シラバス解説 生成AIとは？仕組み・得意/苦手・限界をやさしく解説【ストラテジスト試験 Sec.1】
AIエージェント・ストラテジスト試験シラバスSection1「生成AIの基礎」を解説。生成AIの仕組み（なぜ“それらしいウソ”が出るのか）、得意なこと・苦手なこと、限界とリスク、モデルルーティングまでを、業務適用の判断に使える形で整理します。
シラバス解説
AIエージェント・ストラテジスト試験
シラバス完全マップ
公式シラバス ver1.0 が定める全6章・32セクションを、到達目標と主要キーワード付きで一覧化しました。
試験時間 75分
多肢選択式（4択）
6章 / 32セクション
第1回 2026年7月
本ページは試験範囲の全体地図です。各セクションの詳しい解説記事は順次公開し、公開され次第このマップからリンクします。まず全体像をつかみ、自分の弱点セクションから学習を進めてください。
試験を貫く3つの中核領域
Ch.1・3・4
AIエージェント
生成AIの仕組みからエージェントの構成・MCP・RAG・リスクまで。「何ができて何が危ういか」を判断する土台。
Ch.2・3
業務・データ設計
As-Is/To-BeとBPRで業務を構造化し、AIが読めるデータへ。PoCと成功定義まで設計する。
Ch.5・6
組織実装・定着
推進体制・KPI・人材評価・チェンジマネジメントで、導入を“組織変革”として定着させる。
6章32セクション 詳細マップ
Chapter 1
生成AIとAIエージェントの基礎
到達目標：AIエージェントの定義・構成要素・起動タイプ・RPAとの違い・MCP・導入価値・リスク・トレンドを説明できる。
Chapter 2
業務の基礎
到達目標：As-Is/To-Be、BPR、ECRS、IPO、SIPOC、HTA、業務フロー図で導入前に業務を構造化できる。
Chapter 3
AIデータリテラシーとマネジメント
到達目標：ナレッジ、データ種別、RAG、ガバナンス、法務、データ整備、PoC、成功定義を整理できる。
Chapter 4
自動化レベルとワークフロー設計
到達目標：自動化レベル、トリガー、アクション、変数、条件分岐、コンテキスト設計で動作の骨格を設計できる。
Chapter 5
人と組織から考えるAI時代の組織設計
到達目標：推進体制、評価指標、チェンジマネジメント、関係者の問いへの答え方を整理し、導入を組織変革として扱える。
Chapter 6
AIエージェントを実装する5Dモデル
到達目標：Discovery〜Deployment & Scaleを通じて、企画から定着までを設計できる。
315Dモデル Step 4：Development & PoC
サンドボックスで検証し、合格基準でGo/No-Go/Pivotを判断できる
プロトタイプサンドボックスフィードバックループGo/No-Go/Pivot
325Dモデル Step 5：Deployment & Scale
パイロット→ロールアウト→スケーリングとAI-SECIで定着まで設計できる
パイロットロールアウトスケーリングAI-SECI
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※ 本マップは AICX協会 公式シラバス ver1.0 の構成に基づき、当サイトが到達目標・キーワードを要約・再構成したものです（公式テキスト本文の転載ではありません）。シラバスは改訂される場合があります。最新の正式情報は必ず AICX協会公式サイト でご確認ください。
