生成AIパスポートのカンペ（カンニングペーパー）は試験中に見てよいのか、不安な方もいるのではないでしょうか。

結論として、試験本番でカンペは使えませんが、勉強用のカンニングペーパーは合格を支える暗記ツールとなります。

作り方5ステップから2027年試験に対応したシラバスの重要論点まで、順番に解説します。

生成AIパスポート試験でカンペ（カンニングペーパー）は使える？

生成AIパスポート試験の本番で、カンペ（カンニングペーパー）は使えません。

実施団体が試験中の外部情報の閲覧を禁止しており、メモやテキストの参照も不正にあたります。

一方で、検索される「カンペ」には2つの意味があります。

ひとつ目は試験中に見る本番用のカンニングペーパー、2つ目は勉強用の用語一覧や弱点ノートです。

本記事で扱うのは2つ目の勉強用カンペだけで、本番用の作り方は紹介しません。

WEB上で有名な「究極カンペ」も頭の中に作る用語マップの意味で、試験に持ち込む前提の資料ではありません。

【結論】試験中のカンペ・メモ・テキスト参照は禁止

生成AIパスポート試験では、試験中のカンペ・メモ・テキストの参照が禁止されています。

実施団体は一般社団法人生成AI活用普及協会（以下、GUGA）です。

GUGAは「試験に関係のない外部情報を閲覧し、解答取得に利用する行為」を禁止事項として明示しています。

参考書・ノート・カンニングペーパーの参照も、外部情報の利用にあたるため認められていません。

自宅で受けられるIBT方式の試験でも、手元資料の持ち込みが黙認されるわけではありません。

なお、テキスト持ち込みが話題になるG検定は別の試験のため、ルールの混同は禁物です。

不正の具体例や判定の仕組みは、以下の関連記事で詳しく解説しています。

関連記事：生成AIパスポートでカンニングはNG！カメラ監視や不正検知の仕組みを解説

※引用：「生成AIパスポート 試験概要」一般社団法人生成AI活用普及協会

メモアプリ・別タブ・スマホも外部情報の閲覧にあたる

メモアプリ・ブラウザの別タブ・スマホの用語集も、生成AIパスポート試験では外部情報の閲覧にあたります。

GUGAは、チャット・検索・画像解析・メモ・リモート操作など、試験に直接関係しないアプリの起動や使用を禁止しています。

紙のカンペをデジタルのメモに置き換えても、不正である点は変わりません。

例えば、ノートアプリに用語集を貼り付けて別画面に開いておく方法も禁止の対象です。

試験用の画面だけを開き、ほかの画面をすべて閉じた状態が正しい受験環境です。

通知が届くだけでも画面のフォーカスが外れる恐れがあるため、関係のないアプリは受験前にすべて終了させておきましょう。

画面を切り替えた操作が記録される仕組みは、前述のカンニング解説記事で確認できます。

試験中は紙もデジタルも見ない、と覚えておいてください。

※出典：「生成AIパスポート 試験概要」一般社団法人生成AI活用普及協会

60分60問ではカンペを見る時間が足りない

規約違反である点を抜きにしても、60分60問の生成AIパスポート試験にはカンペを見る時間がありません。

1問あたりに使える時間は平均1分です。

設問を読み、四肢択一の選択肢を比べるだけで1分は過ぎていきます。

用語集をめくって答えを探す受け方は、時間配分の面から見ても成立しません。

全問を解き終えてから見直す余裕を作るには、1問1分のペース維持が欠かせません。

カンペに頼る前提で臨むと、解答スピードが落ちて不合格のリスクが上がります。

さらに、手元資料の存在は不正の疑いまで招きます。

迷った問題に時間を回すためにも、知識問題では即答できなければなりません。

合格への戦略は、重要用語をあらかじめ頭に入れて即答できる状態を作ることです。

カンペは試験中の命綱ではなく、試験前に使い切る暗記装置と位置づけましょう。

不正と判断されると試験無効・失格になる

生成AIパスポート試験で不正と判断されると、当該試験は無効（失格）になりえます。

GUGAは、ログ・映像・操作履歴などから不正を合理的に判断すると公表しています。

試験中に注意されなくても、記録の検証であとから不正と判定されかねません。

一度の出来心が、積み上げた勉強時間と受験料の両方を失う結果につながります。

罰則の詳細・カメラの要否・禁止行為の一覧は、カンニングを解説した関連記事に譲ります。

そのため、受験者が取るべき安全策はただひとつ、カンペを見ないことです。

疑われる状況を作らないよう、机の周りの整理も受験前に済ませておきましょう。

関連記事：生成AIパスポートでカンニングはNG！カメラ監視や不正検知の仕組みを解説

※出典：「生成AIパスポート 試験概要」一般社団法人生成AI活用普及協会

生成AIパスポートの勉強用カンペ（カンニングペーパー）の作り方5ステップ

生成AIパスポートの勉強用カンペ（カンニングペーパー）は、次の5つのステップで作ります。

• ステップ1｜公式シラバスから用語を1行ずつ抜き出す
• ステップ2｜一言定義を自分の言葉で20〜40字書く
• ステップ3｜混同しやすい対語を同じ行に置く
• ステップ4｜理解度と復習日を付けて弱点だけ残す
• ステップ5｜試験前日はカンペを閉じて問題だけで仕上げる

それぞれ詳しく解説します。

完成の基準は、試験前日にカンペを見なくても答えられるかどうかです。

まず、当日に持っていく紙を作るわけではない点を押さえておきましょう。

ステップ1｜公式シラバスから用語を1行ずつ抜き出す

生成AIパスポートのカンペを作る時は、GUGA公式シラバスから用語を1行ずつ抜き出しましょう。

起点にする資料は、受験する試験年度に対応したGUGA公式シラバスと公式テキストです。2027年試験を受験する方は、2027年試験シラバス対応の公式テキストを使用しましょう。

