最新シラバス対応！G検定対策のポイント

AIを取り巻く環境は凄まじいスピードで変化しています。これに合わせて、G検定の出題基準となる「シラバス」も定期的に改訂されています。特に、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）をはじめとした「生成AI」の急進に伴い、試験範囲が大幅にアップデートされました。本コラムでは、最新のシラバス（2025年以降の最新版を含む）で狙われやすいポイントを整理して解説します。

1. 「生成AI・大規模言語モデル（LLM）」の超重要キーワード

かつてのG検定では、自然言語処理の基礎（Word2VecやRNNなど）が中心でしたが、最新のシラバスではトランスフォーマー（Transformer）以降の技術がメインとなって出題されます。以下の単語はクイズでも頻出です。

• トランスフォーマー（Transformer）：注意機構（Attention）を用いたニューラルネットワーク。現在のLLMのすべての基礎になっています。
• アテンション（Self-Attention）：入力シーケンスの中の「どの単語に注目すべきか」を動的に重み付けする仕組み。
• ファインチューニングとLoRA：事前学習済みモデルに特定のデータセットを追加学習させてカスタマイズする技術。特に「LoRA（Low-Rank Adaptation）」などの軽量高速なチューニング手法が狙われます。
• RAG（Retrieval-Augmented Generation）：外部のデータベースから関連する情報を検索し、その情報をプロンプトに付け加えてLLMに解答させる技術。ハルシネーション（嘘の出力）を防ぐ目的で多用されます。

2. AIをめぐる「法律と規制」の最新動向

社会実装が進んだことで、AIの利用に伴う法律や規制の問題が大きく取り上げられるようになりました。ここは点数が稼ぎやすい「暗記分野」ですが、法改正なども絡むため常に最新情報が必要です。

• EUのAI法（AI Act）：世界初となる包括的なAI規制法。AIのシステムをリスク（許容できないリスク、高リスクなど）に応じて分類し、異なる義務を課しています。
• 著作権と生成AI：日本国内の著作権法第30条の4など、AI開発のための情報解析に他者の著作物を原則として許諾なしで使えるというルールと、その「ただし書き（著作権者の利益を不当に害する場合）」のバランスが重要視されます。
• 広島AIプロセス：G7サミットを契機に発足した、高度なAIシステムに関する国際的なルールメイキングの枠組み。

3. 「社会実装とデータ準備」の実践キーワード

ビジネス視点（ジェネラリスト）として、プロジェクトを成功させるための実践的知識も強化されています。

• グリーンAI（Green AI）：LLMの学習などによる莫大な電力消費・CO2排出を問題視し、環境負荷を低減するAI開発の姿勢。対義語は精度向上だけを求めるRed AI。
• エッジAIと軽量化：スマートフォンやIoT端末など、ネットワークの末端（エッジ）でAIを動かす技術。知識の蒸留（Distillation）、プルーニング（剪定）、量子化（Quantization）といったモデル軽量化手法が頻出します。
• アノテーション（Annotation）：生データにラベル（正解情報）を付与する作業。教師あり学習用の高品質なデータセット作りに欠かせない工程です。

対策のコツ

最新の技術や法律は、古い参考書には載っていません。本アプリの「第7章：社会実装」「第8章：法律と倫理」のクイズプールには、これらの最新キーワードに完全対応した模擬問題が多数用意されています。何度も解いて、新しい単語に耳（目）を慣らしていきましょう！