生成AIパスポートのカンペ完全版｜暗記必須の用語30選と1週間合格プラン

「生成AIパスポート試験に最短で合格したい」「カンペを使って効率的に勉強できないか」そんな風に考えていませんか？

この資格はIBT方式（自宅受験）で実施されるため、手元に資料を置いて受験すること自体は可能です。

しかし、カンペだけに頼って本当に合格できるのでしょうか？

この記事では、試験の実態を踏まえた上で、カンペを最大限活用した1週間合格プランと、暗記必須の重要用語30選を完全網羅してお届けします。

【結論】生成AIパスポートはカンペ＋独学で合格できる

結論から言えば、生成AIパスポート試験はカンペと独学の組み合わせで十分合格可能です。

試験はIBT方式（Internet Based Testing）で実施されるため、自宅で受験でき、手元に公式テキストやノートを置くこと自体は禁止されていません。

ただし、カンペだけに依存するのは危険です。

試験時間は60分で60問を解く必要があり、1問あたり平均1分しかありません。

毎回カンペを調べていては時間が足りなくなるため、頻出用語と基礎知識は事前に暗記しておくことが合格の鍵となります。

参考：生成AIパスポート公式サイト

試験の基本情報を30秒で確認（問題数・時間・合格ライン）

生成AIパスポート試験の基本情報を以下にまとめます。

• 試験形式：IBT方式（自宅受験可）
• 試験時間：60分
• 問題数：60問（全て四択問題）
• 受験費用：11,000円（税込）
• 合格ライン：正答率70%以上（60問中42問以上正解）
• 開催頻度：年5回（各回1ヶ月間の受験期間）

試験内容は公式テキストの範囲から出題され、AI・機械学習の基礎、生成AIの仕組み、法律・倫理、ビジネス活用、リスク管理など幅広い分野がカバーされます。

四択形式のため、完全に理解していなくても選択肢から推測できる問題もありますが、基礎用語の正確な理解が不可欠です。

参考：生成AIパスポートの難易度と対策方法

カンペだけで合格できる？正直な合格戦略

「カンペだけで合格できるか？」という質問に対する正直な答えは、不可能ではないが非効率です。

IBT試験では手元に資料を置けますが、試験中にChatGPTなどの生成AIツールを使うことは禁止行為に該当します。

また、試験画面から離脱したり、別のブラウザタブを開いたりすると失格になる可能性があります。

さらに、60分で60問を解くペースを考えると、カンペを毎回確認する時間的余裕はほとんどありません。

現実的な合格戦略は以下の通りです。

• 頻出用語30〜50個は完全に暗記する
• 基礎知識を理解した上で、カンペは補助的に使う
• 不安な分野や細かい数値データだけをカンペにまとめる
• 模擬問題を解いて時間配分に慣れる

カンペは「保険」として準備しつつ、基礎力を固めることが最短合格への道です。

参考：生成AIパスポートはカンニングし放題は嘘！ChatGPTを使うと確実に落ちる物理的な理由

必要な勉強時間の目安と学習ルート

生成AIパスポート試験の合格に必要な勉強時間は、20〜30時間が目安とされています。

AI初心者の場合は30〜40時間、すでにAI関連の知識がある方なら15〜20時間程度で合格圏内に到達できます。

効率的な学習ルートは以下の通りです。

1. 公式テキストを1周読む（8〜10時間）：全体像を把握し、重要用語にマーカーを引く
2. カンペ作成＆用語暗記（5〜8時間）：頻出用語をまとめ、繰り返し暗記する
3. 模擬問題演習（5〜8時間）：YouTubeの無料模擬試験や公式LINEアプリを活用
4. 弱点補強（2〜4時間）：間違えた問題を重点的に復習