シラバスの改訂時期や適用開始日は年度によって異なる可能性があるため、受験前にGUGA公式サイトで確認しましょう。

WEB上の用語30選のようなまとめから写す方法は、抜け漏れの原因となります。

シラバスに並ぶ大項目・中項目・学習項目を、表計算ソフトの行へひとつずつ転記してください。

古いまとめには、2026年シラバスで追加されたRAG・AIエージェント・MCP・AI新法が載っていない恐れがあります。

このように、最新のシラバスを起点にすれば改訂項目の取りこぼしを防げます。

用語の行が増えすぎても、あとのステップで弱点だけに絞り込むため問題ありません。

※参考：「生成AIパスポート試験シラバス」一般社団法人生成AI活用普及協会

ステップ2｜一言定義を自分の言葉で20〜40字書く

用語を抜き出したあと、一言定義を自分の言葉で20〜40字にまとめます。

公式テキストの説明を丸写しせず、四肢択一の選択肢を見抜ける粒度まで削るのがコツです。

例えば、ハルシネーションなら「事実と異なる内容を生成してしまう現象」のようにまとめます。

WikipediaやWEBサイトの定義をそのまま貼り付ける方法は避けてください。

市販テキストの長文を書き写す使い方も、著作権の観点で問題が残ります。

生成AIパスポートの本番で問われるのは、定義の文言ではなく意味の理解です。

自分の言葉に直す過程そのものが、記憶への定着を助けます。

20〜40字に収まらない用語は、理解があいまいなサインだと考えましょう。

一言定義は、あとから見直すたびに短く磨き直して構いません。

ステップ3｜混同しやすい対語を同じ行に置く

一言定義を書けたら、混同しやすい対語を同じ行に置きます。

生成AIパスポート試験の選択肢には、意味の近い用語が並びます。

特に用語を単体で覚えるだけでは、対になる相手との見分けが付きません。

行のレイアウトは、次の4列が使いやすい形です。

用語	一言定義	混同しやすい相手	見分け方
ハルシネーション	事実と異なる内容を生成してしまう現象	バイアス	嘘の生成か、データの偏りかで区別

対語の欄が埋まらない用語は、単独で問われても解きやすい用語です。

表計算ソフトなら、列の並べ替えで対語の抜けをすぐ確認できます。

どの組み合わせを押さえるべきかは、後半の混同ポイント5つで詳しく解説します。

ステップ4｜理解度と復習日を付けて弱点だけ残す

生成AIパスポートのカンペは、理解度と復習日を付けて弱点だけを残す形に育てます。

全シラバスを1枚に圧縮しようとすると、読み返す気が起きない資料になってしまいます。

各行に理解度をA・B・Cの3段階で記入してください。

残す行は、理解度Cの行と問題集で間違えた行だけです。

理解度AとBの行は、思い切って別のシートへ移してしまいましょう。

目的は完璧な百科事典を作ることではなく、落とす用語をゼロにすることです。

また、復習した日付を書いておくと放置している弱点がひと目でわかります。

行が減るほど復習は速く回り、直前期の負担も軽くなります。

復習日の欄は、日付を書くだけで構いません。

ステップ5｜試験前日はカンペを閉じて問題だけで仕上げる

試験前日は、カンペを閉じて問題演習だけで仕上げます。

