情報）
- 匿名加工情報（誰の情報かわからない状態まで加工したもの）
- 著作権・特許権・商標権・意匠権・肖像権の違い
- フィッシング詐欺、ランサムウェア（データを人質に身代金を要求する攻撃）
- AI事業者ガイドライン（第1.1版）、AI新法
対策ポイント
✅公式テキスト第4版は、2025年3月公布のAI事業者ガイドライン第1.1版と、2025年6月公布のAI新法に対応している。これらは改訂で新しく入った内容なので、優先して確認する
✅権利の種類は、保護される期間とセットで覚える（特許権は出願から20年、商標権は登録後10年など）
例題（オリジナル）
個人情報保護法において、人種・信条・病歴・犯罪の経歴など、取り扱いに特に配慮が必要とされる個人情報を何と呼びますか。
1.匿名加工情報
2.仮名加工情報
3.要配慮個人情報
4.個人関連情報
正解：3（要配慮個人情報）
第5章 テキスト生成AIのプロンプト制作と実例
何を問われるか？
AIへの指示の出し方（プロンプト）の基本と、ビジネスでの使用例です。
主な用語
- 命令・文脈・入力データ・出力指示（プロンプトを作る4つの要素）
- ゼロショット（例を出さずに直接頼む方法）、フューショット（例を見せてから頼む方法）
- テンパレチャー（答えのばらつきを調整する設定）、トップP（答えの候補を確率で絞る設定）
- ロール設定（AIに専門家の役割を与えること）
対策ポイント
✅用語の暗記だけでなく実際の使用例を扱う章であり、公式テキストにはプロンプト集が付いているので、実際にAIに入力して試すと理解が早い
✅4つの要素（命令・文脈・入力データ・出力指示）は、実際の文章例とセットで覚える
例題（オリジナル）
プロンプトを構成する4つの要素のうち、AIに回答の形式や文字数を指定する部分を何と呼びますか。
1.命令
2.文脈
3.入力データ
4.出力指示
正解：4（出力指示）
「意味ない」は本当か｜取る価値がある人・ない人の違い
「意味ない」という評価は、目的によります。AIを業務で使う立場なら意味があり、転職の切り札として期待するなら意味は薄いです。
人材育成・社員教育の担当者への調査では、「資格取得は強みになると思う」が88.4%、「従業員に受験してほしい」が84.9%でした。つまり、資格を評価する側の企業担当者は、この資格に意味を認めています。
「資格を持っている、受験したことがある」と答えた人のうち、96.2%が「満足」と回答しています。
一方で、「合格率79%台では差別化できない」という指摘も事実です。8割が受かる試験で、他の受験者と差をつけるのは構造的に難しいからです。
取る価値がある人
- 非エンジニアで、AIを業務で使いはじめたばかりの人
- 社内でAI推進を担当している人
- 取引先や顧客に、AIを安全に扱えることを示す必要がある人
価値が薄い人
- 転職や採用で、他の応募者と大きく差をつけたい人
- すでに業務でAIを使いこなしている人
- エンジニアへのキャリアチェンジを目指している人
講師 みかみ「意味があるかないか」ではなく、「業務で安全に使うための知識がほしいのか、それとも差別化がほしいのか」で決まる！前者なら意味があり、後者なら別の手段のほうが早いよ！
受験料｜学割・団体割引の使い方
受験料
受験料は11,000円（税込）です。学生は5,500円（税込）で受験できます（学生であることの証明が必要です）。
団体申し込みの場合、10名以上で10%割引（9,900円）、GUGA会員企業なら人数の下限なしで20%割引が適用されます。
不合格だったら｜再受験までにやるべきこと
不合格になっても、次の受験期間に申し込めば、また受験できます。年5回開催なので、最短で2か月後に再挑戦できます。
再受験のときに変えるべきなのは、問題演習の量です。
公式テキストには演習問題が付いていません。（GUGA公認の市販対策書「テキスト＆問題集」には演習問題と模擬問題が収録されています）。
公式テキストだけで勉強すると、読んで理解した状態のまま本番を迎えることになり、問われ方が変わると対応できなくなります。
再受験までにやること
- 無料のAIクイズアプリか、GUGA公認の問題集で、実際に問題を解く量を増やす
- 前回つまずいた章を特定して、そこを絞って復習する（第4章の法律・権利関係は、暗記だけでは対応しにくい範囲です）
まとめ
生成AIパスポートは、合格率79%台・年5回開催・受験料11,000円（学生5,500円）の入門資格です。
合格ラインはGUGAが「開示していません」と明言しており、広く出回っている「7割ライン」に公式の根拠はありません。公式テキスト（第4版）と無料のAIクイズアプリを組み合わせ、正答率が安定してから受験するのが、いちばん確実な進め方です。
公式LINEでは、資格取得後にAIを実務でどう使うかを含め、生成AI活用全般の学び方についての情報を扱っています。
「資格は取ったけど、そのあと何をすればいいかわからない」という人には、特に参考になる内容です。興味があれば、案内を見てみてください（参加は任意です）。
