2027年試験 新シラバス対応・2-6

ChatGPTと主要な生成AIモデルの動向の一問一答

生成AIパスポート試験「生成AI」から、ChatGPTと主要な生成AIモデルの動向に関する4択問題を10問。「答えと解説を見る」を開くと、正解とその理由がその場で読めます。会員登録は不要です。

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問題

上から順に解いてみてください。答えは各問の下で確認できます。本試験は四肢択一式(一部複数選択を含む)で出題されます。ここでは全て4択(正解は1つ)で出題しています。

問12-6

ChatGPTの公開についての説明として、最も適切なものを1つ選びなさい。

  • ①Googleが2017年に公開し、Transformerの論文と同時に一般の利用者へ提供が始まった。
  • ②OpenAIが2022年11月に公開し、短期間で利用者が急増して生成AIが広まるきっかけになった。
  • ③OpenAIが2015年に公開し、当初から画像・音声・動画の生成のすべてに対応していた。
  • ④Anthropicが2021年に公開し、当初から長い文書の読解だけに特化して提供されていた。
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正解 ②OpenAIが2022年11月に公開し、短期間で利用者が急増して生成AIが広まるきっかけになった。
解説
ChatGPTは、OpenAIが2022年11月に公開した対話型の生成AIサービスです。公開当初はGPT-3.5系のモデルを使っており、人と会話するように質問や依頼ができる手軽さから、公開後わずか2か月ほどで利用者が1億人に達したと報じられるなど、急速に広まりました。
ChatGPTの登場は、生成AIが一般の人々や企業に広く使われるようになる大きなきっかけになりました。

他の選択肢が不適切な理由
・Googleが2017年に公開:2017年はGoogleの研究者らがTransformerの論文を発表した年で、ChatGPTの公開ではありません。
・OpenAIが2015年に公開:2015年はOpenAIが設立された年です。ChatGPTは公開当初、文章の対話が中心でした。
・Anthropicが2021年に公開:AnthropicはClaudeを開発する企業で、ChatGPTはOpenAIのサービスです。

覚え方のポイント
ChatGPT=OpenAI・2022年11月・GPT-3.5。生成AIブームの起点です。
問22-6

GPTシリーズに関する記述として、適切でないものを1つ選びなさい。

  • ①GPTシリーズは、モデルの規模を大きくしながら、文章を生成する能力を高めてきた。
  • ②GPTは、Generative Pre-trained Transformerの略称である。
  • ③GPTシリーズは、文中の隠した単語を前後の文脈から当てる学習だけで作られている。
  • ④Transformerのデコーダ部分を使い、次に来るトークンを予測して文章を作る。
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正解 ③GPTシリーズは、文中の隠した単語を前後の文脈から当てる学習だけで作られている。
解説
GPTは、Generative Pre-trained Transformer(生成のための事前学習済みTransformer)の略称です。Transformerのデコーダ部分を使い、大量の文章で「次に来るトークンを予測する」学習を行って文章を生成します。GPTシリーズは、モデルの規模を大きくしながら生成の能力を高めてきました。
文中の隠した単語を前後の文脈から当てる学習は、BERTの事前学習の方法であり、この記述は適切ではありません。

他の選択肢(適切な記述)について
・Generative Pre-trained Transformerの略:GPTの正式な名称です。
・規模を大きくしながら能力を高めた:スケーリング則に沿った発展です。
・デコーダ部分を使い次のトークンを予測する:GPTの学習と生成の仕組みです。

