生成AIが急速に加速している今だからこそ
プロンプトエンジニアリングのスキルが求められます！！
ChatGPTやDALL-Eなどさまざまな生成AIが登場しています。
これらの生成AIをうまく使いこなすにはプロンプトエンジニアリングの力が必要です。
例えば、ChatGPTに文章を書いてもらうとしても指示文によって、出来栄えが大きく変わってしまうのです。
第2回生成系AI検定
-試験概要-
Day
試験日
2024年3月30日
（土曜日）
試験時間：13時〜
※申し込み締め切り2024年3月15日
2024年3月18日に
締切延長！
Place
受験会場
- 東京都豊島区内
- 大阪府大阪市内
- 愛知県名古屋市内
受験会場については、後日受験者宛にお知らせ致します。
Fee
検定料
7,000円（税込）
団体受験（10名様以上）の場合は別途お問い合わせください。
さまざまな業種の方にオススメ
01 エンジニア
コードの品質と可読性が格段に向上。プロジェクトのスケジュールを短縮し、より革新的な開発に時間を割くことが可能になります。
02 教育分野
AIの利用で、個々の学習スタイルに柔軟に対応可能！オンライン教育と組み合わせることで、安価で質の高い教育を提供できます。
03 事務作業
AIを用いることでデータ管理やスケジュール調整の自動化が可能になります。細かい作業にかかる時間が大幅に削減されます。より戦略的なタスクに集中できるようになります。
04 デザイナー
AIを用いた自動生成やパターン認識によって、クリエイティブな作業に専念する時間が増えます。デザインの質の向上や、プロジェクトの進行に時間を充てられます。
05 フリーランス
マーケティング、クライアント対応、会計など一人で管理しなければならない事柄が膨大にあります。AIを用いた自動化で、業務の効率化が可能になります。
生成系AI検定
3つのメリット
REASON
01
就職・転職に有利
REASON
02
社内でスキルを認められる
REASON
03
AIの知識を深められる
監修
矢内 東紀
Yauchi Haruki
ブレインウェーブコンサルティング株式会社 代表取締役
プロンプトテックスターズ株式会社 代表取締役
「AIマッハ履歴書」や「AIカウンセラー」などのプロダクトをリリースしたほか、AI×実店舗などにも取り組む。
2023年5月に著書「ChatGPTの衝撃 AIが教えるAIの使い方」（実業之日本社）を上梓。
公式テキスト
Text
過去問
実際に過去の生成系AI検定で使用した問題を、サンプルとして公開いたします。
答えは問題右横の矢印をクリックすると確認可能です。
1.AIモデルの計算速度を測定する単位
2.テキストデータを小さな処理可能な部分に分割する際の要素
3.AIシステムにおけるデータの暗号化方法
4.AIモデルの訓練に使用されるデータセットのサイズ
答え:2. テキストデータを小さな処理可能な部分に分割する際の要素
解説：「トークン」という用語は、特に言語モデルの分野で重要です。これは、テキストデータをモデルが処理できる小さな単位に分割する際に使用される要素を指します。トークンは単語、単語の一部、あるいは句読点など、テキスト内の個別の要素に相当します。言語モデルはこれらのトークンを使用して、テキストの意味や文脈を理解し、新しいテキストを生成します。
1.プロンプトに含めるべき具体的なキーワードを決定する。
2.使用するAIモデルの種類を選択する。
3.プロンプトの長さを決定する。
4.目的や目標を明確に定義する。
答え:4. 目的や目標を明確に定義する
解説：効果的なプロンプト設計において最も重要なステップは、そのプロンプトを通じて何を達成しようとしているのか、すなわち目的や目標を明確に定義することです。明確な目標があることで、プロンプトはその目標に向けて適切に調整され、最適な結果を生み出すことができます。たとえば、情報を提供するためのプロンプト、創造的な内容を生成するためのプロンプト、教育的な目的でのプロンプトなど、目標に応じてプロンプトの形式や内容が異なります。
他の選択肢はプロンプト設計の過程において重要な要素ですが、最初のステップとしては目標の明確化が最も重要です。具体的なキーワードの決定、プロンプトの長さ、使用するAIモデルの選択は、目的や目標が定義された後に行うべきステップです。
1.ファインチューニングは、新しいAIモデルを完全にゼロから構築するプロセスです。
2.ファインチューニングでは、既存のAIモデルを完全に置き換えるための新しいデー タのみを使用します。
3.ファインチューニングは、事前に訓練されたAIモデルを特定のタスクに合わせて微 調整するプロセスです。
4.ファインチューニングは、AIモデルの性能を向上させるためにハードウェアの変更 を伴います。
答え:3. ファインチューニングは、事前に訓練されたAIモデルを特定のタスクに合わせて微調整するプロセス
解説: ファインチューニングは、既に広範なデータで訓練されたAIモデルに追加のトレーニングを施し、特定のアプリケーションや要件に合わせて調整するプロセスを指します。これにより、既存のモデルが新しいデータや特定のシナリオに対してより効果的に機能するようになります。選択肢1と2はファインチューニングの定義を誤っており、選択肢4はハードウェアの変更という誤った要素を含んでいます。ファインチューニングは、主にモデルのトレーニングとアルゴリズムの調整に焦点を当てています。
＜第2回AI系生成検定のお申し込みは終了いたしました＞
お支払い方法が銀行振込の方は下記の口座より
お振込をよろしくお願いいたします。
銀行名：paypay銀行
支店名：ビジネス営業部005
口座番号：6928399
名義：ブレインウエーブコンサルテイング（カ
入金締め切り：2024年3月22日
よくある質問
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Paypal支払い後、フォームに戻ってしまいます。
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reCAPTCHAにチェックを入れた後、一定時間が過ぎてしまうと認証がやり直しになる仕様です。あらかじめPaypalへのチャージを済ましておいていただくか、お振り込みでの支払いをご検討ください。
フォームからのお支払いがうまくいかない場合、お問い合わせいただければ専用の支払いリンクを発行いたします。
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領収書の発行をお願いしたいです。
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Paypalからお支払いいただいた場合、決済時にPaypalから送信された受領メールをご確認ください。Paypal発行の受領書メールが領収書となります 。
お振込でお支払いの場合は、領収書を発行いたしますので『お問い合わせ』よりご連絡ください。
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試験時間はどのくらいでしょうか。
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13時から１時間の予定です。
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試験問題数と満点を教えてください。
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試験問題は40問、満点は40点です。
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試験の問題数と満点を教えてください
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試験問題は40問、満点は40点です。
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合格ラインの目安を教えてください
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得点率7割〜8割が合格基準となります。
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合格基準点と採点結果を教えてください
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個別に点数や試験別の合格基準点はお伝えしておりません。お問い合わせいただいても対応できません。