出版社内容情報
全社会人必須のAXリテラシー！
【30秒サマリー】
資格発行団体である「一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）」が執筆した唯一の公式テキストです。大幅に改訂された2027年試験シラバスに完全準拠しています。出題範囲を網羅し、章末には練習問題を用意しています。
■こんな人におすすめ
・生成AIパスポートを受験しようと思っている人
・生成AIの理解・活用のための知識習得したい人
・生成AIのビジネス利用におけるリスクについて知りたい人
・業務のAX化を進めたいと思っている人
■この本で学べる事
生成AIの基本的な仕組みや現在の動向について知り、実践的な活用方法を体系的に理解することができます。
情報漏洩や権利侵害（著作権問題など）といった生成AIを取り扱う上での注意点やリスクを正しく理解し、それらを予防しながら安全にAIを活用できるようになります。
また、人間中心のAI活用・AI倫理・AIガバナンスや、シャドーAIなど企業の新たなAIリスクにも対応しています。
【Q＆A】
Q1：生成AIパスポートとはどのような試験ですか？
A1：生成AIに関する基礎知識や動向、実践的な活用方法に加え、情報漏洩や権利侵害などのリスクを理解し、安全に業務活用するリテラシーや能力を有しているかを検定する試験です。
Q2：試験の方式や時間はどのようになっていますか？
A2：自宅から受験できるオンライン実施（IBT方式）で、試験時間は60分、知識問題（四肢択一式（一部複数選択を含む））が60問出題されます。試験は年5回（2月・4月・6月・8月・10月）行われます。
Q3：この本は入門書としても使えますか？
A3：はい、AXリテラシーを学ぶ入門書としても最適です。
【著者情報】
一般社団法人 生成AI活用普及協会（GUGA）
【目次】
第1章 AIの基礎と歴史
Section 1 AIの基本的な仕組み
01 AIとは
02 ルールベースと機械学習
03 ルールベースの限界と機械学習への発展
Section 2 機械学習
01 機械学習とは
02 教師あり学習
03 教師なし学習
04 強化学習
05 半教師あり学習
06 ノーフリーランチ定理
Section 3 ニューラルネットワーク
01 人間の脳とニューラルネットワーク
02 ディープラーニング（深層学習）
03 重みの調整による学習の仕組み
04 過学習と対策
05 転移学習
06 CNN
07 RNN
08 LSTM
09 VAE
10 GAN
11 識別系AIと生成系AIの違い
Section 4 AIの歴史
01 AI研究の始まり（ダートマス会議）
02 第一次AIブーム（探索と推論）
03 第二次AIブーム（知識表現・エキスパートシステム）
04 第三次AIブーム（機械学習・ディープラーニング）
05 ディープラーニングから生成AIへ
06 シンギュラリティと今後の展望
第2章 生成AI
Section 1 生成AIを支える技術革新（Transformer以降）
01 Transformerモデルの革命
02 Transformer登場以後の派生モデルの系譜
03 拡散モデルの登場
04 基盤モデルとマルチモーダルモデル
Section 2 生成AIの学習プロセス
01 事前学習
02 ファインチューニング
03 RLHF
04 学習データの規模と課題
05 スケーリング則
Section 3 生成AIの生成（推論）プロセス
01 トークン化
02 埋め込みとベクトル表現
03 確率的な次トークン予測
04 ハルシネーション
05 生成パラメータ（Temperature・Top-p）
06 コンテキストウィンドウ
Section 4 LLM（大規模言語モデル）の基礎
01 LM（言語モデル）とは
02 LLM（大規模言語モデル）とは
03 オンプレミス／オープンソースLLM
Section 5 ChatGPTと主要な生成AIモデルの動向
01 ChatGPTとは
02 ChatGPT登場までの歴史（GPT-1～GPT-3.5）
03 GPTモデルの進化（GPT-4～GPT-6 Astra）
04 マルチモーダルモデルへの展開
05 推論モデルと推論時の計算
06 Operator / Codex / Image Generation
07 Gemini（Google）
08 Claude（A
