GUGA 生成AIパスポート試験 2023年版、2025年版シラバスを比較してみた

C:\Users\simul\OneDrive\機械学習\生成AI\生成AIパスポート\画像 生成AI
C:UserssimulOneDrive機械学習生成AI生成AIパスポート画像

はじめに

2025年2月の生成AIパスポート試験から新シラバスに代わるらしい。
今までのシラバスは2023年版。
とりあえず、比較してみることにした。

まとめページ

過去問、問題集

動画とか

シラバスの在りか

各シラバスは以下から入手

比較結果

大項目中項目2023年版2025年版備考
学習項目詳細キーワード学習項目詳細キーワード
第1章 AI(人工知能)AI(人工知能の定義)AIとはAI(人工知能)AIとはAI(人工知能) 
AIとはロボットの区別ダートマス会議AIとはロボットの区別ダートマス会議 
AIの研究 AIの研究  
AIに知能をもたらす仕組み知能をもたらす2つの仕組みルールベース知能をもたらす2つの仕組みルールベース 
ルールベースとは機械学習ルールベースとは機械学習 
機械学習とは学習済みモデル機械学習とは学習済みモデル 
機械学習の手法教師あり学習機械学習の手法教師あり学習 
機械学習の考え方教師なし学習機械学習の考え方教師なし学習 
人間の脳とニューラルネットワーククラスタリング人間の脳とニューラルネットワーククラスタリング 
AIが自ら学習して改善される仕組み次元削減AIが自ら学習して改善される仕組み次元削減 
過学習(オーバーフィッティング)強化学習過学習(オーバーフィッティング)強化学習 
過学習を避ける手法半教師あり学習過学習を避ける手法半教師あり学習 
転移学習ノーフリーランチ定理転移学習ノーフリーランチ定理 
 ニューロン ニューロン 
 シナプス シナプス 
 人口ニューロン(ノード) 人口ニューロン(ノード) 
 ニューラルネットワーク ニューラルネットワーク 
 ディープラーニング ディープラーニング 
 重み 重み 
 情報の重みづけ 情報の重みづけ 
 過学習 過学習 
 正則化 正則化 
 ドロップアウト ドロップアウト 
 転移学習 転移学習 
AIの種類AIの4つのレベル特徴量AIの4つのレベル特徴量 
弱いAI(ANI)と強いAI(AGI)弱いAI(ANI)弱いAI(ANI)と強いAI(AGI)弱いAI(ANI) 
 強いAI(AGI) 強いAI(AGI) 
AIの歴史第一次AIブーム第一次AIブーム第一次AIブーム第一次AIブーム 
第二次AIブーム探索第二次AIブーム探索 
第三次AIブーム推論第三次AIブーム推論 
 第二次AIブーム 第二次AIブーム 
 エキスパートシステム エキスパートシステム 
 AIの冬 AIの冬 
 第三次AIブーム 第三次AIブーム 
 ビッグデータ ビッグデータ 
シンギュラリティ(技術的特異点)シンギュラリティ(技術的特異点)シンギュラリティ(技術的特異点)シンギュラリティ(技術的特異点)シンギュラリティ(技術的特異点) 
ヴァーナー・ヴィンジヴァーナー・ヴィンジ 
レイ・カーツワイルレイ・カーツワイル 
2045年問題2045年問題 
AI効果AI効果 
第2章 生成AI(ジェネレーティブAI)生成AI(ジェネレーティブAI)とは生成モデルの誕生生成AI(ジェネレーティブAI)生成モデルの誕生生成AI(ジェネレーティブAI) 
 自己回帰モデルとディープラーニング(深層学習)ボルツマンマシン自己回帰モデルとディープラーニング(深層学習)ボルツマンマシン 
 CNN(畳み込みニューラルネットワーク)制約付きボルツマンマシンCNN(畳み込みニューラルネットワーク)制約付きボルツマンマシン 
 VAE(変分自己符号化器)自己回帰モデルVAE(変分自己符号化器)自己回帰モデル 
 GAN(敵対的生成ネットワーク)CNN(畳み込みニューラルネットワーク)GAN(敵対的生成ネットワーク)CNN(畳み込みニューラルネットワーク) 
 RNN(回帰型ニューラルネットワーク)畳み込みRNN(回帰型ニューラルネットワーク)畳み込み 
 LSTM(長・短期記憶)VAE(変分自己符号化器)LSTM(長・短期記憶)VAE(変分自己符号化器) 
 TransformerモデルノイズTransformerモデルノイズ 
 Transformer登場以後の派生モデルの系譜エンコーダTransformer登場以後の派生モデルの系譜エンコーダ 
  デコーダ デコーダ 
  潜在ベクトル 潜在ベクトル 
