1級
AIの起源から広く使われるツールまで、歴史とバージョン別の違い・使い方を説明します。
受験資格
2級資格の取得から1年が経過すると受験できます。
画面共有による面接
審査官が先にPC環境を確認してから質問します。即座に対応し、指定の作業を速やかに完了してください。
- Zoomではウィンドウやのタブだけでなく、画面全体を共有します。
- 共有PCのリモート制御権を審査官に渡します。審査官はOSのディスプレイ設定を操作し、追加のモニターが接続されていないことを先に確認します。
- 確認後は共有画面で自分で回答・作業します。評価対象ツールを使うことはインタビューの一部ですが、回答や解決を密かにや他人へ任せるのは不正です。
必須プログラミング言語
5級から1級まで、全ての級の共通必須です。
Shell Scripting
を作り、動かすコンピューターを扱うための土台となる言語です。
この資格は 5 級から 1 級まですべての級でを求めます。AI をゼロから作る作業 — の取得、の実行、結果の移動、をに載せること — はたいていで行われ、モデルをどの言語で書いても、それを実行し、つなぎ、するのはです。(を書かずに画面操作でモデルを作るツールもあり、やアプリで AI を使うだけならは不要です。この資格は作って自動化する力を見るのでシェルを求めます。)
シェルプログラミングを学ぶ設計質問の例
指定されたテーマのAIをどう作りますか。目的・データ・ツールと結果の検証方法を説明してください。
これは設計質問の一例です。面接ではこの一問だけでなく、各級に合う複数の質問と課題が出ます。
何を学ぶか
- AIの始まりとツール・モデルの変遷を学びます。
- ツール・モデルのごとの機能と限界を比較します。
- バージョン別・機能別に異なる使い方を実演します。
どう評価されるか
- 初期のAIとその後の発展を関連付けて説明できたか。
- ツールの変化とモデルのバージョン差を区別できたか。
- バージョン別・機能別の使い方を説明して実演できたか。
試験の構成
筆記試験と実技試験はありません。Zoomで画面全体を共有する面接一つで級を決めます。審査官が級に合った質問をすると、受験者はすぐに自分の言葉で説明し、審査官は追加の質問で理解の深さを確かめます。
面接の予想質問
以下の20問は、面接で審査官が尋ねるかもしれない質問の例です。正解の単語一つを当てようとせず、声に出して説明してみてください。開くと説明の例と追加の質問が見られます。公式の試験問題ではありません。
AI の始まりと歴史
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1
審査官 1956年のダートマス会議が の歴史の出発点と呼ばれる理由を説明してください。
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説明の例 1956年の夏、アメリカのダートマス大学でジョン・マッカーシーらが開いた研究会で、「人工知能（Artificial Intelligence）」という言葉が1つの研究分野の名前として使われはじめました（マッカーシーらが1955年の提案書で初めて使いました）。機械に言葉を使わせ、自分で学ばせることができるという目標を立て、AI は研究分野として出発しました。
追加の質問 それより前の1950年に、アラン・チューリングが投げかけた問いは何でしたか？
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2
審査官 パーセプトロンとは何か、1969年以降、の研究がなぜしばらく停滞したのかを説明してください。
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説明の例 パーセプトロンは、1958年にフランク・ローゼンブラットが発表した、入力にをかけて足した値がしきい値を超えると1を出す、単純な人工ニューラルネットワークです。1969年にミンスキーとパパートが著書『パーセプトロン』で、1層のパーセプトロンでは XOR のような問題を解けないことを示し、期待がしぼんでニューラルネットワーク研究への支援が減りました。
追加の質問 この限界は、のちに何によって乗り越えられましたか？
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3
審査官 の冬（AI Winter）とは何か、なぜくり返されたのかを説明してください。
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説明の例 AI への大きな期待に実際の成果が追いつかず、投資や研究への支援が大きく減った時期です。1970年代半ばと、1980年代末から1990年代初めにかけてありました。約束が技術の本当の力より先に進むと失望がやってくる、という教訓を残しました。
追加の質問 今の AI ブームで同じことが起きないようにするには、何に気をつけるべきでしょうか？
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4
審査官 のから、から学ぶへと流れが変わった理由を説明してください。
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説明の例 エキスパートシステムでは、人が「もし〜なら〜である」というルールを手で書き込みましたが、ルールが何千にも増えるとおたがいにぶつかって直しにくくなり、すべての例外を書くこともできませんでした。コンピューターとデータが増えると、人がルールを書く代わりに、例のデータから機械が自分でルールを見つける機械学習のほうがうまくいくようになりました。
追加の質問 今でもルールベースのやり方のほうが向いているのは、どんなところでしょうか？
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5
審査官 2012年の AlexNet と2017年のが、それぞれ何を変えたのかを説明してください。
