「生成AIパスポートの出題範囲はどこまでですか」「どの章から勉強すればいいですか」という質問に、GUGA（一般社団法人生成AI活用普及協会）が公開しているシラバスの章立てで答えます。2026年10月時点で guga.or.jp に掲載されているシラバスは2027年2月試験より適用される改訂版で、全5章の構成です。
先に結論を3つ置きます。
- 出題範囲はシラバスの5章。2027年2月試験からは「AIの基礎と歴史」「生成AI」「AIエージェント」「生成AIのリスク予防・AI倫理・ガバナンス」「生成AIの実践と活用事例」の5章です。
- 章ごとの出題数と配点はGUGAが公開していません。そのため本記事では「第◯章が何点」とは書きません。優先順位は配点ではなく、改訂で拡充された章と自分の予備知識の距離で決めます。
- どの回を受けるかで範囲が変わります。2026年10月試験までは旧シラバス、2027年2月試験からが改訂版です。教材を買う前に受験回を決めてください。
この記事の役割をはっきりさせておきます。勉強法の記事は勉強時間の配分と進め方、シラバス改訂の記事は旧版との差分、本記事は章ごとに何を学ぶのか（出題範囲の中身）を扱います。試験そのものの全体像は生成AIパスポート試験とはをご覧ください。
生成AIパスポートの出題範囲は何章ありますか？5章の全体像
GUGAが公開しているシラバスは、大項目（章）・中項目・学習目標・学習項目・詳細キーワードという列で組まれた一覧表です。つまり「章ごとに何を理解すればよいか」まで公式に書かれています。まず章の並びを押さえてください。
| 章 | 章タイトル（2027年2月試験より適用） | 主に学ぶ内容 | 旧シラバス（2026年10月試験まで）での扱い |
|---|---|---|---|
| 第1章 | AIの基礎と歴史 | AI・機械学習・ディープラーニングの関係、識別系AIと生成系AIの違い、AIブームの流れ | 第1章「AI（人工知能）」 |
| 第2章 | 生成AI | Transformer以後のモデルの系譜、大規模言語モデル（LLM）の学習の流れ、生成パラメータ | 第2章「生成AI（ジェネレーティブAI）」 |
| 第3章 | AIエージェント | AIエージェントの定義と自律性、RAG、エージェントの仕組みと評価、MCP | 第3章「現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向」の一部項目。改訂で独立した章に再編 |
| 第4章 | 生成AIのリスク予防・AI倫理・ガバナンス | ハルシネーション、情報漏えい、権利侵害、バイアス、組織のAIガバナンス | 第4章「情報リテラシー・基本理念とAI社会原則」。改訂で名称変更と大幅拡充 |
| 第5章 | 生成AIの実践と活用事例 | プロンプトエンジニアリング、業務別・業種別の活用、AI出力の評価・検証 | 第5章「テキスト生成AIのプロンプト制作と実例」 |
出典：生成AIパスポート試験シラバス（2027年2月試験より適用）｜GUGA、生成AIパスポート、2027年試験のシラバスを大幅改訂（GUGA 2026年10月1日発表）。
章の数は旧シラバスも改訂版も5章で変わりません。変わったのは中身の配置です。旧第3章に項目として含まれていたAIエージェントが第3章として独立し、旧第4章のリスク・倫理の章が名称ごと拡充されました。
試験の事実（2026年10月時点）：どのシラバスで受けるかを先に決める
範囲の話をする前に、前提となるGUGA公開の事実を並べます。
- 出題範囲：GUGAが公開するシラバスより出題
- 試験時間・問題数：60分間・60問
- 出題形式：四肢択一式（一部複数選択を含む）
- 受験方式：オンライン（IBT方式）
- 受験料：11,000円（税込）／学生は5,500円（税込）
- 開催回数：2026年は2月・4月・6月・8月・10月の全5回
- 合格基準：非公開
- 章ごとの出題数・配点：公開されていません
- 改訂版シラバスの適用：2027年2月試験より
ここで効いてくるのが最後の1行です。2026年10月試験までは旧シラバス、2027年2月試験からは改訂版が出題範囲になります。いま教材を選ぶ人は、受験回を決めてから買うほうが安全です。改訂版の公式テキストは2026年10月1日より予約販売が始まり、2026年11月24日より順次発送予定で、本改訂版からの発行元は株式会社翔泳社です。
日程と申込期間の詳細は生成AIパスポートの試験日程と申込期間｜2026年の全5回、合格率と合格ラインの扱いは生成AIパスポートの難易度と合格率にまとめています。
出典：生成AIパスポート（一般個人向け）｜GUGA、試験概要｜GUGA、よくある質問｜GUGA
第1章「AIの基礎と歴史」で学ぶ内容
AIという言葉の中身を分解する章です。シラバスの中項目には、AIとは何か、ルールベースと機械学習の違い、ニューラルネットワークとディープラーニングの仕組み、識別系AIと生成系AIの違いが挙げられています。歴史側では、AI研究の始まり（ダートマス会議）、第一次AIブーム（探索と推論）、第二次AIブーム（知識表現・エキスパートシステム）、第三次AIブーム（機械学習・ディープラーニング）という流れが並びます。