覚え方のポイント
GPT=「次を当てる」、BERT=「隠した所を当てる」。
問32-6

推論モデル(Reasoning Model)に関する記述として、適切でないものを1つ選びなさい。

  • ①考える処理を行う分だけ、回答までの時間や計算のコストがかかりやすいという面がある。
  • ②回答する前に、問題を段階的に考える処理を行ってから、最終的な答えを出す。
  • ③数学やプログラミングなどの、複雑な課題での正確さを高めることを目指している。
  • ④推論モデルは、途中で考える処理を省くことで、回答までの時間を短くしたモデルである。
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正解 ④推論モデルは、途中で考える処理を省くことで、回答までの時間を短くしたモデルである。
解説
推論モデルは、回答する前に、問題を段階的に考える処理を行ってから最終的な答えを出すように作られたモデルです。数学やプログラミングなど、複数の手順を踏む複雑な課題での正確さを高めることを目指しています。
考える処理を省いて回答を速くしたモデルではなく、むしろ考える処理を行う分、回答までの時間や計算のコストがかかりやすい面があります。したがって、この記述は適切ではありません。簡単な質問には通常のモデル、複雑な課題には推論モデル、と使い分けることが大切です。

他の選択肢(適切な記述)について
・回答する前に段階的に考える:推論モデルの基本的な特徴です。
・複雑な課題での正確さを高める:推論モデルが得意とする分野です。
・時間や計算のコストがかかりやすい:考える処理を行うことの裏返しです。

覚え方のポイント
推論モデル=「考えてから答える」。正確さと引き換えに時間がかかる。
問42-6

思考の連鎖(Chain-of-Thought)の説明として、最も適切なものを1つ選びなさい。

  • ①答えを出すまでの途中の考えを、段階を追って順に書き出していくことで、推論の精度を高める方法
  • ②複数のAIを鎖のように一列につないで、前のAIの出力を次のAIに渡し続けていく仕組みのこと
  • ③回答の例をいくつか示してから、同じ形式で答えさせることで、出力の形をそろえていく方法
  • ④AIに専門家などの役割を設定して、その立場に合った言葉づかいや観点で答えさせる方法
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正解 ①答えを出すまでの途中の考えを、段階を追って順に書き出していくことで、推論の精度を高める方法
解説
思考の連鎖(Chain-of-Thought)は、答えだけをいきなり出すのではなく、答えに至るまでの途中の考えを段階を追って順に書き出させることで、計算や論理的な推論の精度を高める方法です。
プロンプトで「段階的に考えてください」と促したり、途中の考え方を含む例を示したりする使い方(Chain-of-Thoughtプロンプティング)が知られています。推論モデルは、この段階的に考える処理をモデルの内部で行うように学習されています。

他の選択肢が不適切な理由
・複数のAIを一列につなぐ:役割を分けた複数のエージェントをつなぐ構成(マルチエージェントなど)の説明で、思考の連鎖ではありません。
・回答の例を示して形式をそろえる:Few-Shotプロンプティングの説明です。
・役割を設定して答えさせる:ロールプロンプト(役割の設定)の説明です。

覚え方のポイント
Chain-of-Thought=「途中式を書かせる」。算数で途中式を書くと間違いが減るのと同じ考え方です。
問52-6

現在の対話型の生成AIサービスに関する記述として、適切でないものを1つ選びなさい。

  • ①音声で話しかけて、そのまま音声で会話できる機能を持っているサービスもある。
  • ②撮影した写真を読み込ませて、写っている内容について文章で質問できるサービスがある。
  • ③対話型の生成AIは文章の入力しか受け付けず、画像を読み込ませることはできない。
  • ④文章の指示から、画像を生成する機能を備えている対話型のサービスもある。
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正解 ③対話型の生成AIは文章の入力しか受け付けず、画像を読み込ませることはできない。
解説
現在の対話型の生成AIサービスの多くは、文章だけでなく、画像や音声なども扱えるマルチモーダルなものになっています。撮影した写真を読み込ませて内容について質問したり、音声で話しかけてそのまま音声で会話したり、文章の指示から画像を生成したりできるサービスがあります。
したがって「文章の入力しか受け付けず、画像を読み込ませることはできない」という記述は適切ではありません。ただし、使える機能はサービスや利用プランによって異なるため、利用前に確認することが大切です。

