審査案内
- 問題数
- 25
- 審査時間
- 35分
- 合格ライン
- 70点
- 推奨経験
- なし
すべての問題は五肢択一で、OMR解答用紙にマークします。複数選択・正誤判定は枠内の組み合わせを選ぶ形式、並べ替え・組み合わせは配列を選ぶ形式で出題します。配点は判断問題（L3）が3点、それ以外は2点で、素点を100点満点に換算して1〜9の等級で判定します。
出題領域
1. 生成AIの仕組みと限界25%
2. 効果的な指示と反復改善25%
3. 製品形態と機能の選択20%
4. 責任ある利用とデータ15%
5. 導入価値と組織の視点15%
配分は昇級審査の基準です。稽古・模擬審査の領域構成は異なる場合があります。
何を検証するか
- トークン、コンテキストウィンドウ、確率的生成、知識のカットオフからAIの限界を説明する
- 作業の性質に合った製品形態（チャット、プロジェクト、カスタムアシスタント、エージェント、API）を選ぶ
- 明確な指示・文脈・例・出力形式で結果の品質を高める
- 機密情報の扱いとAI生成物の検証に関する原則を守る
- 業務事例における導入の価値とリスクを比較する
対象受験者
- 職種を問わず、生成AIを業務で使っている、または使う予定のすべての人
- AI導入を検討している管理職、PM、経営者
- コーディング経験は必要ありません
コードの作成、システム設計、モデルの学習は扱いません。
領域の詳細
領域1. 生成AIの仕組みと限界
- 知識：トークン、コンテキストウィンドウ、確率的生成、知識のカットオフ、ハルシネーションの原因、推論モデルと通常のモデル、マルチモーダル入力
- 技能：モデルの出力をそのまま信じてはいけない状況を見分ける、作業の難易度に合ったモデルのグレードを選ぶ
領域2. 効果的な指示と反復改善
- 知識：具体的な指示、役割と背景、例の提示、出力形式の指定、段階への分割
- 技能：曖昧な依頼を具体的な依頼に直す、資料を添付して文脈を与える、結果を見て繰り返し改善する
領域3. 製品形態と機能の選択
- 知識：チャット、プロジェクト（ナレッジスペース）、カスタムアシスタント、コネクタ、エージェント機能、API
- 技能：定型業務・文書に基づく質問・外部アプリ連携の状況に合った形態を選ぶ
領域4. 責任ある利用とデータ
- 知識：利用ポリシーに共通する禁止カテゴリ、個人向け・法人向けプランにおけるデータ保持と学習利用の違い、管理者による制御
- 技能：機密情報を入力してよいかを判断する、出典を確認し、事実を検証する
領域5. 導入価値と組織の視点
- 知識：サブスクリプション課金とトークン課金、ユースケースの選定基準、導入効果の指標
- 技能：業務事例を効果とリスクで分類する、測定可能な導入指標を示す
公式ドキュメント
白帯教本 · AIリテラシー
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