学習のコツは、用語を単語として覚えず、包含関係で覚えることです。AI ⊃ 機械学習 ⊃ ディープラーニング、という入れ子が頭に入っていれば、選択肢のすり替えに気づけます。「ルールベースは機械学習の一種である」のような誤りを見抜く設問は、この関係を知らないと迷います。
第2章「生成AI」で学ぶ内容
生成AIが文章や画像を作る仕組みを扱う章です。Transformer登場以後の派生モデルの系譜、拡散モデルの登場、基盤モデルとマルチモーダルモデルといった項目は第1章の歴史から地続きに並び、第2章では大規模言語モデル（LLM）の学習が事前学習→ファインチューニング→人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）という段階で進むこと、出力の振れ幅を決める生成パラメータ（Temperature、Top-pなど）が扱われます。
ここは技術の章ですが、数式の計算は求められていません。求められているのは「どの段階で何が決まるのか」という順序の理解です。事前学習とファインチューニングを入れ替えた説明文や、Temperatureを上げると出力が安定すると書いた選択肢を判別できれば十分に対応できます。
第3章「AIエージェント」で学ぶ内容（改訂で独立した章）
改訂でもっとも性格が変わったのがこの章です。旧シラバスでは第3章「現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向」の中の一部項目でしたが、改訂版では独立した章になりました。シラバスの中項目には次のような並びがあります。
- AIエージェントとは：定義、従来の対話型生成AIとの違い、自律性のレベルの考え方
- RAG（検索拡張生成）：必要とされる理由と仕組み、発展形、ユースケース、主なツール
- AIエージェントの仕組み：LLMを中核とした構成要素、推論と行動のフィードバックループ
- AIエージェントの評価
さらにGUGAの発表によれば、RAG・MCP（Model Context Protocol）に関する内容が更新され、コンテキストエンジニアリングとプロンプトインジェクションが新たな項目として追加されました。
この章は市販の古い教材でいちばん埋まらない部分です。旧版テキストや改訂前に書かれたまとめ記事では、AIエージェントが数ページしかないか、まったく触れていないこともあります。2027年2月試験以降を受けるなら、ここは改訂版の教材かGUGAのシラバスそのもので補う前提で計画を立ててください。
第4章「生成AIのリスク予防・AI倫理・ガバナンス」で学ぶ内容
旧シラバスの第4章「情報リテラシー・基本理念とAI社会原則」が、名称ごと変わって拡充された章です。GUGAの発表では、利用者の判断・責任に関するマインドセットや、組織のAIガバナンスを整備するための観点が項目として追加され、シャドーAIや安全保障といったトピックが盛り込まれたとされています。
シラバスの詳細キーワードとして挙げられているのは、ハルシネーション、情報漏えい、個人情報、プライバシー侵害、著作権、知的財産権、肖像権、パブリシティ権、名誉毀損、信用毀損、差別、偏見、バイアス、ディープフェイク、なりすまし、フィッシング、マルウェア、脆弱性探索などです。
キーワードの数を見ればわかるとおり、範囲がもっとも広いのはこの章です。そして法務・ガバナンス系の文書を仕事で読まない人にとっては、一番時間がかかる章にもなります。試験名が「生成AIリスクを予防する資格試験」と説明されていることからも、軽く流せる章ではありません。
第5章「生成AIの実践と活用事例」で学ぶ内容
プロンプトエンジニアリングと、実務での使い方を扱う章です。GUGAの発表では、マーケティング・クリエイティブ制作・データ分析・アプリ開発といった業務別の活用方法と業種別の事例が追加され、AI出力の評価・検証方法までが範囲に含まれるとされています。
生成AIを日常的に使っている人にとっては、体感でわかっている話が多い章です。逆にプロンプトを書いた経験がない人には、言葉だけで覚える章になってしまいます。実際に手元のツールで短いプロンプトを数本書いてから読むと、定着が変わります。
対策の優先順位はどう決めますか？配点が非公表でも決められます
GUGAは章ごとの出題数と配点を公開していません。したがって「配点が高い章から」という決め方はできません。公開されている情報だけで優先順位を決める手順を示します。
- シラバスを開いて章ごとに仕分けする（30分）：GUGA公開のシラバスを上から読み、中項目ごとに「説明できる／聞いたことはある／初めて見る」の3つに印を付けます。この時点では勉強しません。範囲の地図を作る作業です。
- 「初めて見る」が多い章を先に置く：全章を均等に回すと、すでに知っている章で時間を使い切ります。多くの社会人は第4章（リスク・倫理・ガバナンス）と第3章（AIエージェント）に印が集まります。順序は得意不得意で決めてよく、章番号どおりに進める必要はありません。
- 改訂で拡充された章を厚くする：GUGAが「拡充した」と明示しているのは第3章のAIエージェント関連と第4章のリスク予防・AI倫理・ガバナンスです。出題数は非公表なので断定はできませんが、主催団体が内容を増やしたと発表している領域は、公開情報から言える唯一の重み付けの手がかりです。
