令和８年４月２日に公開されたAIセキュリティ資料で紹介された用語集の暗記シートを作成しました。クリックすると回答が出ます。
今年度の試験で出題される可能性があるので覚えておきましょう。
【最新版】ITパスポート試験に出る！生成AI用語集（シラバスVer.6.3準拠）
ITパスポートの生成AI用語は、2024年以降の試験で頻出です。
このページでは、ITパスポート試験に出る生成AI用語をシラバスVer.6.3（IPA公式準拠）に基づいてまとめました。
用語をタップすると解説が表示されます。自分の理解度をチェックしながら読み進めてみてください😊
1. AIの基本概念
■ AI（Artificial Intelligence：人工知能）
コンピュータに人間のような知的な情報処理を行わせる技術の総称です。
ITパスポートの生成AI問題を解くうえで、まず押さえておきたい基本用語です。
■ 機械学習（Machine Learning）
大量のデータから、コンピュータが自ら統計的なルールやパターンを見つけ出す学習手法です。
■ 深層学習（Deep Learning）
人間の脳を模したニューラルネットワークを多層に重ねることで、複雑なデータの認識や判断を可能にする技術です。
生成AIの基盤となる重要技術で、ITパスポートでも頻出です。
■ 生成AI（Generative AI）
学習データをもとに、テキスト・画像・プログラム・音声などの「新しいコンテンツ」を自ら作り出すAIのことです。
ChatGPTやGeminiなどが代表例。ITパスポートの生成AI問題の中心テーマです。
■ 大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）
膨大な量のテキストデータを学習し、人間のような自然な文章の生成・対話・要約などを可能にしたAIモデルです。
■ マルチモーダルAI 🆕 6.2追加
テキスト・画像・音声・動画など、複数の種類のデータを組み合わせて処理できるAIです。
ChatGPTやGeminiもマルチモーダルAIの一例で、ITパスポートの生成AI用語として近年注目されています。
2. 利用・精度向上に関する技術
■ プロンプト（Prompt）
AIに対する「指示」や「質問」の入力文のことです。
適切なプロンプトを書く技術が、生成AIを使いこなす鍵になります。
■ プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）🆕 6.3追加
AIからより正確で望ましい回答を引き出すために、プロンプトの書き方を工夫・最適化する技術です。
シラバスVer.6.3で新たに追加され、今後のITパスポートで出題が増加すると見込まれています。
■ 基盤モデル（Foundation Model）
広範なデータで事前に学習されており、文章作成や画像生成など多種多様なタスクに適用できる大規模なAIモデルです。
■ RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）
AIが回答を生成する際に、信頼できる外部の最新情報を検索し、その結果を組み合わせて回答させる手法です。
つまり、AIの「知識の鮮度」を補う仕組みといえます。
■ グラウンディング（Grounding）
AIの回答を、特定の外部知識や事実といった「根拠」に基づかせることです。
そのため、ハルシネーション（後述）を防ぐための重要な技術です。
■ AIエージェント 🆕 注目
人間の指示を受けて、計画・判断・実行を自律的に行うAIシステムのことです。
一方で、自律的に動作するぶん、意図しない動作リスクも生じるため、活用時の注意が必要です。
3. AIガバナンス・倫理 🆕 6.3追加
■ AIガバナンス 🆕 6.3追加
AIを適切に活用・管理するための組織的な仕組みやルールのことです。
シラバスVer.6.3で新たに追加された用語で、今後のITパスポート試験で出題が増加すると予想されます。
■ 説明可能なAI（XAI：Explainable AI）🆕 6.2追加
AIがなぜその判断・出力をしたのかを、人間が理解できる形で説明できるAI技術のことです。
しかし、複雑なモデルほど説明が難しくなるため、現在も研究が進んでいます。
■ AIリスクアセスメント 🆕 注目
AI導入・活用にあたり、想定されるリスク（偏見・誤情報・セキュリティなど）を事前に洗い出し、評価・対策する取り組みです。
4. リスクとセキュリティ（試験頻出！） 🔥 頻出
■ ハルシネーション（Hallucination：幻覚）🔥 頻出
AIが、事実とは異なる情報を、あたかも真実であるかのように出力してしまう現象です。
そのため、AIの回答をそのまま信用せず、必ず事実確認することが重要です。
■ ディープフェイク（Deepfake）
AI技術を用いて、実在する人物の顔や声を模倣して作られた、極めて精巧な偽の画像や動画のことです。
一方で、正規のコンテンツとの区別が難しく、フィッシング詐欺などにも悪用されています。
■ プロンプトインジェクション（Prompt Injection）
プロンプトの中に悪意のある指示を混ぜることで、AIの制限を回避させたり、機密情報を出力させたりする攻撃手法です。
つまり、AIへの入力も「セキュリティの対象」として考える必要があります。
■ ジェイルブレイク（Jailbreak：脱獄）
巧妙な質問を繰り返すことで、AIに設定された倫理的な制限（フィルター）を強引に突破し、不適切な回答を引き出す行為です。
■ データポイズニング（Data Poisoning：データ汚染）
AIの学習データに意図的に不正なデータを混入させ、AIの学習結果を歪めたり、特定の偏見を植え付けたりする攻撃です。
しかも、一度汚染されると修正が難しいため、学習データの品質管理が重要です。
■ サプライチェーン攻撃（AI文脈）🆕 6.3追加
AIモデルや開発ツールの提供元（サプライチェーン）を狙い、悪意あるコードやデータを混入させる攻撃手法です。
そのため、利用するAIサービスの信頼性確認が重要になっています。
