「合格対策生成AIパスポート テキスト&演習問題 第2版」（リックテレコム）の評判・価格・レビュー
生成AIパスポートを学ぶための教材の基本情報・価格・レビュー。
PR・広告を含みます
生成AIパスポートをスクールで学ぶなら、教育訓練給付で最大80%OFF。
対象講座なら受講料の最大80%（給付区分・上限・要件あり）が後日戻り、実質負担を抑えられます。独学の本＋スクールの併用も。
▶ あなたの講座でいくら戻るか試算（無料・30秒）
無料相談で適用条件を確認できます
無料相談で適用条件を確認できます
はじめての方へ：教育訓練給付のしくみと損しない選び方 ／ 申請手順5ステップ
学んだ後に「作って公開する」ための環境例です。サーバー・ツールは教育訓練給付／補助の対象外です。
※給付率・実質額は区分（一般20%／特定一般40%／専門実践 最大80%）と要件で変わり、即時値引きでなく後日支給です。最終可否はハローワーク・厚労省でご確認ください。掲載はPR（送客手数料を受領）。
この本について
■■ 最新シラバスに完全対応！ ■■ 本書は、一般社団法人 生成AI活用普及協会（GUGA）が主催する生成AIパスポート試験の対策書籍です。本書は、2025年6月に発売し、ご好評をいただいた『合格対策 生成AIパスポート テキスト＆演習問題』を2025年10月に改訂された新試験シラバスに合わせて再編集したものです。 生成AIパスポート試験は、生成AIを活用するすべての人のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。この試験を通じて、AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法・事例や企業コンプライアンスに関わる注意点などを学び、生成AIを安全に活用するためのリテラシーを身につけることができます。 本書では、合格に必要な知識を初心者にもわかり易いように多くの図表を用いて平易に解説しています。また章末の確認問題や巻末模擬試験を活用して、理解度を確認しながら学習を進められます。
◆目次◆ 第1章 AI（人工知能）の概要と歴史 第2章 生成AI（ジェネレーティブAI） 第3章 現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向 第4章 情報リテラシー・AI事業者ガイドライン・AI新法 第5章 生成AIとプロンプト ■ 模擬試験問題 第1章 AI（人工知能）の概要と歴史 第2章 生成AI（ジェネレーティブAI） 第3章 現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向 第4章 情報リテラシー・AI事業者ガイドライン・AI新法 第5章 生成AIとプロンプト ■ 模擬試験問題
判型：単行本
生成AIパスポートとは
「生成AIパスポート」は、生成AIの基礎理解と業務適用時の判断力を確認するための共通的な到達目標を示すものです。道具の操作力だけでなく、結果の妥当性確認や安全配慮まで含めて評価できることが前提になる点が特徴です。
こんな人向け：生成AIを業務で使い始めたいが、何から勉強すればよいか迷う人向けです。PC操作や情報検索の基本が扱える程度であれば、前提知識が少なくても取り組みやすいです。
独学ロードマップでの位置
学習順は、先に概念の土台を作り、その後に実務での使い方と評価方法を重ねるのが効率的です。最初から応用技術だけに走るより、用語・制約・検証の順で積み上げると全体像が崩れにくいです。
- 生成AIの基本用語、入力設計、出力の種類を押さえ、出来ること・出来ないことを言語化する。
- 自分の業務課題を分解し、検討対象を決めてから活用シーンを定義する。
- 事実確認、バイアスチェック、情報漏えい対策などの品質保証手順を先に学ぶ。
- 演習問題で問われる論点を反復し、短く根拠付きで説明できるようにする。
- 実務の小さなタスクで試行し、結果と改善点を記録して学習ログを育てる。
独学で足りる？体系的に学ぶ選択肢
独学では、理論寄りと実践寄りのバランスが偏っていない教材を選ぶことが重要です。理論を学んだらすぐに業務シナリオで適用し、説明可能な形でノート化する構造があるものが扱いやすいです。加えて、一次情報にあたれる構成かどうかを確認すると、誤った前提を長く抱えにくくなります。
独学に不安がある人や期限がある人は、学習計画・進捗確認・疑問の言語化が支援される体系的な進め方が有効です。自力で再現できない箇所を短い単位で補強できる環境なら、継続率と定着率の両方を高めやすいです。 ▶ 給付でいくら戻るか試算
よくある質問
Q. 独学を始めるとき、まず何を優先すべきですか？
最初に扱うべきは、生成AIの基本概念と、情報の信頼性を判断する観点です。まずこの軸を作ると、後から出てくる応用知識が頭の中で接続しやすくなります。
Q. 読書だけで十分でしょうか？
読書は土台作りとして有効ですが、独りよがりになりやすい点が弱点です。短い実務課題で検証フローを回し、結果を見直す作業を併せて行うと、知識が行動につながりやすくなります。
Q. 学習するときに避けたい誤りは？
結果の良さだけで採点する姿勢は避けるべきです。出力の背景を問い直し、再確認・反証を通して使うことが重要です。また、便利さに流されて評価手順を飛ばすと、運用時の事故リスクが上がりやすくなります。
次の一冊：次は「AIの基礎文脈（データの扱い方）」「情報リテラシー（真偽の見極め）」といったカテゴリを読むのがおすすめです。並行して業務設計の実践系書に進むと、学習内容を日常業務に定着させやすくなります。