- 最後に60分60問で通して解く：範囲が頭に入っても、1問あたり約1分の配分を試していないと取りこぼします。当日の配分は生成AIパスポート当日の時間配分｜60問60分の解き方と直前確認で扱っています。
各章の理解を確かめる練習問題は生成AIパスポートの予想問題12問｜章別の解き方と落とし穴にあります（過去問の転載ではなく、公開されている出題範囲に基づく予想問題です）。残り日数が少ない場合の詰め方は生成AIパスポートは1週間で間に合う？残り7日・3日・前日の勉強法をご覧ください。
出題範囲の把握でよくある失敗
失敗1：旧シラバス向けの教材で改訂版の試験に臨む
いちばん多い取り違えです。2026年10月試験までと2027年2月試験からでは範囲が違います。中古で買った旧版テキストや、改訂前に作られたまとめ記事だけで進めると、第3章のAIエージェント関連と第4章の追加項目がまるごと抜けます。差分の確認はシラバス改訂の変更点の記事へ。
失敗2：「配点」を名乗る数字を信じて章を捨てる
「第2章が◯割」といった配点表をウェブ上で見かけることがありますが、GUGAは章ごとの出題数・配点を公開していません。出典のない配点を根拠に章を捨てるのは、範囲の広い第4章を落とす事故につながります。本記事でも配点は書きません。
失敗3：章タイトルだけ読んで中身を飛ばす
章タイトルは短いので「だいたい知っている」と感じやすいのですが、シラバスには中項目・学習目標・詳細キーワードまで書かれています。第1章を「AIの歴史か、知ってる」と飛ばすと、ルールベースと機械学習の切り分けや識別系と生成系の違いといった、設問になりやすい箇所を落とします。読むのはシラバスの章名ではなく中項目です。
失敗4：用語の暗記だけで止まる
詳細キーワードを一覧で覚えても、「どの場面で問題になるのか」が結び付いていないと選択肢で迷います。とくに第4章は、著作権・個人情報・肖像権のように似ているが守る対象が違う概念が並びます。言葉の定義と、それが問題になる場面を1つずつ対にして覚えてください。
まとめ
- 生成AIパスポートの出題範囲はGUGA公開シラバスの5章。2027年2月試験より適用の改訂版は「AIの基礎と歴史」「生成AI」「AIエージェント」「生成AIのリスク予防・AI倫理・ガバナンス」「生成AIの実践と活用事例」です。
- 章の数は旧シラバスも5章。変わったのは配置で、AIエージェントが独立章になり、リスク・倫理・ガバナンスの章が拡充されました。
- 章ごとの出題数・配点は非公開。配点を根拠に章を捨てないでください。
- 優先順位は、シラバスの中項目を仕分けして初めて見る章とGUGAが拡充したと発表した章に時間を寄せる形で決められます。
- 2026年10月試験までは旧シラバス、2027年2月試験からは改訂版。受験回を決めてから教材を買うのが安全です（2026年10月時点）。
よくある質問
Q1. 生成AIパスポートの出題範囲は何章ですか？
5章です。2026年10月時点でGUGAが公開しているシラバス（2027年2月試験より適用）は、第1章「AIの基礎と歴史」、第2章「生成AI」、第3章「AIエージェント」、第4章「生成AIのリスク予防・AI倫理・ガバナンス」、第5章「生成AIの実践と活用事例」の5章構成です。2026年10月試験まで適用の旧シラバスも5章で、第3章が「現在の生成AI（ジェネレーティブAI）の動向」、第4章が「情報リテラシー・基本理念とAI社会原則」、第5章が「テキスト生成AIのプロンプト制作と実例」でした。
Q2. どの章から勉強すればいいですか？配点の高い章はどこですか？
章ごとの出題数・配点はGUGAが公開していないため、配点順の優先順位は作れません。公開情報から言えるのは、GUGAが改訂でAIエージェント関連（第3章）とリスク予防・AI倫理・ガバナンス（第4章）を拡充したと発表している点です。まずシラバスの中項目を「説明できる／聞いたことはある／初めて見る」で仕分けし、初めて見る項目が多い章から着手するのが、根拠のある決め方になります。
Q3. シラバスはどこで見られますか？出題範囲は公式のシラバスだけで足りますか？
GUGAの公式サイトでシラバスがPDFで公開されています（2026年10月時点の掲載は2027年2月試験より適用版）。シラバスには大項目・中項目・学習目標・学習項目・詳細キーワードが載っており、何が問われるかの範囲は確認できます。ただし各キーワードの解説は含まれないため、内容の理解には公式テキストや認定講座などの教材が別に必要です。本記事の内容もGUGAの公表情報に基づく要約で、シラバス本体の代わりにはなりません。
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本記事はGUGA（一般社団法人生成AI活用普及協会）の公表情報をもとに、AI資格ナビ編集部が2026年10月時点でまとめたものです。当サイトは主催団体とは関係のない非公式の情報サイトです。出題範囲は改訂されます。受験前に必ず主催団体の公式ページで最新のシラバスをご確認ください。