1日3〜4時間確保できれば、1週間で合格レベルに到達可能です。

忙しい社会人でも、通勤時間や昼休みを活用すれば2週間程度で十分対応できます。

参考：生成AIパスポートとは？合格者が解説｜勉強法と合格後の変化

【そのまま使える】生成AIパスポート カンペ完成版

ここでは、試験本番で実際に使えるカンペの完成版を提供します。

以下の内容はコピペして印刷・PDF化すれば、そのまま試験対策に活用できます。

ただし、繰り返しになりますが、カンペはあくまで補助ツールです。

頻出用語は必ず暗記してから試験に臨みましょう。

必須暗記用語30選（コピペ用一覧）

以下は、生成AIパスポート試験で最も頻出する重要用語30選です。

これらを完璧に暗記すれば、基礎点を確実に押さえられます。

1. 生成AI：テキスト、画像、音声などを自動生成するAI技術
2. LLM（Large Language Model）：大規模言語モデル。膨大なテキストデータで学習したAI
3. プロンプト：AIに指示を出すための入力文
4. トークン：AIが文章を処理する際の最小単位
5. ハルシネーション：AIが事実と異なる情報を生成する現象
6. ファインチューニング：特定の用途に合わせてモデルを再学習させる手法
7. Transformer：現代の生成AIの基盤となるニューラルネットワーク構造
8. トレーニングデータ：AIモデルの学習に使用されるデータセット
9. 機械学習：データからパターンを学習し予測を行うAI技術
10. ディープラーニング：多層ニューラルネットワークを用いた機械学習手法
11. 自然言語処理（NLP）：人間の言語をコンピュータで処理する技術
12. 教師あり学習：正解ラベル付きデータで学習する手法
13. 教師なし学習：ラベルなしデータからパターンを発見する手法
14. 強化学習：試行錯誤を通じて最適な行動を学習する手法
15. 過学習（オーバーフィッティング）：訓練データに適合しすぎて汎化性能が低下する現象
16. バイアス：AIモデルに含まれる偏り。データの偏りから生じることが多い
17. 著作権：創作物の利用権を保護する法的権利。AI生成物の著作権は議論中
18. 個人情報保護法：個人データの適切な取り扱いを定めた法律
19. AI倫理：AIの開発・利用における倫理的配慮
20. 透明性：AIの判断プロセスを説明可能にすること
21. 説明可能性（XAI）：AIの判断根拠を人間が理解できる形で示すこと
22. プライバシー：個人の情報が保護される権利
23. ディープフェイク：AIで生成された偽の画像・動画
24. セキュリティリスク：AIシステムへの攻撃や悪用の危険性
25. プロンプトインジェクション：悪意ある入力でAIを操作する攻撃手法
26. 情報漏洩：機密情報が外部に流出すること
27. RAG（Retrieval-Augmented Generation）：外部知識を検索して回答精度を高める手法
28. API：ソフトウェア間でデータをやり取りする仕組み
29. ゼロショット学習：事前学習のみで未知のタスクに対応する能力
30. Few-shot学習：少数の例示で新しいタスクを学習する手法

これらの用語は試験全体の約40〜50%をカバーします。

まずはこの30語を完璧に暗記することから始めましょう。

参考：生成AIパスポート/試験の勉強方法・取得メリットなど

頻出テーマ別 一問一答形式まとめ

試験でよく出題されるテーマを一問一答形式でまとめました。

カンペとして印刷しておくだけでなく、繰り返し声に出して暗記することをおすすめします。

【AI・機械学習の基礎】

• Q. 機械学習の3つの学習方式は？
  A. 教師あり学習、教師なし学習、強化学習
• Q. ディープラーニングの特徴は？
  A. 多層ニューラルネットワークを使い、特徴量を自動抽出できる
• Q. 過学習とは何か？
  A. 訓練データに適合しすぎて、未知データへの汎化性能が低下する現象

【生成AI技術】

• Q. LLMとは何の略？
  A. Large Language Model（大規模言語モデル）
• Q. プロンプトエンジニアリングとは？
  A. AIから望ましい出力を得るために、効果的な指示文を設計する技術
• Q. ハルシネーションの対策方法は？
  A. RAG（検索拡張生成）の活用、出力内容の人間による検証、信頼できるデータソースの使用

【法律・倫理】

• Q. AI生成物に著作権は発生するか？
  A. 原則として発生しない。ただし人間の創作的関与があれば認められる可能性がある
• Q. 個人情報をAIに入力する際の注意点は？
  A. 個人情報保護法に基づき、本人同意の取得や匿名化処理が必要
• Q. AIバイアスとは？
  A. 学習データの偏りにより、AIが特定の属性に対して不公平な判断をする現象