生成AIパスポート試験の本番は、60分で60問を思い出しながら解き切る形式です。

直前期に必要なのは、見て安心する作業ではなく思い出す訓練です。

模擬問題を60問通しで解き、誤答した時だけカンペを開いてください。

通しの演習は、本番と同じ60分の制限時間を計って行いましょう。

前日に見ないと不安が残る用語は、当日の朝までに暗記し切りましょう。

あわせて、試験当日は机の上から紙のカンペ・スマホ・サブモニターをすべて片づけます。

手元に何も置かない状態で正答できれば、カンペは役目を終えています。

作り方の最後が片づけで終わるのは、本番でカンペを使わない大前提があるためです。

【2027年試験対応】生成AIパスポートのカンペ（カンニングペーパー）に入れる重要論点5つ

2027年試験に対応した生成AIパスポートのカンペ（カンニングペーパー）には、次の5つの論点を入れましょう。

• 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

それぞれ詳しく解説します。

あわせて、各論点ではカンペに残す観点の例を表で示します。

用語を網羅する一覧は作らず、採否は受験年度に対応した公式シラバスと公式テキストで確認してください。

第1章｜AIの基礎と歴史

第1章の「AIの基礎と歴史」では、AIブームの特徴や機械学習の分類、生成モデルの仕組みなど、混同しやすい論点をカンペに整理しましょう。

AIの基本的な仕組みや歴史に加えて、ニューラルネットワークやディープラーニングなども学習範囲に含まれます。

特にVAE・GANは、それぞれの仕組みの違いを押さえておくと復習しやすくなります。

論点	カンペに書く一言	テキストで確認すること
AIブーム	第一次は探索・推論、第二次はエキスパートシステム	ブームが冬の時代に転じた理由
機械学習の3分類	教師あり・教師なし・強化学習をラベルと報酬で区別	各分類の代表的な手法
過学習	訓練データに適合しすぎて未知のデータへの対応力が下がる状態	正則化やドロップアウトによる対策
VAE	データを潜在空間に変換し、そこから新しいデータを生成する	エンコーダとデコーダの役割
GAN	生成器と識別器を競わせながらデータを生成する	2つのネットワークの関係

表の一言で思い出せない論点は、受験年度に対応した公式テキストの該当ページへ戻りましょう。

詳しい定義の暗記はテキストに任せ、カンペには判断の決め手だけを書くのが第1章のコツです。

第2章｜生成AI

第2章では、Transformerや拡散モデル、生成AIの学習・推論プロセス、主要な生成AIサービスの特徴を押さえましょう。

論点	カンペに書く一言	テキストで確認すること
Transformer	Attention機構を用いて情報同士の関係性を捉える	LLMとの関係
拡散モデル	ノイズを段階的に除去してデータを生成する	画像生成での活用
ファインチューニング	事前学習済みモデルを追加データで調整する	事前学習との違い
マルチモーダル	テキスト・画像・音声など複数の形式を扱う	対応するサービスの例
主要サービス	ChatGPT・Gemini・Claude・Copilotと提供元	シラバス上の表記

