Generative AI Testとは

「Generative AI Test」とは、日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供する、生成AIに関する知識と活用スキルを評価するためのミニテストです。このテストは、OpenAIやMidjourneyなどの生成AI技術を安全かつ効果的にビジネスで活用するために必要な知識を確認することを目的としています。また、このテストは生成AI業界で活躍するプロフェッショナルが作成しています。 https://www.jdla.org/certificate/generativeai/

Generative AI Test：試験概要と受験資格

受験資格： - どなたでも受験が可能です。

実施概要：

試験時間： 20分
問題形式：
- 択一式/多肢選択式：19問
- 記述式：1問
  - 注記：今回から記述問題が追加され、それに伴い試験時間も変更されています。
実施方法： オンライン実施（PCまたはスマートフォンで受験可能）

出題範囲： - シラバスに基づいた出題が行われます。

受験費用： - 2,200円（税込）

Generative AI Testを通じて目指すべき成果

1. 生成AIの理解と自信の向上：

生成AIの可能性の理解： 「生成AIに何ができるか？」という基本的な疑問に対する答えを得られます。
背景知識の習得： 生成AIがどのように機能するか、その背景にあるロジックを理解します。
リスク管理： 生成AIを利用する際の注意点、法律や倫理、セキュリティの問題について学びます。

2. 実践的なスキルの習得：

ビジネス活用知識： 生成AIをビジネスに活用するための具体的な知識とスキルを習得します。
事例の理解： 生成AIの具体的な活用例を学び、実際のビジネスシーンでの応用方法を掴みます。

3. ビジネスとキャリアへの影響：

革新的なアプローチ： 生成AIを用いた新しい課題解決手段を獲得し、ビジネスに革命をもたらします。
DX推進力： デジタル変革（DX）の推進に必要な、「生成AIの活用法」に関する自信と理解を深めます。
新ビジネスチャンスの創出： 生成AIを駆使したビジネスアイデアで新たな価値を生み出し、市場に新風を吹き込みます。
DX人材への変貌： 生成AIに関する知識と実績を積み、どの企業でも求められる人材へと成長します。

このテストを通じて、参加者は生成AIの深い理解とともに、ビジネスシーンでの実践的な応用能力を身につけることができます。それにより、自信を持ってデジタル変革をリードし、企業や個人のキャリアにおいて新たな価値を生み出すことが可能となります。

シラバス

生成AI技術の特徴と動向

技術的特徴:

テキスト、画像、音声の生成モデル: これらに共通する確率モデルやハルシネーション（Hallucination）の概念を理解。
大規模言語モデルの基本構造: 基盤モデル、トランスフォーマー（Transformer）、アテンション（Attention）などの概念を含む。
学習方法: 教師あり学習、自己教師あり学習、事前学習、ファインチューニングなど。
アラインメント: 人間のフィードバックに基づく学習やインストラクション・チューニングの理解。
生成のメカニズム: コンテキスト内学習、Zero-Shot、Few-Shot、Chain-of-Thoughtなど。
性能評価: リーダーボードやベンチマークを通じた評価。

技術動向:

技術動向の俯瞰: 条件付き生成や拡散モデル（Diffusion Model）など。
オープン化の動向: オープンコミュニティ、オープンソース、データセット、推論の効率化。
性能の決定要因: スケーリング則、データセットのサイズと質、モデルパラメータ、計算資源。
マルチモーダル化の動向: テキスト、画像、音声などの統合モデルの理解。
外部ツール・リソースの利用: 学習データの時間的カットオフ、知識の活用、不得意タスクへの対応。

生成AIの特徴と動向の概要

特徴:

ケイパビリティの理解: 生成AIの能力とその範囲を把握。
活用事例: 生成AIの多様な使用例についての知識。
プロンプトエンジニアリング: 生成AIの性能を拡張するためのテクニック。

動向:

新たな活用方法の探索: ハッカソン、自主的なユースケース開発、インターネットや書籍を通じた活用方法の探索。
活用を制限する要因: 生成AIの学習データ、性能評価、言語能力に関連する制約。
業界特化の活用方法: LLMを利用したサービス（例：ChatGPT、Bard）、RAGの活用、エージェントやコード生成、外部ツールの呼出し、広告クリエイティブへの応用、ドメイン固有の使用法。