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説明の例 AlexNet は、2012年のコンテスト（ImageNet）で、 でした深いによってほかの方法に大差をつけ、の時代を開きました。2017年の論文「 Is All You Need」のトランスフォーマーは、アテンションで文全体を一度に処理し、今のの土台になりました。
追加の質問 この2つのできごとの間で、GPU はどんな役割を果たしましたか？
モデルの世代とバージョン
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6
審査官 GPT-1 から GPT-3 まで、が大きくなるにつれて何が変わったのかを説明してください。
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説明の例 GPT-1（2018）は事前したあと、課題ごとにして使う方式でした。（2019）はー15億個で、長い文章をもっともらしく書きました。GPT-3（2020）はパラメーター1750億個まで大きくなり、に例をいくつか示すだけで新しい課題をこなすフューショット（Few-shot）の能力を見せました。
追加の質問 モデルを大きくしさえすれば、ずっとよくなり続けると言えますか？
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7
審査官 2022年11月に登場した が、それまでのと何が違い、多くの人に使われるようになったのかを説明してください。
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説明の例 土台のを、人の指示に従って会話するようにさらにさせました（指示に従う学習と、人のフィードバックによる ）。そして、だれでもチャット画面で無料で試せる形で公開し、2か月でユーザーが1億人を超えたという推計が出ました。
追加の質問 RLHF は、モデルの答えをどう変えますか？
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8
審査官 名のあとの番号や日付が何を意味するか、サービスで使うときになぜバージョンを固定するのかを説明してください。
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説明の例 提供会社は、同じ名前のモデルを改良しながら出し続けます。大きな番号は世代を、日付や小さな番号はその世代の改訂を表すことが多いです。いつも最新を指す別名（エイリアス）を使うと、ある日モデルが変わって同じでも結果が変わることがあるので、サービスでは正確なバージョンを固定し、新しいバージョンは試してから切り替えます。
追加の質問 使っているモデルのバージョンのサが終わる予定なら、何を準備しますか？
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9
審査官 同じ世代で大きなと小さなモデルを一緒に出す理由と、どちらを選ぶかの基準を説明してください。
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説明の例 大きなモデルは難しいが得意ですが、遅くて高くつきます。小さなモデルは速くて安いので、分類・要約・自動補完のように頻繁に呼び出す仕事に向いています。・速さ・費用を実際の課題で測り、十分にうまくこなせる中でいちばん小さなモデルを選びます。
追加の質問 難しい質問だけを大きなモデルに送るには、どう設計しますか？
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10
審査官 （思考）がそれまでのチャットモデルと何が違うか、いつ使うとよいかを説明してください。
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説明の例 推論モデルは、答える前に何段階も考えることにを多く使うので、数学・・計画のように段階の多い問題をよりうまく解きます。そのかわり遅く、費用も多くかかります。簡単な質問にはふつうのモデルが、難しい問題には推論モデルか、思考レベルを上げた設定が合っています。
追加の質問 思考レベルを上げれば、いつでもよりよい答えが出ますか？
ツールの移り変わり
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11
審査官 プログラミングを助ける が、自動補完からチャット、へとどう変わってきたかを説明してください。
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説明の例 最初は、エディターで次の行を提案する自動補完でした（たとえば2021年にプレビューとして登場した ）。次に、チャット画面にを貼りつけてたずねるやり方が広まりました。今はエージェントがプロジェクトを自分で読み、ファイルを書き換え、コマンドやテストを実行します。人の仕事は、1行ずつ書くことから、仕事を任せて確認することへ移りました。
追加の質問 エージェントの時代に、開発者にとってより大切になった力は何ですか？
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12
審査官 Web のチャットで を使うことと、の（・）を使うことの違いを説明してください。
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説明の例 Web のチャットでは、自分でをコピーして貼りつけ、答えをまた移さなければならず、AI は自分のプロジェクト全体を見られません。ターミナルのは、起動したフォルダーのファイルを直接読んで書き換え、コマンドを実行して結果を確かめます。そのぶん、の管理と、 で元に戻せる準備が大切になります。
追加の質問 同じ仕事でも、Web のチャットでやるほうがよい場合はありますか？
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13
