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生成AIパスポート「第3章：生成AIの最新動向」の一問一答
📖 生成AIパスポート「第3章：生成AIの最新動向」の全24問と解説（一覧）
生成AIパスポートの第3章：生成AIの最新動向に関する一問一答（全24問）の正解と解説の一覧です。上の一問一答で実際に解いてから、ここで復習・確認できます。
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問1．RAG（検索拡張生成）は、外部の知識源を検索し、その内容を踏まえて回答を生成することで、ハルシネーションの低減や最新情報への対応を図る手法である。
正解：○（正しい）
解説：RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、質問に関連する文書を検索し、その内容をプロンプトに与えて回答させる手法です。社内文書や最新情報に基づく回答が可能になり、誤りの低減に役立ちます。
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問2．AIエージェントとは、目標を与えると自らタスクを計画・分解し、ツールを使いながら自律的に実行しようとするAIの仕組みである。
正解：○（正しい）
解説：AIエージェントは、目標達成のために手順を考え、検索・計算・外部ツール呼び出しなどを組み合わせて自律的に作業を進めます。2024〜2025年にかけて注目が高まっています。
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問3．主要な対話型AIサービスは特定の一社が独占しているわけではなく、複数の企業がそれぞれ独自のサービスを開発・提供して競合している。
正解：○（正しい）
解説：対話型AIは複数の企業がそれぞれ独自のサービスを開発・提供して競合している分野である。個々の製品名や提供元は改称・統廃合されることがあるため、最新の対応関係は各社の公式情報で確認するのが確実である。
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問4．RAGは、モデル本体を再学習（再訓練）することによってのみ最新知識を反映する手法であり、外部データの検索は行わない。
正解：×（誤り）
解説：誤り。RAGはモデルを再学習せず、外部の知識を検索してプロンプトに与える（文脈として渡す）ことで最新・専門情報に対応します。再学習が不要な点が利点です。
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問5．生成AIは一度学習を終えると内部の知識が固定されるため、学習の締め切り（知識カットオフ）以降に起きた出来事は、そのままでは正確に答えられないことがある。
正解：○（正しい）
解説：モデルの知識は学習時点で固定されます（知識カットオフ）。それ以降の最新情報に対応するには、RAGやWeb検索連携などの仕組みが必要になります。
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問6．AIエージェントやRAGでは、外部のツールやデータに接続するための仕組み・プロトコル（例：MCPなど）が用いられることがある。
正解：○（正しい）
解説：AIを外部ツールやデータソースへ安全に接続するための標準的な仕組みとして、MCP（Model Context Protocol）などが登場しています。エージェント活用の基盤技術の一つです。
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問7．生成AIの業務活用例として、文章の要約・翻訳・下書き作成・アイデア出し・プログラムコードの生成などがある。
正解：○（正しい）
解説：生成AIは、要約・翻訳・メールや文書の下書き・アイデア出し・コード生成など、幅広い業務で活用されています。ただし出力の確認は利用者の責任で行う必要があります。
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問8．テキストの指示から動画を生成するAIが登場しており、OpenAIのSoraやGoogleのVeoがその例として知られている。
正解：○（正しい）
解説：テキストから動画を生成する技術（Text-to-Video）は、OpenAIのSora（2024年発表）やGoogleのVeoなどで実用化が進んだ。なおSoraはWeb・アプリが2026年4月26日、APIが2026年9月24日に提供を終了している（OpenAI発表）。
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問9．RAGで、検索の対象とする長い文書を、あらかじめ検索しやすい大きさに分割したひとまとまりを何と呼ぶか。
- ア．チャンク
- イ．トークン
- ウ．エポック
- エ．パラメータ
正解：ア．チャンク
解説：RAGでは文書を一定の長さのチャンクに分割し、埋め込みベクトルにしてベクトルデータベースに保存しておき、質問に近いチャンクを検索して回答生成に使う。トークンはモデルが文章を処理する単位で、分割した文書のまとまりとは別物である。
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問10．AIエージェントの仕組みで、大規模言語モデルが、使いたい外部の処理の名前とそこに渡す引数を決まった形式で出力し、アプリ側がその処理を実行して結果をモデルに返すやり取りを何と呼ぶか。