  GAN(敵対的生成ネットワーク) GAN(敵対的生成ネットワーク) 
  生成器 生成器 
  識別器 識別器 
  RNN(回帰型ニューラルネットワーク) RNN(回帰型ニューラルネットワーク) 
  隠れ層 隠れ層 
  リカレント層 リカレント層 
  シーケンスデータ シーケンスデータ 
  LSTM(長・短期記憶) LSTM(長・短期記憶) 
  Transformerモデル Transformerモデル 
  Attention層 Attention層 
  自己注意力(Self-Attention) 自己注意力(Self-Attention) 
  Attention Mechanism Attention Mechanism 
  位置エンコーディング 位置エンコーディング 
  アーキテクチャ アーキテクチャ 
  GPTモデル GPTモデル 
  Open AI Open AI 
  BERTモデル BERTモデル 
  MLM(Masked Language Model) MLM(Masked Language Model) 
  NSP(Next Sentence Prediction) NSP(Next Sentence Prediction) 
  RoBERTa RoBERTa 
  ALBERT(a Lite BERT) ALBERT(a Lite BERT) 
ChatGPTChatGPTとはChatGPTChatGPTとはChatGPT 
対話型AIの変換とChatGPTの歴史GPT-1対話型AIの変換とChatGPTの歴史GPT-1 
GPT-1自然言語処理(NLP)GPT-1自然言語処理(NLP) 
GPT-2GPT-2GPT-2GPT-2 
GPT-3パラメータGPT-3GPT-3パラメータGPT-3 
GPT-3.5InstructGPTGPT-3.5InstructGPT 
GPT-4GPT-3.5GPT-4GPT-3.5 
 GPT-4Code InterpreterGPT-4 
 データセットGPTsデータセット 
 RLHF(Reinforcement Learning from Human)GPT4oRLHF(Reinforcement Learning from Human) 
 アライメント(Alignment) アライメント(Alignment) 
 ファインチューニング ファインチューニング 
 ハルシネーション(Hallucination) ハルシネーション(Hallucination) 
 マルチモーダル マルチモーダル 
   Code Interpreter 
   GPTs 
   GPT4o 
第3章 現在の生成AI(ジェネレーティブAI)の動向生成AIが出来ることと主なサービステキスト生成AI画像のリサイズテキスト生成AI画像のリサイズ 
画像生成AI正規化画像生成AI正規化 
音楽生成AIデータの水増し(augmentation)音楽生成AIデータの水増し(augmentation) 
音声生成AIデータ拡張技術音声生成AIデータ拡張技術 
動画生成AIリマスタリング動画生成AIリマスタリング 
 ユーザーエクスペリエンス ユーザーエクスペリエンス 
   Claude 
   Gemini 
   Sora 
   Runway Gen-3 
   Luma Dream Machine 
ディープフェイク(深層偽造)技術ディープフェイクとはディープフェイク(深層偽造)技術ディープフェイクとはディープフェイク(深層偽造)技術 
ディープフェイクによる事件偽情報(ディスインフォメーション)ディープフェイクによる事件偽情報(ディスインフォメーション) 
第4章 情報リテラシー・基本理念とAI社会原則インターネットリテラシーインターネットリテラシーとはインターネットリテラシーインターネットリテラシーとはインターネットリテラシー 
 テクノロジーの理解 テクノロジーの理解 
 情報リテラシー 情報リテラシー 
 セキュリティとプライバシー セキュリティとプライバシー 
 デジタル市民権 デジタル市民権 
セキュリティとプライバシー利用者の興味を引くフィッシング詐欺フィッシング詐欺利用者の興味を引くフィッシング詐欺フィッシング詐欺 
悪意のあるQRコードスミッシング悪意のあるQRコードスミッシング 
Wi-Fiに潜む罠ヴィッシングWi-Fiに潜む罠ヴィッシング 
アップロードサービスに潜む詐欺マルウェアアップロードサービスに潜む詐欺マルウェア 