特に、ChatGPT・Gemini・Claude・Copilotなどのサービス名は、シラバスの表記で書いてください。

モデル名の更新は早いため、最新ニュースの名称ではなく試験範囲の表記に合わせるのが安全です。

第3章｜AIエージェント

第3章では、AIエージェントの仕組みやRAG、MCPなどの外部連携技術を学びます。

2027年試験対応のシラバスでは、コンテキストエンジニアリングやプロンプトインジェクションなども学習項目に含まれています。

古いカンペに載っていない用語が多く、生成AIパスポートの合否を分けやすい範囲でもあります。

論点	カンペに書く一言	テキストで確認すること
RAG	外部知識を検索してから回答を生成する仕組み	チャンクとベクトルデータベース
AIエージェント	目標に向けてタスクを自律的に実行するAI	仕組みとツールの事例
MCP	AIエージェントと外部ツールをつなぐ連携の仕組み	外部連携の流れ
A2A	AIエージェント同士の連携を支える仕組み	MCPとの役割の違い
コンテキストエンジニアリング	AIに渡す情報や文脈を目的に合わせて設計する	プロンプトエンジニアリングとの違い
プロンプトインジェクション	悪意のある指示によってAIの動作を誘導する攻撃	外部情報を扱う際のリスク

2025年以前のまとめを写したカンペには、RAG・AIエージェント・MCPが丸ごと抜けている恐れがあります。

そのため、行を足す前に必ず最新シラバスと突き合わせてください。

第4章｜生成AIのリスク予防・AI倫理・ガバナンス

第4章では、生成AIのリスク予防やAI倫理、ガバナンスに関する知識を学びます。

個人情報保護や著作権などの法制度に加えて、シャドーAI、AI出力の検証、組織のAIガバナンスなども押さえましょう。

制度の名前と枠組みを正確に覚えれば得点に直結するため、カンペ向きの範囲です。

一方で名称の似た制度が多く、正確に区別できないと選択肢で迷います。

論点	カンペに書く一言	テキストで確認すること
個人情報保護法	要配慮個人情報や匿名加工情報など区分の違い	各区分の定義と扱い方
著作権	学習に使う場面と生成物の権利は分けて考える	著作権法30条の4の位置づけ
AI事業者ガイドライン	AI開発者・AI提供者・AI利用者の役割を整理する	基本理念と各主体の責務
AI新法	2025年6月4日公布のAI推進に関する法律	正式名称と基本構造
ディープフェイク	本物と見分けにくい偽画像・偽映像を生成する技術	なりすましや偽情報などのリスク
シャドーAI	組織が承認していないAIを業務で利用すること	情報漏えいなどのリスク
AIガバナンス	AIを安全・適切に活用するための管理体制	社内ルールと責任分担

ただし、法律の条文番号や施行日をカンペに書く時は、公式の一次資料で最新の内容を確かめてください。

改正後に古い数字を覚え続けると、覚えた内容がそのまま誤答につながります。

第5章｜生成AIの実践と活用事例

第5章では、プロンプトエンジニアリングに加えて、文書作成やマーケティング、データ分析、業務自動化など、生成AIの実践的な活用方法を学びます。

プロンプトの構成要素や技法に加えて、業務で生成AIを活用する方法も押さえておきましょう。

論点	カンペに書く一言	テキストで確認すること
プロンプトの要素	Instruction・Context・Input Data・Output Indicator	4要素それぞれの役割
Zero-ShotとFew-Shot	例示なしで頼むか、例を見せてから頼むか	使い分けの場面
Chain-of-Thought	段階的な推論を促すプロンプト技法	Zero-Shot・Few-Shotとの違い
文書作成	メール・議事録・要約・翻訳などへの活用	目的に合った指示の出し方
データ分析	データの整理・集計・可視化を支援する	出力結果の検証方法
業務自動化	定型作業や複数工程の処理をAIで支援する	AIエージェントとの関係