他の選択肢(適切な記述)について
・写真を読み込ませて質問できる:画像を理解するマルチモーダルな機能です。
・音声で会話できる:音声の認識と音声の合成を組み合わせた機能です。
・文章の指示から画像を生成できる:画像生成の機能を備えたサービスもあります。

覚え方のポイント
対話型AIは「読む・見る・聞く・話す・描く」へ。機能はサービスごとに確認。
問62-6

Googleが開発している「Gemini」の説明として、最も適切なものを1つ選びなさい。

  • ①当初から文章・画像・音声などを扱うマルチモーダルなモデルとして開発された生成AI
  • ②文中の隠した単語を前後の文脈から当てる学習で作られた、文章の理解向けの言語モデル
  • ③2016年に囲碁の世界トップクラスの棋士に勝利した、強化学習を用いた対局用のAI
  • ④生成した画像などに目に見えない情報を埋め込み、AI生成物の判別に使う電子透かし
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正解 ①当初から文章・画像・音声などを扱うマルチモーダルなモデルとして開発された生成AI
解説
Geminiは、Google(Google DeepMind)が開発しているLLMのシリーズおよび生成AIのサービスです。当初から、文章・画像・音声・動画などを扱えるマルチモーダルなモデルとして開発されたことが特徴とされています。
Googleの検索やメール、文書作成などの各種サービスとの連携も進められています。新シラバスでは、ChatGPT以外の主要な生成AIとして、Gemini・Claude・Copilotが学習項目に挙げられています。

他の選択肢が不適切な理由
・隠した単語を前後の文脈から当てる言語モデル:GoogleのBERT(2018年)の説明です。文章の理解に強いモデルで、Geminiではありません。
・囲碁でトップ棋士に勝利したAI:Google DeepMindのAlphaGo(2016年)の説明です。
・目に見えない情報を埋め込む電子透かし:GoogleのSynthIDなどの説明で、生成AIのモデルそのものではありません。

覚え方のポイント
Googleの技術は名前で区別:Gemini=マルチモーダルな生成AI、BERT=文章の理解、AlphaGo=囲碁、SynthID=電子透かし。開発元の組合せ「Gemini=Google」「Claude=Anthropic」「Copilot=Microsoft」「ChatGPT=OpenAI」もあわせて覚えましょう。
問72-6

生成AIのサービスとその開発元の組合せとして、最も適切なものを1つ選びなさい。

  • ①Claude:Google
  • ②Claude:Anthropic
  • ③Gemini:OpenAI
  • ④Copilot:Anthropic
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正解 ②Claude:Anthropic
解説
主要な生成AIのサービスと開発元の組合せは次のとおりです。
・ChatGPT:OpenAI
・Gemini:Google
・Claude:Anthropic(アンソロピック)
・Copilot:Microsoft
Claudeは、OpenAIの元メンバーらが設立したAnthropicが開発している生成AIで、安全性を重視した開発で知られています。Microsoft Copilotは、WordやExcel、Windowsなどの製品と連携して使えるAIアシスタントです。

他の選択肢が不適切な理由
・Claude:Google:ClaudeはAnthropicが開発しています。Googleが開発しているのはGeminiです。
・Gemini:OpenAI:GeminiはGoogleが開発しています。OpenAIが開発しているのはChatGPT(GPTシリーズ)です。
・Copilot:Anthropic:CopilotはMicrosoftのAIアシスタントです。

覚え方のポイント
「C(Claude)とA(Anthropic)」「G(Gemini)とG(Google)」と頭文字で結び付けると覚えやすくなります。
問82-6

ChatGPTと主要な生成AIサービスに関する次の記述a〜dのうち、適切なものの組合せを1つ選びなさい。
a.Geminiは、OpenAIが開発した生成AIのモデルである。
b.Microsoft Copilotは、WordやExcelなどと連携して使えるAIアシスタントである。
c.ChatGPTの公開をきっかけに、生成AIが一般の利用者に広く使われるようになった。
d.推論モデルは、回答の前に考える処理を行わないため、計算のコストが小さい。