不適切なコンテンツへのWebアクセスアンチウイルスソフトウェア不適切なコンテンツへのWebアクセスアンチウイルスソフトウェア 
ソーシャルエンジニアリング攻撃クラウドストレージソーシャルエンジニアリング攻撃クラウドストレージ 
プライバシー設定ランサムウェアプライバシー設定ランサムウェア 
生成AIの技術的発展に潜む脅威ソーシャルエンジニアリング攻撃生成AIの技術的発展に潜む脅威ソーシャルエンジニアリング攻撃 
 スピアフィッシング スピアフィッシング 
 ベイト攻撃 ベイト攻撃 
 ブラックメール ブラックメール 
 プレテキスト プレテキスト 
個人情報保護の観点個人情報保護法個人情報保護法個人情報保護法個人情報保護法 
個人情報の詳細な定義改正個人情報保護法個人情報の詳細な定義改正個人情報保護法 
要配慮個人情報個人情報保護委員会要配慮個人情報個人情報保護委員会 
機微(センシティブ)情報個人情報取扱事業者機微(センシティブ)情報個人情報取扱事業者 
匿名加工情報個人識別符号匿名加工情報個人識別符号 
生成AI活用における個人情報の取り扱い要配慮個人情報生成AI活用における個人情報の取り扱い要配慮個人情報 
 機微(センシティブ)情報 機微(センシティブ)情報 
 匿名加工情報 匿名加工情報 
 マスキング マスキング 
制作物に関わる権利知的財産権知的財産権知的財産権知的財産権 
生成AI活用における知的財産権著作権生成AI活用における知的財産権著作権 
肖像権とパブリシティ権特許権肖像権とパブリシティ権特許権 
生成AI活用における肖像権とパブリシティ権商標権生成AI活用における肖像権とパブリシティ権商標権 
不正競争防止法意匠権不正競争防止法意匠権 
生成AI活用における不正競争防止法肖像権生成AI活用における不正競争防止法肖像権 
AI生成物に関する権利パブリシティ権AI生成物に関する権利パブリシティ権 
AI生成物に関する事実確認不正競争防止法AI生成物に関する事実確認不正競争防止法 
AI生成物が既存の権利を侵害する可能性営業秘密AI生成物が既存の権利を侵害する可能性営業秘密 
AI生成物の著作権の所在限定提供データAI生成物の著作権の所在限定提供データ 
 技術的制限手段 技術的制限手段 
 著作権侵害 著作権侵害 
 名誉棄損 名誉棄損 
 AI生成物 AI生成物 
AIを取り巻く理念と原則・ガイドラインAI社会の基本理念AI社会の基本理念AI社会の基本理念  
人間中心のAI社会原則  
人間の尊厳が尊重される社会(Dignity)人間の尊厳が尊重される社会(Dignity) 
多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる社会(Diversity & Inclusion)多様な背景を持つ人々が多様な幸せを追求できる社会(Diversity&Inclusion) 
持続性ある社会(Sustainability)持続性可能な社会(Sustainability) 
AI社会原則AI社会原則AI社会原則  
人間中心の原則人間中心の考え方 
教育・リテラシーの原則 共通の指針へ
プライバシー確保の原則プライバシー確保の原則 
セキュリティ確保の原則セキュリティ確保 
公正競争確保の原則 共通の指針へ
公平性安全性・公平性 
説明責任及び透明性の原則透明性 
イノベーションの原則 共通の指針へ
AI利活用原則の基本理念AI利活用原則の基本理念   
AIネットワーク  
AI利活用原則(10の原則)と生成AIAI利活用原則(10の原則)   
適正利用の原則   
適正学習の原則   
連携の原則   
安全の原則  共通の指針へ
セキュリティの原則  共通の指針へ
プライバシーの原則  共通の指針へ
尊厳・自律の原則   
公平性の原則  共通の指針へ
透明性の原則  共通の指針へ
アカウンタビリティの原則  共通の指針へ
  共通の指針人間中心AI社会原則の人間中心の原則
  安全性AI利活用原則(10の原則)と生成AIの安全の原則
  公平性AI利活用原則(10の原則)と生成AIの公平性の原則
  プライバシー保護AI利活用原則(10の原則)と生成AIのプライバシーの原則
  セキュリティ確保AI利活用原則(10の原則)と生成AIのセキュリティの原則
  透明性AI利活用原則(10の原則)と生成AIの透明性の原則
  アカウンタビリティAI利活用原則(10の原則)と生成AIのアカウンタビリティの原則
  教育・リテラシーAI社会原則の教育・リテラシーの原則
  公正競争確保AI社会原則の公正競争確保の原則