【リスク管理】

• Q. プロンプトインジェクションとは？
  A. 悪意ある入力によってAIの動作を不正に操作する攻撃手法
• Q. ディープフェイクの危険性は？
  A. 偽情報の拡散、詐欺、名誉毀損などに悪用されるリスク
• Q. AIによる情報漏洩を防ぐには？
  A. 機密情報をAIに入力しない、アクセス制限の実施、定期的なセキュリティ監査

これらの一問一答を毎日10分復習するだけで、記憶の定着率が大幅に向上します。

参考：生成AIパスポートに向けて準備したことのすべて

間違えやすいポイント5選と覚え方のコツ

受験者が特に間違えやすいポイントを5つ厳選し、覚え方のコツとともに解説します。

①「教師あり学習」と「教師なし学習」の違い

• 教師あり学習：正解ラベル付きデータで学習（例：スパムメール分類）
• 教師なし学習：ラベルなしデータからパターンを発見（例：顧客のグループ分け）
• 覚え方：『教師あり＝答えを教えてもらう』『教師なし＝自分で規則性を見つける』

②「トークン」の意味

• トークンは文章を処理する最小単位であり、1単語とは限らない
• 日本語では1文字が1トークン、英語では1単語が1〜数トークン
• 覚え方：『トークン＝AIが理解する言葉の粒』

③「ハルシネーション」と「バイアス」の違い

• ハルシネーション：AIが事実でない情報を生成する現象
• バイアス：データの偏りによりAIが不公平な判断をする現象
• 覚え方：『ハルシネーション＝嘘をつく』『バイアス＝偏見を持つ』

④「ファインチューニング」と「プロンプトエンジニアリング」の違い

• ファインチューニング：モデル自体を再学習させて特化させる
• プロンプトエンジニアリング：入力文（プロンプト）を工夫して精度を上げる
• 覚え方：『ファインチューニング＝AIの中身を変える』『プロンプト＝質問の仕方を変える』

⑤AI生成物の著作権

• 原則としてAIが単独で生成した作品には著作権は発生しない
• ただし人間が創作的に関与した場合は著作権が認められる可能性がある
• 覚え方：『著作権＝人間の創作性が必要』

これらのポイントは試験で頻繁に狙われるため、必ず理解しておきましょう。

参考：生成AIパスポートの禁止事項は『性格の問題』じゃない

生成AIパスポート カンペの作り方｜5大カテゴリ別に整理

ここからは、自分でカンペを作る際の具体的な方法を解説します。

試験範囲を5つのカテゴリに分けて整理することで、効率的に知識を体系化できます。

それぞれのカテゴリごとに、重要用語と頻出テーマをまとめていきましょう。

カテゴリ①：AI・機械学習の基礎用語

このカテゴリでは、AIと機械学習の基本的な概念と用語を押さえます。

重要用語リスト

• 人工知能（AI）：人間の知的活動をコンピュータで実現する技術
• 機械学習：データから自動的にパターンを学習する手法
• ディープラーニング：多層ニューラルネットワークによる学習
• ニューラルネットワーク：人間の脳神経を模した数理モデル
• 教師あり学習：正解ラベル付きデータで学習
• 教師なし学習：ラベルなしデータからパターン発見
• 強化学習：試行錯誤により最適行動を学習
• アルゴリズム：問題を解決するための手順
• モデル：学習結果として得られる予測システム
• 訓練データ：学習に使用するデータセット
• テストデータ：モデルの性能評価に使うデータ
• 過学習：訓練データに適合しすぎて汎化性能が低下
• 汎化性能：未知データに対する予測精度

頻出ポイント

• 教師あり・なし・強化学習の違いと具体例
• 過学習の原因と対策方法
• ディープラーニングと従来の機械学習の違い

これらの基礎用語は全ての問題の土台となるため、最優先で暗記しましょう。

カテゴリ②：生成AI技術の仕組み（LLM・プロンプト）

生成AIパスポートの核心となるカテゴリです。

LLMの仕組みとプロンプト技術について深く理解しましょう。

重要用語リスト

• 生成AI：新しいコンテンツを自動生成するAI
• LLM（大規模言語モデル）：膨大なテキストで学習した言語AI
• Transformer：LLMの基盤となるアーキテクチャ
• トークン：AIが処理する文章の最小単位
• プロンプト：AIへの指示文
• プロンプトエンジニアリング：効果的な指示文を設計する技術
• ゼロショット学習：事前学習のみで未知タスクに対応
• Few-shot学習：少数例示で新タスクを学習
• コンテキスト：AIが参照する文脈情報
• ハルシネーション：AIが事実でない情報を生成する現象
• ファインチューニング：特定用途向けにモデルを再学習
• RAG（検索拡張生成）：外部知識を検索して精度向上
• API：AIサービスを利用するためのインターフェース