一方、プロンプトの長い例文をカンペに貼る必要はありません。

プロンプトの構成要素や技法は、名前と特徴を1行ずつ整理すると復習しやすくなります。

また、文書作成やデータ分析などの活用事例は、業務の目的と生成AIの役割を対応させて覚えましょう。

生成AIパスポートのカンペ（カンニングペーパー）で整理すべき混同ポイント5つ

生成AIパスポートのカンペ（カンニングペーパー）で得点に直結するのは、混同しやすい用語の整理です。

整理すべき混同ポイントは次の5つです。

• 教師あり学習・教師なし学習・強化学習
• ハルシネーションとバイアス
• ファインチューニング・プロンプトエンジニアリング・RAG
• Zero-ShotとFew-Shot
• 学習データの著作権とAI生成物の著作権

それぞれ詳しく解説します。

あわせて、用語30選の丸写しではなく、自分が迷った組み合わせだけを表にする方針も覚えておきましょう。

教師あり学習・教師なし学習・強化学習

教師あり学習・教師なし学習・強化学習は、ラベルの有無と報酬の考え方で見分けます。

生成AIパスポート試験でも、機械学習3分類の違いは問われやすい論点です。

用語	一言	試験での見分け方
教師あり学習	正解ラベル付きのデータで学ぶ	分類・予測の例なら教師あり
教師なし学習	ラベルなしのデータから構造を見つける	クラスタリングの例なら教師なし
強化学習	試行錯誤と報酬で行動を最適化する	報酬・ゲームの例なら強化学習

なお、具体例は公式テキストに載っている例をひとつずつ対応づけて覚えてください。

3分類の区別が付けば、ディープラーニングとの関係も整理しやすくなります。

独自の例を増やすより、出題で使われる例に合わせるほうが本番で迷いません。

ハルシネーションとバイアス

ハルシネーションとバイアスは、嘘の生成か、偏りによる不公平かで区別します。

どちらも生成AIのリスクとして、生成AIパスポートで問われやすい用語です。

原因がデータ側にあるのがバイアス、出力側に出るのがハルシネーションです。

用語	一言	試験での見分け方
ハルシネーション	事実と異なる内容をもっともらしく生成する現象	出力の正しさが論点の設問
バイアス	学習データの偏りが不公平な出力を生む問題	公平性が論点の設問

また、対策の違いもセットで覚えましょう。

ハルシネーションには人間による検証やRAGの活用が、バイアスには学習データの見直しが対策の軸です。

対策を入れ替えたひっかけの選択肢にも対応できるよう、行を分けてカンペに書いてください。

ファインチューニング・プロンプトエンジニアリング・RAG

ファインチューニング・プロンプトエンジニアリング・RAGは、AIの中身を変えるか使い方を変えるかで整理します。

生成AIパスポートの2026年シラバスでは、RAGが独立した学習項目になりました。

用語	一言	試験での見分け方
ファインチューニング	追加データでモデル自体を再学習する	モデルの中身を変える手法
プロンプトエンジニアリング	入力文を工夫して出力の質を高める	モデルはそのまま・入力の工夫
RAG	外部知識を検索してから回答を生成する	モデルはそのまま・検索を挟む

モデルに手を加える手法はファインチューニングです。

一方、プロンプトエンジニアリングとRAGは、モデルを変えずに使い方で精度を高める工夫です。

3つの関係を1行ずつ並べておけば、組み合わせを問う設問でも整理して答えられます。

Zero-ShotとFew-Shot

Zero-ShotプロンプティングとFew-Shotプロンプティングは、例示の有無で見分けます。

生成AIパスポートの第5章には、Zero-ShotやFew-Shotなどのプロンプティング技法が含まれています。

用語	一言	試験での見分け方
Zero-Shot	例を見せずにそのまま依頼する	設問文に手本の例が出てこない
Few-Shot	少数の例を見せてから依頼する	設問文に手本の例が示される

