G検定最強の合格講座2026 生成AI技術基礎編

• 約12分

  1

  イントロダクション

  • G検定の概要、受験環境、および全体的な出題分野
  • G検定の生成AI分野の出題傾向と難易度（用語の暗記ではなく仕組みの理解、実務応用やビジネス活用を意識したケーススタディの重視）
  • おすすめ学習法（テキストと問題集の両輪での学習、練習問題の反復、自分自身の言葉での説明）
  • 試験当日の心構え（時間管理、わからない問題の対処法）

  約10分

  2

  生成AIの全体像

  • 生成AIの基本仕組みと、従来AI（識別モデル）との違い
  • 代表的な生成モデルの種類と特徴
    • 代表的な文章生成AI（GPT, ChatGPT, Gemini, Llama, Claude）
    • 代表的な画像・動画生成AI（DALL-E 2, Stable Diffusion, Midjourney, Sora）
    • 代表的な音声・音楽生成AI（VALL-E, Voicebox, MusicLM, Jukebox）

  約18分

  3

  生成AIに与える命令の形式

  • プロンプトおよびプロンプトエンジニアリングの基本
  • 良いプロンプトの書き方と構成要素（命令、文脈、出力指示子、入力データ）
  • プロンプトエンジニアリングが現在でも重要な用途と、日常タスクにおける位置づけの変化
  • データサイエンティスト等による実務・活用事例（ダミーデータの生成など）
  • 生成AIへの指示を向上させる手法（Zero-shot, One-shot, Few-shot, Chain-of-Thought (CoT) Prompting）

  約30分

  4

  文章生成AI

  • LLM（大規模自然言語モデル）の事前学習とファインチューニング
  • GPTの進化（スケーリング則）と、確率モデル・次トークン予測による学習の仕組み
  • 自然言語処理の基盤モデル「Transformer」と「Attention」の仕組み
    • Self-AttentionとSource-Target Attentionの違い
    • Query・Key・Valueを用いたAttentionの重みと文脈表現の計算
  • GPTからChatGPTへ：安全で対話可能なAIにするための「RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)」
    • Step 1: 教師あり学習によるファインチューニング (SFT)
    • Step 2: 人間の評価に基づく報酬モデル (RM) の学習
    • Step 3: PPO (Proximal Policy Optimization) を用いた強化学習
    • モデル間の性能比較と評価

  約25分

  5

  画像生成AI

  • 画像生成AIの基本（Text-to-image, Image-to-image）
  • 敵対的生成ネットワーク (GAN) の仕組みと派生モデル（GeneratorとDiscriminator、Pix2Pix、CycleGAN、StyleGAN）
  • 変分オートエンコーダ (VAE) の概要
  • 拡散モデル (Diffusion Model) の仕組み（ノイズを加える順過程と、復元する逆過程）
  • DALL・E 2の基礎構造
    • CLIP：対照学習 (Contrastive Learning) によるテキストと画像の関連付けやZero-Shot画像分類
    • GLIDE：言語条件付き拡散モデル
  • DALL・E 3における改善点（強力な言語能力の適用によるプロンプト理解の向上、安全性の強化）

  約15分

  6

  生成AIに伴う課題

  • 生成AIが社会に及ぼす全般的なリスク（知的財産権、公平性・透明性、環境問題など）
  • ハルシネーション（幻覚）の発生要因と利用・提供側における対策
  • 様々な悪用事例（ソーシャルエンジニアリング、フェイク生成、著作権侵害、有害コンテンツの生成）
  • プロンプトインジェクション（入力の改ざん）による攻撃の仕組みと対策
  • コード生成能力の悪用によるセキュリティリスクと対策
  • 悪用や情報漏洩を防ぐための一般的な運用対策と仕組みづくり

※プログラム、タイトルは、予告なく変更される場合があります。