- ア．検索拡張生成（RAG）
- イ．思考の連鎖（Chain-of-Thought）
- ウ．ツール呼び出し（Function Calling）
- エ．文脈内学習（In-Context Learning）
正解：ウ．ツール呼び出し（Function Calling）
解説：モデルが使う処理（ツール）の名前と引数を構造化して出力し、アプリ側が実行した結果をモデルに返す仕組みは、ツール呼び出し（Function Calling。AnthropicはTool Useとも呼ぶ）である。AIエージェントはこのやり取りをくり返して作業を進める（提供元の基盤側で実行されるツールもある）。検索拡張生成は外部の文書を検索して得た内容を踏まえて回答させる手法、思考の連鎖は途中の考えを段階的に書かせるプロンプトの技法、文脈内学習はプロンプトに示した例から振る舞いを合わせることで、いずれもこのやり取りそのものの名前ではない。
根拠： Anthropic「Tool use with Claude」 How tool use works（client tools / server tools） ／ OpenAI API「Function calling」 ツール呼び出しの流れ（関数の実行と結果の返却） ／ 生成AIパスポート試験シラバス（GUGA） AIエージェントの仕組み（Function Calling・Tool Use）／RAG／プロンプトエンジニアリング（Chain-of-Thought・In-Context Learning）
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問11．対話型AIサービスと提供企業の組み合わせとして、誤っているものはどれか。
- ア．ChatGPT ― OpenAI
- イ．Gemini ― Google
- ウ．Claude ― Anthropic
- エ．Copilot ― Apple
正解：エ．Copilot ― Apple
解説：CopilotはMicrosoftが提供するAIアシスタントです（Appleではありません）。ChatGPT＝OpenAI、Gemini＝Google、Claude＝Anthropicは正しい組み合わせです。
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問12．テキストの指示から画像を生成するサービス・モデルだけを並べた組み合わせはどれか。
- ア．GPT-2・GPT-3・InstructGPT
- イ．BERT・RoBERTa・ALBERT
- ウ．Stable Diffusion・Midjourney・Firefly
- エ．Whisper・VALL-E・wav2vec 2.0
正解：ウ．Stable Diffusion・Midjourney・Firefly
解説：Stable Diffusion・Midjourney・Adobe Fireflyは、テキストの指示から画像を生成する代表的なサービス・モデルである。GPT-2・GPT-3・InstructGPTは文章を生成する言語モデル、BERT・RoBERTa・ALBERTは文章の理解（分類や穴埋め）に使う言語モデル、Whisper・VALL-E・wav2vec 2.0は音声の認識や合成に使うモデルで、画像は生成しない。なおOpenAIのDALL·E 2・3は2026年5月12日にAPIの提供を終了している。
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問13．RAGを使う主な目的として、最も適切なものはどれか。
- ア．外部の文書を検索して回答の根拠に使い、事実に即した回答にする
- イ．モデルのパラメータ数を減らして、推論を速く軽くする
- ウ．生成した文章の文体を、指定した形式にそろえる
- エ．入力された長い文章を要約して、プロンプトを短くする
正解：ア．外部の文書を検索して回答の根拠に使い、事実に即した回答にする
解説：RAG（検索拡張生成）は、事前学習済みの言語モデルに文書を検索する仕組みを組み合わせる手法である。質問に関係する文書を外部の知識源から検索し、その内容を踏まえて回答を生成するため、モデル内部の知識だけで答えるより具体的で事実に即した回答になりやすく、誤り（ハルシネーション）を減らしたり根拠を示したりしやすい。モデルの軽量化・高速化、文体の統一、入力の要約は、それぞれ別の手法の目的である。
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問14．テキスト・画像・音声など複数の種類の情報をまとめて扱えるAIはマルチモーダルAIと呼ばれ、文章と画像を組み合わせて入力・出力するといった活用が考えられる。
正解：○（正しい）
解説：複数種類（モーダル）の情報を横断して扱えるAIをマルチモーダルAIという。文章だけでなく画像や音声も併せて理解・生成できるため、用途の幅が広がる考え方である。
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問15．特定の用途に合わせてモデル自体を追加で学習させ、振る舞いを恒常的に最適化する手法をファインチューニングと呼び、プロンプトの工夫だけでは対応しにくい場合の選択肢となる。
正解：○（正しい）
解説：ファインチューニングはモデルそのものを追加学習させて特定タスクに適応させる手法である。都度の指示で調整するプロンプト活用と、モデルを作り込むファインチューニングは、目的やコストに応じて使い分けるという考え方が基本となる。
