ITパスポートの
AI利活用とは？
AI利活用とは、AIの仕組みを知るだけでなく、目的に合うAIを選び、人間が適切に関与しながら業務の品質と効率を高めることです。新シラバス案では、生成AIに加えてAIエージェントまで明記されています。
AIの種類・使い道・人間の責任をセットで理解する
AIなら何でも自動化できる、という理解では不十分です。予測、生成、自律的な作業のどれが目的に合うかを判断し、誤りや不適切な動作を防ぐ仕組みまで考えます。
シラバス案の4つの小分類
AI利活用の原則・指針
人間中心、安全、公平性、説明責任、透明性など、AIを社会で適切に使うための土台です。
識別AI利活用
データから予測、分類、グルーピング、最適化などを行います。
生成AI利活用
文章・画像・音声などの生成や、情報収集、要約、アイデア提案に活用します。
AIエージェント利活用
目標に向けてAIが作業を組み立てて実行します。人間の関与と安全策が必要です。
識別AI・生成AI・AIエージェントの違い
見分ける・予測する
売上予測、成約予測、離反予測、顧客のグループ分け、配車ルートの最適化など。
入力データ → 予測・分類新しい内容を作る
文章の添削・要約、アイデア提案、画像・動画・音声の生成、情報収集など。
指示・資料 → 文章や画像作業を組み立てて進める
目標から必要な手順を考え、ツールを使いながら複数の作業を進めます。
目標 → 計画・実行・確認生成AIの重要用語
マルチモーダルAI
文章だけでなく、画像、音声、動画など複数の種類の情報を扱うAIです。
ランダム性の制御
生成結果の多様さや安定性を調整する考え方です。同じ指示でも結果が変わる場合があります。
RAGによる知識連携
外部の文書やデータを検索し、その内容を参照させて生成AIの回答に反映します。
プロンプトエンジニアリング
目的、条件、出力形式、参考情報などを明確に伝え、望む回答を得やすくする方法です。
AIエージェントで重要な3点
- 自律性人から毎回細かく指示されなくても、目標に沿って次の作業を選びます。
- 人間の関与重要な判断、確認、例外処理には人間が関わり、結果に責任を持ちます。
- ガードレール安全性、倫理、法令順守などの範囲を定め、危険な動作を防ぎます。
AI利用の原則と指針
シラバス案では、人間中心のAI社会原則、AI-readyな社会、公平性・説明責任・透明性、イノベーションの原則、AI事業者ガイドラインが用語例として示されています。
人の尊厳や権利を損なわず、人の能力を支援するために使う。
特定の人や集団を不当に差別する結果になっていないか確認する。
誰が何の目的で利用し、どのように判断したか説明できるようにする。
誤作動や悪用の影響を考え、確認手順や利用範囲を定める。
試験で間違えやすいポイント
生成AIは自然な文章で誤った内容を出すことがあります。利用者は出典や事実を確認し、個人情報、著作権、機密情報にも注意する必要があります。
問題を解くときは、AIの種類だけでなく、利用目的、人間による確認、安全策の有無を見ます。全てをAI任せにする選択肢は、原則として慎重に判断しましょう。
よくある質問
情報倫理・AI倫理の解説へ：HITL、XAI、ハルシネーションと、仕事で注意したい具体例を確認できます。
ITパスポートのAI利活用では何を学びますか？
シラバス案Ver.0.1では、AI利用の原則・指針、識別AI、生成AI、AIエージェントの活用領域と目的が示されています。
識別AIと生成AIの違いは何ですか？
識別AIは既存データから予測や分類を行い、生成AIは学習したパターンを基に文章・画像・音声などの新しい内容を生成します。
RAGとは何ですか？
生成AIが外部の文書やデータを検索し、その情報を参照して回答する仕組みです。組織内の情報などを回答に反映する用途があります。
AIエージェントで人間は不要になりますか？
不要にはなりません。シラバス案でも自律性と人間の関与、ガードレールが示されており、目的設定、確認、例外対応、最終判断は重要です。
出典：IPA「ITパスポート試験 シラバス案 Ver.0.1」（2026年8月31日掲載）