頻出ポイント

• プロンプトの書き方の基本（明確な指示、具体例の提示）
• ハルシネーションの原因と対策
• RAGの仕組みと利点
• ゼロショットとFew-shotの違い

このカテゴリは最も出題頻度が高いため、重点的に学習してください。

参考動画：

カテゴリ③：法律・著作権・AI倫理

法律・倫理分野は暗記中心ですが、実務での重要性が高いため必ず押さえましょう。

重要用語リスト

• 著作権法：創作物の利用権を保護する法律
• 個人情報保護法：個人データの適切な取り扱いを定める
• AI倫理：AIの開発・利用における倫理的配慮
• バイアス：データの偏りによる不公平な判断
• 差別：特定属性への不当な扱い
• 透明性：AIの判断プロセスを説明可能にすること
• 説明可能性（XAI）：AIの判断根拠を人間が理解できる形で示す
• プライバシー：個人情報が保護される権利
• GDPR：EU一般データ保護規則
• 公平性：全ての人に平等な扱いをすること
• アカウンタビリティ：AIの判断に対する説明責任

頻出ポイント

• AI生成物の著作権の有無（原則発生しないが、人間の創作的関与があれば可能性あり）
• 個人情報をAIに入力する際の注意点
• AIバイアスの原因と対策
• 透明性と説明可能性の重要性

特に著作権と個人情報保護法は実務で直結するため、正確に理解しておきましょう。

カテゴリ④：ビジネス活用事例

生成AIの実務活用事例を理解することで、応用問題に対応できます。

主な活用分野

• カスタマーサポート：チャットボットによる24時間対応
• マーケティング：広告コピー生成、SNS投稿作成
• コンテンツ制作：記事執筆、画像生成、動画編集
• 業務効率化：議事録作成、メール下書き、資料作成
• プログラミング支援：コード生成、デバッグ支援
• データ分析：レポート自動生成、洞察抽出
• 教育・研修：学習コンテンツ生成、個別指導
• 医療・ヘルスケア：診断支援、カルテ作成補助
• 法務：契約書レビュー、判例検索

頻出ポイント

• 各業界での具体的な活用事例
• 生成AIによる業務効率化の効果
• 導入時の注意点（精度確認、人間による最終チェック）

実務事例は選択肢から推測しやすい問題が多いですが、典型例は暗記しておくと安心です。

カテゴリ⑤：リスク管理・セキュリティ

AIのリスクとセキュリティ対策は、企業での実装時に必須の知識です。

重要用語リスト

• セキュリティリスク：AIシステムへの攻撃や悪用の危険性
• プロンプトインジェクション：悪意ある入力でAIを操作する攻撃
• データポイズニング：学習データに悪意あるデータを混入させる攻撃
• ディープフェイク：AIで生成された偽画像・動画
• 情報漏洩：機密情報が外部に流出すること
• モデルの盗用：学習済みモデルを不正に複製すること
• 敵対的サンプル：AIを誤動作させる特殊な入力データ
• アクセス制限：権限のない者の利用を防ぐ仕組み
• ログ管理：AI利用履歴を記録・監視すること
• 定期監査：システムの安全性を定期的に確認

頻出ポイント

• プロンプトインジェクションの仕組みと対策
• ディープフェイクの危険性と見分け方
• 情報漏洩を防ぐための対策（機密情報を入力しない、アクセス制限）
• AIのセキュリティリスクを最小化する方法

このカテゴリは実務でのトラブル回避に直結するため、しっかり理解しておきましょう。

参考：生成AIパスポートの禁止事項は『性格の問題』じゃない

カンペを使った1週間合格プラン

ここからは、1週間で合格を目指す具体的な学習スケジュールを紹介します。

1日3〜4時間の学習時間が確保できれば、このプランで十分合格圏内に到達できます。

忙しい方でも、通勤時間や昼休みを活用すれば実行可能です。

Day1-2：公式テキストを1周して全体像を把握

目標：試験範囲の全体像を理解し、重要用語にマーカーを引く

具体的な学習内容

• Day1前半（2時間）：公式テキスト第1章〜第3章を読む。AI・機械学習の基礎、生成AIの仕組みを理解
• Day1後半（2時間）：第4章〜第5章を読む。法律・倫理、プロンプト技術を学習
• Day2前半（2時間）：第6章〜最終章を読む。ビジネス活用とリスク管理を把握
• Day2後半（2時間）：全体を復習し、重要用語30選を抜き出してノートにまとめる