審査官 プラグインや関数を経て にいたるまで、 が外のツールとつながる方法がどう変わってきたかを説明してください。
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説明の例 最初は、サービスごとに自分たちのやり方でプラグインを別々に作っていました。2023年に関数呼び出し（）が登場して、がツールの依頼を決まった で出せるようになり、2024年11月に が公開した MCP は、ツールを一度作ればいくつもの AI アプリに差して使える共通の規格になりました。
追加の質問 共通の規格ができると、ツールを作る人にとって何がよくなりますか？
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14
審査官 ツールが、指示ファイル・ー・のようにを残す機能を加えてきた理由を説明してください。
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説明の例 は会話が終わると前の内容を覚えておらず、一度に見られるにも限りがあります。そこで、プロジェクトのルールは指示ファイル（CLAUDE.md・AGENTS.md）に、くり返すやり方はスキルに、ユーザーの好みはメモリーに残し、毎回説明し直さなくてすむようにしました。
追加の質問 残しておいた文脈が古くなると、どんな問題が起きますか？
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15
審査官 ツールのが変わって前の使い方が通じなくなったとき、どう対応するかを説明してください。
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説明の例 まず今のバージョンを確かめ（claude 、codex --version）、公式ドキュメントと（CHANGELOG・）で変わったコマンドや設定を探します。古いブログ記事や の記憶よりも公式ドキュメントを信じ、チームの文書やも新しい使い方に合わせて直します。
追加の質問 アップデートのあとで問題が起きたら、前のバージョンに戻す方法を知っていますか？
バージョン別・機能別の使い方
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16
審査官 の計画モード（Plan Mode）と、すぐに実行するやり方をいつ使い分けるかを、実演しながら説明してください。
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説明の例 計画モードでは、ファイルを変えずにを読んで計画だけを立てて見せます。範囲が大きいときや初めて見るコードなら、先に計画を受け取って確認してから実行を許可し、小さくてはっきりした修正はすぐに任せます。オンにする方法はツールやによって違うので、今使っているバージョンのヘルプで確かめます。
追加の質問 受け取った計画にまちがいがあったら、どう直してもらいますか？
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17
審査官 を切り替える機能と思考レベルを変える機能を、課題に合わせて選ぶ方法を説明してください。
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説明の例 多くのツールでは、/model のようなコマンドでモデルを選び、思考レベル（の強さ）を別に決められます。かんたんな修正には速くて安い設定を、設計や難しいには大きなモデルと高い思考レベルを使います。メニューの名前や選択肢はごとに変わるので、画面で確かめながら実演します。
追加の質問 品質を保ちながら費用を減らすには、どんな順番で設定を変えてみますか？
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18
審査官 会話が長くなったときに使うの機能（会話の圧縮・新しく始める）を説明し、実演してください。
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説明の例 会話が長くなるとがいっぱいになり、前の指示を見落としたり遅くなったりします。会話を要約して大事なところだけを残すか（ と の /compact）、話題が変わったら新しい会話を始めます（Claude Code の 、Codex の /new）。大事な決定は指示ファイルに残し、新しい会話にも引き継がれるようにします。
追加の質問 会話を圧縮すると、失うかもしれない情報は何ですか？
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19
審査官 同じ仕事を、の・ の拡張機能・デスクトップアプリのように形の違うツールでするとき、何が変わるかを説明してください。
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説明の例 ターミナルのエージェントはコマンドの実行やに強く、IDE の拡張機能はエディターの中で変わった部分をすぐに見て選びやすく、デスクトップアプリは文書やファイルの仕事、複数のエージェントの管理に便利です。同じ会社のツールでも形によってできることが違う場合があるので、ドキュメントで確かめて仕事に合わせて選びます。
追加の質問 チームのメンバーが違う形のツールを使うとき、結果をそろえるには何を合わせますか？
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20
審査官 を会話なしでや から実行する方法（ヘッドレスモード）と、気をつけることを説明してください。
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説明の例 コマンド1行で仕事を任せるやり方です（たとえば claude -p "…"、 "…"）。定期的な点検やのような、くり返しの仕事をできます。人がその都度承認しないので、許可するツールとを狭く決め、結果をログに残して人が確認します。
追加の質問 CI で使う は、どこにどうやって保管しますか？