  • ①c・d
  • ②a・d
  • ③a・b
  • ④b・c
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正解 ④b・c
解説
bとcが適切です。
b:Microsoft Copilotは、Microsoftが提供するAIアシスタントで、WordやExcelなどの自社製品と連携して、文書の作成や集計などを支援します。
c:2022年11月にOpenAIがChatGPTを公開したことをきっかけに、生成AIは一般の利用者にも広く使われるようになりました。

誤っている記述
・a:Geminiは、Googleが開発している生成AIのモデルです。OpenAIが開発しているのはGPTシリーズです。
・d:推論モデルは、回答の前に問題を段階的に考える処理を行うモデルです。その分、回答までの時間や計算のコストがかかりやすくなります。

覚え方のポイント
ChatGPT=OpenAI、Gemini=Google、Claude=Anthropic、Copilot=Microsoft。
問92-6

生成AIの最新動向を継続的にキャッチアップする方法として、最も適切なものを1つ選びなさい。

  • ①各社の公式発表や一次情報を定期的に確認し、出典と日付を意識して情報を整理する。
  • ②SNSで多く共有されている情報は正しいと考え、出典を確認せずにそのまま信じる。
  • ③一度覚えたモデルの名前や性能は変わらないため、学び直す必要はないと考える。
  • ④生成AIに最新の情報を尋ね、その回答をそのまま一次情報として社内に共有する。
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正解 ①各社の公式発表や一次情報を定期的に確認し、出典と日付を意識して情報を整理する。
解説
生成AIのモデルやサービスは、数か月単位で新しいものが発表され、機能や名称も頻繁に変わります。新シラバスでも、生成AIの最新動向を継続的にキャッチアップするための情報収集力を身につけることが学習目標に挙げられています。
そのためには、各社の公式発表・公式ドキュメントなどの一次情報を定期的に確認し、情報の出典と発表日を意識して整理することが大切です。SNSの情報や生成AIの回答は、誤りや古い情報を含むことがあるため、一次情報で裏付けを取るようにします。

他の選択肢が不適切な理由
・多く共有されている情報を信じる:共有の多さは正しさの根拠になりません。出典の確認が必要です。
・一度覚えたら学び直す必要はない:生成AIの分野は変化が速く、継続的な学び直し(リスキリング)が重要です。
・生成AIの回答を一次情報として共有:生成AIは学習時点以降の情報に弱く、誤りも含みうるため、一次情報の代わりにはなりません。

覚え方のポイント
最新情報は「一次情報・出典・日付」の3点セットで。生成AIの答えは一次情報ではありません。
問102-6

ChatGPTと主要な生成AIに関する次の記述a〜dのうち、適切なものの組合せを1つ選びなさい。
a.Claudeは、Googleが開発した検索専用のAIである。
b.Copilotは、Anthropicが開発したAIアシスタントである。
c.ChatGPTは、OpenAIが2022年11月に公開した対話型の生成AIサービスである。
d.推論モデルは、回答の前に段階的に考える処理を行う。

  • ①a・b
  • ②c・d
  • ③a・c
  • ④b・d
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正解 ②c・d
解説
cとdが適切です。
c:ChatGPTは、OpenAIが2022年11月に公開した対話型の生成AIサービスです。
d:推論モデルは、回答を出す前に問題を段階的に考える処理(思考の連鎖)を行い、複雑な課題での正確さを高めたモデルです。

誤っている記述
・a:Claudeは、Anthropicが開発した生成AIです。Googleが開発しているのはGeminiです。
・b:Copilotは、Microsoftが提供するAIアシスタントです。

覚え方のポイント
サービスと開発元の組合せは、表にして何度も見直すと確実に覚えられます。

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※本ページの問題・解説は、生成AI(人工知能)を活用して作成しています。

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