生成AIパスポートの用語集｜頻出キーワードを5章別に解説

生成AIパスポート（GUGA主催）の頻出用語40語前後を、公式シラバス5章（AIの基礎／生成AIの仕組み／最新動向／情報リテラシー・法と倫理／プロンプトの作成）別に整理し、各1〜2文で解説します。ANI/AGIやハルシネーションから、RAG・AIエージェント・MCP、著作権法30条の4・AI新法まで2026年適用シラバスに対応。試験前の知識整理に最適です。

※受験料・試験日程・シラバス・出題内容は改定される場合があります。最新情報は必ずGUGA公式情報でご確認ください。

第1章 AIの基礎

ANI（特化型AI）: Artificial Narrow Intelligence。特定タスクに特化したAIで、画像認識や翻訳など現在実用化されているAIの多く。
AGI（汎用人工知能）: Artificial General Intelligence。人間並みに幅広い課題をこなす汎用的なAI。ANIと対比される概念で、実現は将来の課題とされる。
機械学習: データからパターンや規則を自動で学習する手法。教師あり学習・教師なし学習・強化学習に大別される。
深層学習（ディープラーニング）: 多層のニューラルネットワークを用いた機械学習手法。画像・音声・言語処理で高い性能を発揮する。
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）: 畳み込み・プーリング処理で画像の特徴を抽出するネットワーク。画像認識で広く使われる。
RNN（再帰型ニューラルネットワーク）: 系列データを扱うネットワーク。過去の情報を保持しながら処理する。長期依存に弱く、LSTM等が改良版。
Transformer: 2017年に登場したAttention機構ベースのアーキテクチャ。BERTやGPTなど現在の大規模言語モデルの基盤。
Attention（注意機構）: 入力のどの部分に注目すべきかを重み付けする仕組み。Transformerの中核技術。
BERT: Googleが発表した双方向のTransformerモデル。文脈を前後両方向から捉え、文章理解タスクに強い。
GPT: Generative Pre-trained Transformer。テキストを生成する自己回帰型のモデル。ChatGPTの基盤となる。
RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）: Reinforcement Learning from Human Feedback。人の評価を報酬に用い、モデルの出力を人間の意図に沿わせる学習手法。
ハルシネーション: 生成AIが事実と異なる、もっともらしい誤情報を生成する現象。出力は必ず事実確認が必要。RAG等で抑制を図る。
シンギュラリティ: 技術的特異点。AIが人間の知能を超え、自律的に自己進化を始めるとされる仮想的な時点。

第2章生成AIの仕組み

LLM（大規模言語モデル）: Large Language Model。膨大なテキストで学習した大規模なモデル。文章生成・要約・翻訳などを高精度に行う。
トークン: テキストをモデルが処理する単位に分割したもの。単語や文字の一部が1トークンに相当し、処理量や料金の基準になる。
パラメータ: モデル内部で学習される重みの数。一般に数が多いほど表現力が高いが、計算コストも増大する。
拡散モデル: ノイズを段階的に除去して画像などを生成する手法。Stable DiffusionやDALL·Eなど画像生成AIの基盤。
GAN（敵対的生成ネットワーク）: 生成器と識別器を競わせて学習する生成モデル。本物らしいデータの生成に用いられる。
VAE（変分オートエンコーダ）: データを圧縮・復元する過程で潜在表現を学習し、新たなデータを生成できる生成モデル。
マルチモーダル: テキスト・画像・音声・動画など複数種類のデータを統合的に扱えるAIの性質。
ファインチューニング: 事前学習済みモデルを特定タスク・分野のデータで追加学習し、用途に適応させる手法。
コンテキストウィンドウ: モデルが一度に処理・記憶できるトークンの範囲。長いほど多くの文脈を扱えるが上限がある。

第3章最新動向

RAG（検索拡張生成）: Retrieval-Augmented Generation。外部の知識を検索して生成に組み込む手法。ハルシネーションの抑制や最新情報の反映に有効。
AIエージェント: 目標を与えると、自律的に計画・ツール実行・判断を繰り返してタスクを遂行するAIの仕組み。
MCP: Model Context Protocol。AIモデルと外部のツールやデータを連携させるための共通的な仕組み・規格。
知識カットオフ: モデルの学習データが対象とする最終時点。それ以降の出来事は学習しておらず、最新情報は別途取得が必要。
ChatGPT: OpenAIが提供する対話型生成AIサービス。GPT系のモデルを基盤とする。
Gemini: Googleが提供する生成AIサービス。テキストに加え画像などを扱うマルチモーダル対応。
Claude: Anthropicが提供する対話型生成AIサービス。安全性を重視した設計が特徴とされる。
Copilot: Microsoftが提供する生成AIアシスタント。OfficeなどのMicrosoft製品に組み込まれている。