ITパスポートはバカにできない？約3割のエンジニアが間違えた「生成AI」問題とは？

2025.08.26 ITニュース

「ITパスポートって、非エンジニアの人が受ける資格でしょ」

そんな風に感じているエンジニア経験者は多いと思いますが、実は近年、「生成AI」に関する知識も出題範囲に追加されていることをご存じでしょうか。

IPA（情報処理推進機構）が公開している、サンプル問題の一つがこちら。

Q. 生成AIが、学習データの誤りや不足などによって、事実とは異なる情報や無関係な情報を、もっともらしい情報として生成する事象を指す用語として、最も適切なものはどれか。

ア：アノテーション
イ：ディープフェイク
ウ：バイアス
エ：ハルシネーション

エンジニアの皆さんなら、迷わず答えられるはず……ですよね？

正解は「エ：ハルシネーション」。

ちなみに、『エンジニアtype』や『type』の開発を担当している現役エンジニア26人にこの問題を解いてもらったところ、ほぼ全員が正解。さすがの結果でした。

しかし、ここからが本番です。

次に出す2問では、約3割が誤答という結果になりました。

一体どんなサンプル問題だったのか……？エンジニアたちの解答結果や感想も交えて、「試験で問われる生成AIリテラシー」をのぞいてみます。

問題内容
答え＆出題趣旨
エンジニアたちの解答結果・感想
まとめ

問題内容

早速ですが、先ほどの「ハルシネーション問題」に続く残りの2問をご紹介します。皆さんもぜひ、どれくらいすんなり解けるか試してみてください！

【問1】生成AIの特徴を踏まえて、システム開発に生成AIを活用する事例はどれか。

ア：開発環境から別の環境へのプログラムのリリースや定義済みのテストプログラムの実行、テスト結果の出力などの一連の処理を生成AIに自動実行させる。
イ：システム要件を与えずに、GUI上の設定や簡易な数式を示すことによって、システム全体を生成AIに開発させる。
ウ：対象業務や出力形式などを自然言語で指示し、その指示に基づいて E-R 図やシステムの処理フローなどの図を描画するコードを生成AIに出力させる。
エ：プログラムが動作するのに必要な性能条件をクラウドサービス上で選択して、プログラムが動作する複数台のサーバを生成AIに構築させる。

【問2】AIにおける基盤モデルの特徴として、最も適切なものはどれか。

ア：“AならばBである”といったルールを大量に学習しておき、それらのルールに基づいた演繹的な判断の結果を応答する。
イ：機械学習用の画像データに、何を表しているかを識別できるように“犬”や“猫”などの情報を注釈として付与した学習データを作成し、事前学習に用いる。
ウ：広範囲かつ大量のデータを事前学習しておき、その後の学習を通じて微調整を行うことによって、質問応答や画像識別など、幅広い用途に適応できる。
エ：大量のデータの中から、想定値より大きく外れている例外データだけを学習させることによって、予測の精度をさらに高めることができる。