学習のコツ

• 最初から完璧に理解しようとせず、全体の流れを掴むことを優先
• わからない用語は付箋を貼り、後で調べる
• 公式テキストを読みながら、重要と思った箇所にマーカーや下線を引く

この2日間で試験範囲の全体像を把握し、次のステップの土台を作ります。

参考動画：

Day3-4：カンペを見ながら復習して定着させる

目標：カンペを作成し、頻出用語30選を完全暗記する

具体的な学習内容

• Day3前半（2時間）：5大カテゴリ別にカンペを作成。重要用語をExcelやWordにまとめる
• Day3後半（2時間）：カンペを見ながら公式テキストを再読。理解が曖昧な箇所を重点的に復習
• Day4前半（2時間）：頻出用語30選を繰り返し音読して暗記。声に出すことで記憶定着率が向上
• Day4後半（2時間）：一問一答形式の復習。カンペを見ずに答えられるかチェック

学習のコツ

• カンペはA4用紙1〜2枚にまとめるのが理想（試験中に素早く参照できる）
• 用語の意味だけでなく、具体例や関連用語もセットで覚える
• 暗記は『読む→隠す→思い出す』の3ステップを繰り返す

この2日間で基礎知識を固め、カンペを試験対応レベルに仕上げます。

参考動画：

Day5-6：模擬問題でアウトプット練習

目標：実践的な問題演習で弱点を洗い出し、補強する

具体的な学習内容

• Day5前半（2時間）：YouTube動画の模擬試験を解く（60問を60分で挑戦）
• Day5後半（2時間）：間違えた問題を徹底復習。なぜ間違えたのか原因分析
• Day6前半（2時間）：公式LINEアプリの◯×クイズを繰り返し解く
• Day6後半（2時間）：弱点分野を集中的に学習。カンペに追加すべき情報を補完

おすすめ学習リソース

• YouTube：『生成AIパスポート 模擬試験』で検索すると多数の動画が見つかる
• 公式LINEアプリ：GUGAが提供する無料の◯×クイズアプリ（詳細はこちら）

学習のコツ

• 模擬試験は本番と同じ時間配分で解く（1問1分ペース）
• 間違えた問題は『なぜ間違えたのか』を必ず分析し、ノートにまとめる
• 正解した問題も、他の選択肢がなぜ間違いなのかを確認する

この2日間で実践力を高め、本番での得点力を磨きます。

Day7：カンペ最終確認から本番へ

目標：カンペを最終調整し、万全の状態で試験に臨む

具体的な学習内容

• Day7午前（2時間）：カンペ全体を見直し、不要な情報を削除。A4用紙1〜2枚に最適化
• Day7午後（1時間）：頻出用語30選を最終確認。音読して完全暗記できているかチェック
• 試験直前（30分）：間違えやすいポイント5選を復習。リラックスして試験に臨む

試験当日の注意点

• 試験環境の確認：インターネット接続、パソコンの動作、静かな環境を確保
• 禁止行為の確認：ChatGPTなどのAIツール使用、画面離脱、他のタブを開く行為は失格対象
• 時間配分：1問1分ペースを守る。わからない問題は後回しにして、確実に解ける問題を先に片付ける
• カンペの使い方：手元に置いておくが、頼りすぎない。不安な問題のみ素早く確認

合格のための心構え

• 70%正解すれば合格なので、完璧を目指さない
• わからない問題で悩みすぎず、次に進む勇気を持つ
• カンペはあくまで保険。自分の知識を信じる

この1週間プランを実行すれば、カンペを活用しながら最短で合格できます。

参考：生成AIパスポートとは？合格者が解説｜勉強法と合格後の変化

生成AIパスポート試験のよくある質問

ここでは、受験者からよく寄せられる質問に答えます。

試験のルールや再受験、資格の活用方法について、正確な情報を把握しておきましょう。

Q. カンペを試験中に見てもいい？（IBT試験のルール）

A. はい、公式テキストやノートなどの紙資料を手元に置いて参照することは禁止されていません。

生成AIパスポート試験はIBT方式（自宅受験）で実施されるため、手元にカンペを置くこと自体は問題ありません。

ただし、以下の行為は禁止・失格対象となります。

• ChatGPTなどの生成AIツールを使って回答を検索すること
• 試験画面から離脱すること（別タブを開く、別のアプリを起動）
• 他人に代理受験させること
• 試験問題を外部に公開すること

