令和7年度 ITパスポート試験 公開問題 問28 解説 生成AIの定義と特徴
問28 生成AIに関する記述として，最も適切なものはどれか。
- ア 一切の学習を必要とせずに，新しいコンテンツを生成する。
- イ 過去のデータから項目間の相関などを学習したモデルを用いて，現在のデータから将来の値を予測して出力する。
- ウ 作成したシナリオに基づいて動作するソフトウェアロボットによって，業務を自動化する。
- エ 自然言語で指示された内容に従って，事前に学習したデータを基に，新しいコンテンツを生成する。 ✓ 正答
解説
生成AIに関する問題は、ITパスポートの最新トレンドを問う頻出分野です。選択肢の中から「生成AI」の定義として最も適切なものを1つ選ぶには、他の選択肢が何を指しているかを瞬時に見分けることが鍵となります。
生成AIの正しい定義と判断のポイント
正解のエにある通り、生成AIとは、大量のデータを事前に学習したモデルに基づき、利用者からの指示（プロンプト）に応じてテキスト、画像、プログラムコードなどの新しいコンテンツを創出する技術を指します。
各選択肢の判断根拠は以下の通りです。
ア：生成AIは学習が必要です。むしろ、大量のデータを事前に学習することで知識やパターンを獲得するため、この記述は誤りです。 イ：これは機械学習を用いた「予測AI（判別・回帰モデル）」の説明です。将来の売上予測や需要予測などを行う仕組みを指します。 ウ：これはRPA（Robotic Process Automation）の説明です。決まった手順を自動化するツールであり、新しい何かを生み出す生成AIとは役割が異なります。
これらを整理すると、生成AIの最大の特徴は「既存データの模倣や応用による新しい価値の創出」と「自然言語での対話的インターフェース」の2点に集約されます。
なぜこの知識が重要なのか
ITパスポートでこの問題が出題される背景には、ビジネス現場でのAI活用が急速に進んでいる現状があります。現在、多くの企業が生成AIを導入し、議事録の要約、メール文面の作成、プログラミング補助などの業務効率化に取り組んでいます。
生成AIを活用する上で重要なのは、AIができることと、できないことを明確に切り分ける力です。例えば、RPAのように「決められたルールを正確に実行する」業務にはRPAが向いており、「創造的なアイデア出しや要約」を行う業務には生成AIが向いています。技術の定義を正確に理解しておくことは、DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する担当者として、適切なツールを選択するための基本スキルとなります。
また、生成AIは「事前に学習したデータを基にする」という性質上、学習データに含まれない最新の情報については回答できなかったり、誤った情報を生成（ハルシネーション）したりするリスクもあります。試験対策としては、単なる定義だけでなく、こうした「生成AIの得意分野と限界」についてもセットで押さえておくと、今後の実務や応用問題にも対応しやすくなるでしょう。
参考リンク
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