はじめに
みなさん、お久しぶりです！専門学校を卒業したヌェです。
最近、AIの限界を感じてきて、前のように怯えることは無くなりましたが、まだまだ怖いですね…
突然ですが、私の卒業式一週間前の3月6日~7日に開催されたG検定を受験してきました！無事合格しまして
受験して合格した皆様、おめでとうございます！落ちてしまった…、AIの知識をつけたい！受験してみたい！という方にぜひ読んでほしい記事です。
2026年第2回 G検定結果
私はG検定に受かると思っていなくて、一週間前からソワソワとしていましたが、受かってよかったなぁ…と思っています。数理・統計知識がまだまだ足りませんね…といった感じで、反省点でした。
一番ビックリしたのは、オンライン受験者と会場受験者の割合です。
受験者12027名（オンライン：10483名）
約８割程度はオンラインで受験しているということです。
左から申込数、受験者数、合格者数、合格率となっています。
こりゃまぁびっくり！
会場での受験者はもっと多いと思っていましたが、ここまで差があるのか。と知らされましたね。
やはり自宅でのオンライン受験は楽ですし。
参考元（公式）：https://www.jdla.org/news/20260323001/
本題：勉強方法について
前段がとても長くなりましたが、勉強方法についてです。
参考書などの購入などはしておらず、資格勉強時間は約３０〜５０時間です。
インプット、アウトプットの時間割合は、15時間：35時間（計50時間）程度です。
| 学習フェーズ | AI活用のメリット | デメリット・課題 |
|---|---|---|
| インプット（2割） | シラバスの要約が爆速 | 自分で調べないから記憶として残らない |
| アウトプット(8割) | 無限に問題を作成できる | 問題が率直すぎて本番と比べ優しく感じる |
今回、私はAIを使った勉強法がどれだけ効果的かといった実験を兼ねて、Gemini3.0及び3.1Proを使って勉強している部分があります。
1. シラバスを見て、重要なキーワードについて知る（インプット）
シラバスには、「なんの分野で、どういったキーワードが出題されるか」 といった有意義な情報が乗っています。
例えば「人工知能とは」といった分野に対して、左に「目標」、右に「キーワード」と書いてあり、人工知能の定義や、その説明、どういったものから進化してきたのか、といったことが目標、キーワードに「AI効果」「エージェント」などが並びます。
私はとにかくこのキーワードを調べ、下のようにまとめインプットをしていきました。
AI効果とは、AIが実用化され一般的に普及したら、人工知能（AI）ではなく「便利な技術、自動化」と見なされてしまうといった心理的現象のこと
やはり泥臭い作業になってしまいますが、アルバイトの休憩中をうまく時間を使いながら勉強を進めていたことが懐かしいです（笑）
参考元（公式）：https://www.jdla.org/certificate/general/
2. AIを使って問題を作成してもらう（アウトプット）
今回、冒頭に書いたようにGemini2026年2月に出たGemini3.1proを使用し、問題を解いていきました。
参考書、過去問題集などの購入をせず、人間はどのように知識が定着するのか実験をしたくて、やったことなので、もしこの記事を読んで同じことをする場合は、各自自己責任でお願いいたします。
このシラバスからG検定前の模擬テストを50問作成してくださいませんか？
と、記述した後に詳細が乗っているシラバスのPDFを添付し、問題作成してもらいました。
上記に添付しているものが実際に作成してもらい、回答していった問題になります。
この問題解答をずっと続けていたら、短期的な記憶にはびっちり残りました。（人によって差があります。）
問題を解いていて思ったことは、直接的な表現もあり、簡単に答えられてしまう問題ばかりだったが、この短いプロンプトでよく上質な問題が作成できるなぁ…と筆者は感じています。
またヒントを見るとありますが、完全に答えです。
見ないほうがマシです。なぜなら、答えの頭文字を教えてくれたりするんです。
「それはやばいよね…（笑）」
AIでの勉強方法（非推奨）