特にChatGPTの使用は、技術的に検知される可能性があり、確実に落ちる原因となります。

また、毎回カンペを確認していては時間が足りなくなるため、基礎知識は事前に暗記しておくことが重要です。

参考：生成AIパスポートはカンニングし放題は嘘！ChatGPTを使うと確実に落ちる物理的な理由

Q. 不合格だった場合の再受験について

A. 再受験は可能ですが、次回の試験期間まで待つ必要があります。

生成AIパスポート試験は年5回開催され、各回1ヶ月間の受験期間が設けられています。

不合格の場合、次回の試験期間に再度受験できますが、再受験料として11,000円が必要です。

合否結果は受験後2ヶ月以内に発表されるため、結果を確認してから次回試験の準備を始めましょう。

再受験の際は、前回の間違えた分野を重点的に復習することが合格への近道です。

参考：生成AIパスポート公式サイト

Q. 生成AIパスポートは履歴書に書ける？

A. はい、履歴書の資格欄に記載できます。

生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が認定する公式資格です。

履歴書には以下のように記載します。

記載例：『生成AIパスポート試験 合格（一般社団法人生成AI活用普及協会）』

この資格は、生成AIに関する基礎知識とビジネス活用スキルを証明するものとして、IT企業やDX推進企業での評価が高まっています。

特に以下のような職種・業界では有利に働きます。

• IT・DX関連職種
• マーケティング・コンテンツ制作
• 業務効率化を推進する企画職
• AIツール導入を検討している企業

今後、生成AIの普及が進むにつれて、資格保有者の価値はさらに高まると予想されます。

Q. G検定との違いは？どちらを先に取るべき？

A. G検定はAI全般の知識、生成AIパスポートは生成AIに特化した資格です。

両者の違いを表で比較します。

項目	G検定	生成AIパスポート
試験範囲	AI全般（機械学習、ディープラーニング、法律、倫理）	生成AIに特化（LLM、プロンプト、ビジネス活用）
難易度	やや高い（知識範囲が広い）	標準（生成AIに集中）
試験時間	120分	60分
問題数	約200問	60問
受験費用	13,200円	11,000円
おすすめの人	AI全般の知識を体系的に学びたい人	生成AIを実務で活用したい人

どちらを先に取るべきか？

• 生成AIを今すぐ実務で使いたい → 生成AIパスポートを先に取得
• AIの基礎から体系的に学びたい → G検定を先に取得
• 両方取得する場合 → 生成AIパスポート → G検定の順が効率的（生成AIの知識がG検定でも役立つ）

どちらの資格もキャリアアップに有利ですが、まず自分の目的に合った方を選びましょう。

参考動画：

まとめ｜生成AIパスポートにカンペを活用して最短合格しよう

生成AIパスポート試験は、カンペと独学の組み合わせで十分合格可能です。

ただし、カンペだけに頼るのではなく、頻出用語30選を完全暗記し、基礎知識を固めることが最短合格への鍵となります。

この記事で紹介した内容をまとめます。

• 試験概要：60分で60問、正答率70%以上で合格。IBT方式で自宅受験可能
• カンペの活用法：手元に置くことは可能だが、ChatGPT使用や画面離脱は失格対象
• 暗記必須用語30選：LLM、プロンプト、ハルシネーション、バイアス、著作権など
• 5大カテゴリ整理：AI基礎、生成AI技術、法律・倫理、ビジネス活用、リスク管理
• 1週間合格プラン：公式テキスト学習 → カンペ作成 → 模擬問題演習 → 最終確認

この記事のカンペと学習プランを活用すれば、最短1週間で合格レベルに到達できます。

生成AIパスポートは、今後ますます需要が高まる資格です。

早めに取得して、ビジネスやキャリアで差をつけましょう。

参考：生成AIパスポート公式サイト