ちなみに、Shotは手本の数を指すと一言添えておくと記憶に残ります。

プロンプトの4要素に触れる時は、シラバスどおりの表記に合わせてください。

4要素の表記はInstruction・Context・Input Data・Output Indicatorです。

独自の言い換えをカンペに書くと、本番の選択肢と表記がずれて迷う原因となります。

学習データの著作権とAI生成物の著作権

学習データの著作権とAI生成物の著作権は、場面を分けて覚えます。

生成AIパスポートの第4章では、学習の段階と生成の段階を混ぜた選択肢がひっかけになりやすいところです。

論点	一言	試験での見分け方
学習データの著作権	著作権法30条の4により一定の条件で学習利用が認められる	問われているのは学習の段階
AI生成物の著作権	人間の創作的な関与の程度で判断が分かれる	問われているのは生成の段階

文化庁の「AIと著作権に関する考え方について」でも、学習と生成は分けて整理されています。

著作権の扱いは断定を避けた表現が多い分野のため、カンペにも言い切りの形で書かないでください。

あわせて、文化庁の一次資料で最新の整理を確認しておくと安心です。

※参考：「AIと著作権」文化庁

生成AIパスポートのカンペと公式テキスト・問題集の使い分け3つ

生成AIパスポートのカンペと公式テキスト・問題集は、公式テキストを軸にカンペを補助へ回すのが正しい使い分けです。

まずテキストで全体を学び、問題集の誤答をカンペに集めて、アプリは確認用に回します。

使い分けのコツを3つに整理して解説します。

受験年度に対応した公式テキストで全体を学び、カンペには弱点だけ残す

生成AIパスポートの出題範囲を体系的に学ぶには、受験年度に対応した公式テキストを使用しましょう。

2027年試験向けには、『AXリテラシー教科書 生成AIパスポート 公式テキスト 2027年試験シラバス対応』が2026年11月24日に発売予定です。

まず公式テキストで全体を通読し、カンペには理解しきれなかった用語だけを残しましょう。

カンペの役割は全範囲の要約ではなく、弱点の索引です。

索引が薄いほど、直前の見直しは短時間で終わります。

テキストを読まずにWEBのカンペだけを暗記する方法は、言い換えられた設問に対応できません。

出題の言い回しは毎回変わる前提で、意味から理解する読み方を心がけましょう。

公式テキストの通読は1周で終わらせず、演習と並行して2周目以降を回すのが基本です。

2周目以降は、間違えた章だけを拾い読みする形で構いません。

章ごとの読了後にカンペの該当行を見直すと、定義のずれを早めに直せます。

実際に不合格になった原因の分析は、以下の関連記事で確認できます。

関連記事：生成AIパスポートに落ちた・不合格の原因5つ！再挑戦で合格する勉強のコツも解説

問題集の誤答だけをカンペに追記する

問題集を解いたら、誤答した問題だけを生成AIパスポートのカンペに追記します。

インプット用のカンペを先に完成させる必要はありません。

間違えるたびに行を足す運用のほうが、弱点だけが集まる密度の高いカンペに育ちます。

生成AIパスポート試験の過去問は公開されていないため、演習の材料は市販の問題集・模擬問題です。

ただし、正解の選択肢だけを丸暗記する書き方は、言い回しを変えた出題で崩れます。

誤答の行には、間違えた理由と正しい見分け方まで書き添えてください。

理由まで書いた行は、次に同じ選択肢で迷った時の判断材料となります。

週の終わりに誤答行だけを見直す時間を決めておけば、復習の抜けも起きません。

勉強の進め方の全体像は、以下の関連記事が参考となります。

関連記事：生成AIパスポートの勉強方法・勉強時間は？独学で合格できる？

アプリ・LINEクイズは確認用、カンペの代わりにはしない

GUGA公式LINEのAIクイズと市販の学習アプリは、スキマ時間の確認用と割り切りましょう。