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問16．専門的な知識を持たない人でも高度なAIを利用・活用できるようになっていく流れは、一般に「AIの民主化」と呼ばれる。
正解：○（正しい）
解説：AIの民主化とは、限られた専門家だけでなく幅広い人々がAIを使えるようになる動きを指す考え方である。利用の裾野が広がる一方で、使いこなすためのリテラシーの重要性も増す。
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問17．内部構造や重み（パラメータ）が公開され、利用者が自分の環境で改変・再配布しやすいという特徴は、一般に非公開（クローズド）なモデルの側の特徴である。
正解：×（誤り）
解説：誤り。内部が公開され改変・再配布しやすいのはオープンソース型のモデルの考え方である。非公開（クローズド）型は提供元が内部を管理し、利用者は改変できないのが一般的である。
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問18．生成AIの業務活用は文章の生成に限られており、要約・翻訳・アイデア出し・コード補助といった用途に用いることはできない。
正解：×（誤り）
解説：誤り。生成AIは文章生成のほか、要約・翻訳・アイデア出し・コード補助・画像生成など多様な用途カテゴリで活用できる。目的に応じて用途を選ぶという考え方が大切である。
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問19．生成AIは誰でも手軽に使えるようになったため、利用者が仕組みやリスクを理解するためのリテラシーは、もはや不要になったといえる。
正解：×（誤り）
解説：誤り。手軽に使えるようになったからこそ、誤情報・情報漏えい・著作権などのリスクを踏まえて適切に扱うリテラシーの重要性はむしろ高まっている。
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問20．人をだます意図をもって作られ、拡散される虚偽の情報を何と呼ぶか。
- ア．ミスインフォメーション
- イ．ディスインフォメーション
- ウ．マルインフォメーション
- エ．ハルシネーション
正解：イ．ディスインフォメーション
解説：ディスインフォメーション（偽情報）は、意図的にだます目的で作られた虚偽の情報を指す。意図せず広まった誤った情報はミスインフォメーション（誤情報）、事実に基づく情報を、害を与える目的で使うものはマルインフォメーションと区別される。
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問21．モデルの内部構造や重みが公開され、利用者が自分の環境で改変・再配布しやすいという特徴に最も近い考え方はどれか。
- ア．内部が非公開で提供元だけが管理するモデル
- イ．オープンソースのモデル
- ウ．通信を暗号化するための仕組み
- エ．表計算を行うためのソフトウェア
正解：イ．オープンソースのモデル
解説：内部が公開され改変・再配布しやすいのはオープンソース型のモデルの考え方である。内部が非公開で提供元が管理するモデルはこれと対照的であり、暗号化や表計算はモデルの公開性とは関係しない。
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問22．専門的な知識を持たない人でも高度なAIを利用・活用できるようになっていく流れを表す言葉として、最も適切なものはどれか。
- ア．通信の暗号化
- イ．画像の圧縮
- ウ．AIの民主化
- エ．知識のカットオフ
正解：ウ．AIの民主化
解説：幅広い人がAIを使えるようになる流れをAIの民主化という。通信の暗号化や画像の圧縮は無関係であり、知識のカットオフは学習の締め切り時点を指す別概念である。
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問23．MCP（Model Context Protocol）の説明として最も適切なものはどれか。
- ア．AIアプリと外部のツールやデータをつなぐ方法をそろえた、公開された標準規格
- イ．大規模言語モデルの学習データの形式をそろえた、公開された標準規格
- ウ．AIアプリと外部のツールやデータをつなぐ方法をそろえた、一社専用の非公開規格
- エ．大規模言語モデルの学習データの形式をそろえた、一社専用の非公開規格
正解：ア．AIアプリと外部のツールやデータをつなぐ方法をそろえた、公開された標準規格
解説：MCPは、AIアプリ（MCPクライアント）と、外部のツールやデータを提供するMCPサーバーとの接続方法をそろえるための規格で、Anthropicが2024年11月にオープンな標準としてオープンソースで公開した。連携先ごとに個別の接続を作る手間を減らすためのもので、モデルの学習データの形式を定める規格ではない。
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問24．AIエージェントは、ツールを実行して得た結果を確かめ、その結果をふまえて次に行う手順を決め直しながら作業を進める。
正解：○（正しい）
解説：AIエージェントは、計画を立ててツールを実行し、返ってきた結果（検索結果やエラーなど）を観察して次の行動を決める、というくり返しで目標に近づいていく。最初の計画をそのままなぞるだけでなく、途中の結果に応じて手順を修正できる点が、定型の処理を順に実行するだけのプログラムとの違いである。