  イノベーションAI社会原則のイノベーションの原則
  高度なAIシステムに関係する事業者に共通の指針  
  AIガバナンスの構築環境・リスク分析 
  AIガバナンス・ゴール 
  AIマネジメントシステム 
  AIの事業活動を担う3つの主体AI開発者(AIDeveloper) 
  AI提供者(AI Provider) 
  AI利用者(AIBusinessUser) 
第5章 テキスト生成AIのプロンプト制作と実例LMとLLMLM(Language Model : 言語モデル)LMLM(Language Model : 言語モデル)LM 
 LLM(Large Language Model: 大規模言語モデル)n-gramモデルLLM(Large Language Model: 大規模言語モデル)n-gramモデル 
 プロンプトエンジニアリングニューラル言語モデルプロンプトエンジニアリングニューラル言語モデル 
  LLM LLM 
  プレトレーニング プレトレーニング 
  ハイパーパラメータ ハイパーパラメータ 
  Temperature Temperature 
  Top-p Top-p 
  プロンプト プロンプト 
  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 
プロンプトエンジニアリングFew-Shot プロンプティングInstructionFew-Shot プロンプティングInstruction 
 Zero-ShotプロンプティングContextZero-ShotプロンプティングContext 
  Input Data Input Data 
  Output Indicator Output Indicator 
  Zero-Shot プロンプティング Zero-Shot プロンプティング 
  Few-Shot プロンプティング Few-Shot プロンプティング 
LLMプロンプティングの実践文章の校正、校正箇所の確認 文章の校正、校正箇所の確認  
 文章の整理 文章の整理  
 文章の要約 文章の要約  
 箇条書きを文章に変換、文章を箇条書きに変換 箇条書きを文章に変換、文章を箇条書きに変換  
 文章の対象を変更する 文章の対象を変更する  
 話者の設定を変更する 話者の設定を変更する  
 文章を会話のやり取りへ変換 文章を会話のやり取りへ変換  
 例え話で理解を深める 例え話で理解を深める  
 数字の変換 数字の変換  
テキスト生成AIを用いたビジネス応用メールの作成    
 アンケート項目の作成    
 アンケートの分析    
 キャッチコピーの作成    
 ビジネス書類のテンプレート作成    
 スケジュールの作成 アジェンダの作成 改訂履歴としては誤植とのこと
 業務の手順を分解    
 タスクの抽出    
 外国語の翻訳    
 英単語から英文の作成    
 海外企業宛のメール文章の作成    
 ディベートを行う    
 姓と名の分離    
 ふりがなの記載    
 ブレインストーミング    
 質問させながら一緒に進める    
テキスト生成AIの不得意なこと正確な文字数の指定    
 計算    
 最新の情報    
 芸術の批評    

差がある部分は赤文字にしている。

とりあえずの結論

2025年版シラバスに改定内容が記載されているが、
その通りの差分となっている。

いい感じに3行で説明すると以下になる。

  • ChatGPTの新機能追加。
    • Code Interpreter、GPTs、GPT-4oなど。
  • 新しいモデル追加。
    • Claude、Gemini、Sora、Runway Gen-3、Luma Dream Machineなど。
  • 「AI社会原則」、「AI利活用原則の基本理念」、「AI利活用原則(10の原則)と生成AI」が整理された。
    • 経産省の「AI事業者ガイドライン(第1.0版)」に統合されたことが理由。

AI事業者ガイドライン(第1.0版)

あと、シラバスの詳細キーワードには記載がなかったが、
以下が改定内容に追加する旨だけが記載されている。

  • Stable Diffusion
  • DALL・E
  • Flux

以降、簡単に追加された用語を説明していく。

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