公式LINEのクイズは○×形式で、四肢択一で問う生成AIパスポートの本番とは形式が違います。

クイズに正解できても、紛らわしい選択肢を比べて見抜く力は別に鍛える必要があります。

そのため、アプリだけで合格を狙う進め方はおすすめできません。

LINEクイズは無料で始められるため、申し込み前の力試しにも向いています。

本番形式の演習は、問題集と模擬問題で確保してください。

用語の意味を確かめる正本は、公式テキストと自分で作ったカンペに置いてください。

移動時間はアプリ、机に向かう時間はテキストと問題集、と場面で使い分けるのがおすすめです。

教材ごとの特徴や選び方は、以下の関連記事で比較しています。

関連記事：【2026】生成AIパスポート試験のテキスト・参考書・本おすすめ10選

生成AIパスポートのカンペ学習で失敗しやすい点3つ

生成AIパスポートのカンペ学習で失敗しやすいのは、丸暗記への依存・仕組みの理解不足・本番での参照の3つです。

いずれも、用語まとめだけで合格しようとした時に起きるつまずきです。

3つの失敗例と対策を順番に解説します。

ネットのカンペを丸暗記して公式テキストを読まない

ネットのカンペを丸暗記して公式テキストを読まない学習は、生成AIパスポートで落ちる典型例です。

無料の用語30選には、章の抜け・古いシラバス・粗い定義が混ざっている場合があります。

表現をそのまま覚える学習は、言い換えられた選択肢に対応できません。

定義の言い換えに強くなるには、自分の言葉で書き直す作業が欠かせません。

特に2026年シラバスは改訂項目が多く、古いまとめとの差が大きくなっています。

WEBのまとめを使う時は、必ず受験年度に対応した公式シラバスと公式テキストで裏取りしてください。

裏取りを省くと、誤った定義を覚えてしまう恐れがあります。

無料の情報は入口として便利でも、合否を預ける資料にはなりません。

用語だけ覚えて仕組み・事例が抜けている

用語の名前だけ覚えて、仕組みや事例の理解が抜けている状態も生成AIパスポートの失点原因です。

カンペに書けるのは一言の要約までです。

特に、RAGの処理の流れ・プロンプトの型・ビジネスでの活用例は、一言では説明しきれません。

仕組みと事例を問う設問には、公式テキストの解説と問題演習で備えましょう。

一言定義を書く時に理由まで自問すると、理解の穴が早く見つかります。

見つかった穴は、テキストの該当ページ番号をカンペにメモしておくとすぐ埋められます。

用語の暗記だけでは、理解を問う設問に対応できません。

カンペで用語を思い出し、テキストで仕組みを説明できる状態が合格の水準です。

本番でカンペを見ようとして時間切れ・不正扱いになる

本番でカンペを見ようとする行為は、時間切れと不正扱いの両方を招きます。

WEB上には、用語のまとめを手元に置いて受験できるとする情報も見られます。

手元の資料を参照する受け方は、GUGAが定める禁止事項への違反にほかなりません。

生成AIパスポート試験は1問あたり平均1分の時間制限があり、調べながら解く戦い方は成立しないでしょう。

勉強用に用語を1枚へ圧縮する作業は有効でも、当日に使ってよい理由にはなりません。

圧縮した1枚は、前日までの総点検で使い終えるのが正しい運用です。

机の上に置いた紙は、参照しなくても不正を疑われる対象になりえます。

受験前に机の周りを片づけ、疑われる要素を残さない状態で臨みましょう。

片づけの基準は、腕を伸ばして届く範囲に勉強道具を残さないことです。

つまり、試験を安全に終える条件は、カンペを作った本人がカンペを手放すことです。

生成AIパスポートのカンペ（カンニングペーパー）によくある質問

生成AIパスポートのカンペ（カンニングペーパー）について、よくある質問へ一問一答で回答します。

各回答は結論から示します。

本番のルールと勉強用カンペの線引きを、最後にまとめて確認しましょう。

カンニングペーパーと勉強用カンペの違いは？