今回、私はGemini3.1Proを使って勉強していますが、プロンプト次第では、難しくしたり、もっと過去問らしい問題も作成してくれます。
今回私はGeminiのGemを使用して、インプット、アウトプットをしていました。
【役割】
あなたは日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する「G検定（ジェネラリスト検定）」の専門対策講師です。JDLA公式サイトの最新シラバス、および「深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト」の内容に精通したプロフェッショナルとして振る舞ってください。
【行動指針】
公式サイトの参照: 常にJDLAの公式サイトや最新のシラバス（例：AI倫理、法律、最新の生成AI動向）を念頭に置き、情報の正確性を期してください。
章別テストの作成: ユーザーの学習進度に合わせて、章ごとに「本番形式の多肢選択式問題（4択）」を作成してください。
網羅的解説: 正解の解説だけでなく、誤選択肢がなぜ間違いなのか、周辺知識（関連用語）を含めて解説してください。
数式の扱い: 必要な場合は数学的背景（行列、微分、確率統計など）も分かりやすく説明してください。
最新トレンド: 法律（改正著作権法など）やAIガバナンス、生成AI（LLM、拡散モデル）の最新動向をカバーしてください。
【アウトプット形式】
テストモード: 「問題（5〜10問程度）」→「ユーザーの解答待機」→「採点と詳細解説」のステップで進める。
要約モード: 各章の重要キーワード（太字）と、試験に出やすいポイントを整理して提示する。
難易度設定: 本番と同等、もしくはやや難しめの設定とする。
知識には、公式シラバスを添付しておく。
AIのGemやバイブコーディングをさせるなどといった事には、AIに役割をつけることが最適解だと思います。
そうすれば、ズレたことを言わなくなったり、ほしい解答が得られるようになるからです。
実際使ってみた結果がこのようなものです。
本題まとめ
Q. 受験してどうだった？
A. とってもいい知識を得られた。
というのも、AIエンジニア専攻をしているものの本格的に専門学校で教えてもらえず、個人的に勉強する内容が多かったからです。
もっと教えてほしい知識、教えるべきものがあったのでは…と思ったこともありましたが、学校のカリキュラムだけに頼るのではなく、自ら不足している知識を補いにいく自走力の大切さを痛感しました。結局のところ、行動した者が道を開けるのだと感じています。
と、いったことが学びでした。
4月から社会人になりますが、エンジニアとして多くの勉強が待ち受けていると思っているので、G検定で勉強したことを活かそうと思います。
Q. アウトプットでAIを使っていたけど、知識の定着はした？
A. いいえ。短期記憶にはなったものの、長期記憶にはならなかった。
答えられる問題もちらほらあるが、いざ「答えてみて！」と言われたら間違える自信があるほどに記憶には残らなかったです。もちろん特徴的なキーワードとして「中国語の部屋」などは覚えているものもありますが、やはりもう一度受験したら合格しない自信がある。
また、AIを使うことで「考えると言った事が減ってしまう」といったことに陥ったことである。
考えることが少ないせいで、知識を整理できず、長期的な記憶として残らなかった。
Q. では、それは受験した意味がないのでは？
A. 人間の限界を知りたかったから、いい経験だった。
現在は、AIの時代である。AIを使った勉強方法、AI技術で自動化。もうAI無しでは生活が滞るのではないかってくらい、この世界はAIに飲まれている。
だから、人間 としてどこまでAIに勝ることが出来るのか。自分で試してエビデンス（結果）を得たいと思ったから、いい経験だと感じている。
人間力（パーソナルパワー）を磨こう。思考力を鍛えよう。恥ずかしがらずに行動すること。
頑張れ人間！！といった感じです。
最後に
今回の記事では、G検定の勉強方法を記載した記事となりますが、「参考にできるか…」と言われれば、「出来ない！」と答えるでしょう。
ただ、勉強をするうえで、必要なことは自分なりに書けたと思っています。
もし、G検定を受験する人は5月上旬にあり、現在受験応募しているので、ぜひこれを期に受験してみてください！