カンニングペーパーは試験中に見る不正の道具で、勉強用カンペは試験前に使う用語整理の道具です。

言葉は似ていても、使う場面がまったく違います。

区別の基準は、試験の開始前に使うか、開始後に使うかの一点です。

不正の道具になるかは紙の中身ではなく、使う場面で決まる点を押さえておきましょう。

生成AIパスポート試験の本番でメモ・テキストを参照すれば、不正行為として失格の対象となります。

一方、試験前に用語をまとめて覚え切る使い方なら、勉強法として何の問題もありません。

本記事で扱ってきたのは、後者の勉強用カンペだけです。

勉強用カンペも、試験当日に机へ置けば不正を疑われかねません。

呼び方が同じ「カンペ」でも、使うタイミングで合法と不正が分かれる点が答えです。

カンペだけで生成AIパスポートに合格できる？

カンペの暗記だけで生成AIパスポートに合格するのは難しいでしょう。

試験では用語の意味に加えて、仕組み・事例・法制度の理解が問われます。

一言の要約だけでは、応用的な設問に対応しきれません。

カンペはあくまで、覚えた知識を確かめるための道具です。

合格率が高めといわれる試験でも、無勉強で受かるわけではありません。

まず、公式テキストの通読と問題演習を学習の軸に据えてください。

カンペを軸にした一夜漬けは、シラバス5章分の範囲に対して無理があります。

暗記が得意な方でも、事例を問う設問への備えとして演習は欠かせません。

テキスト1周と問題集の反復を終えたうえで、カンペを直前の総点検に使うのが結論です。

無料の用語集やカンペサイトはある？

無料で使える公式の学習資料はあります。

GUGAは、生成AIパスポートのシラバスPDF・サンプル問題・公式LINEのAIクイズを無料で公開しています。

まず公式の無料資料から確認すれば間違いがありません。

サンプル問題は3問と少ないものの、出題の形式と粒度をつかむ材料となります。

解いてみて手応えを感じない場合は、テキストの通読から始めてください。

第三者が公開する用語集・カンペサイトを使う時は、更新日と受験年度のシラバスへの対応を確かめてください。

便利にまとまっていても、正本は公式テキストと自分のカンペです。

用語集サイトの内容をカンペへ写す場合も、最後は公式シラバスとの突き合わせが欠かせません。

※参考：「生成AIパスポート試験 例題」一般社団法人生成AI活用普及協会

G検定のようにテキスト持ち込みはできる？

生成AIパスポート試験で、G検定のようなテキスト持ち込みはできません。

G検定では一部の回でテキスト参照が話題になりましたが、試験ごとにルールは別物です。

生成AIパスポートは、試験に関係のない外部情報の閲覧そのものを禁止しています。

受験のルールは、申し込み時に表示される規約でも確認を求められます。

他資格の体験談を根拠に、手元へ資料を置いて受験してはいけません。

ちなみに試験の性質も、生成AIの安全な活用を問う生成AIパスポートとディープラーニング全般を問うG検定で異なります。

似た名前のAI資格でも、当日のルールまで同じとは限らないと覚えておきましょう。

受験前にはGUGA公式サイトで最新の禁止事項を確認してください。

2つの試験の違いは、以下の関連記事で詳しく比較しています。

関連記事：生成AIパスポートとG検定の違いについて比較！どっちを受けるべき？

まとめ

生成AIパスポート試験の本番で、カンペ（カンニングペーパー）は使えません。

一方で、勉強用のカンペは、用語の抜き出し・一言定義・対語の整理・弱点の絞り込み・演習仕上げの5ステップで合格を支えます。

2026年シラバスでは、RAG・AIエージェント・AI新法などの論点が追加され、2027年試験向けにはAIエージェントやAIガバナンスなどの学習内容がさらに拡充されています。

古いまとめに頼らず、受験年度に対応した公式シラバスと公式テキストをもとに、自分のカンペを作成しましょう。

試験当日は机の上を空にして、覚え切った知識だけで臨みましょう。