はじめに
こんにちは。2026年1月にG検定に合格した、文系出身エンジニアです。
G検定の合格率は約60〜70%と言われています。裏を返せば、3〜4人に1人は不合格になる試験です。私自身、勉強中に「このままだと落ちるかも…」と焦った経験があり、合格後に振り返ると「あのとき気づけてよかった」と思うポイントがいくつもありました。
この記事では、G検定に不合格になりやすい人の共通パターンを7つ紹介し、それぞれの対策をまとめます。これから受験する方、一度不合格になって再挑戦を考えている方の参考になれば嬉しいです。
※ 本記事はJDLA非公式の個人の体験に基づく内容です。
不合格パターン①：公式テキストを「読んだだけ」で満足する
G検定対策の王道は公式テキスト（通称「白本」）ですが、読んだだけで合格できるほど甘くないのがこの試験です。
テキストは体系的にまとまっていますが、実際の試験では「知識をどう使うか」が問われます。用語を覚えるだけでなく、具体的なユースケースや手法の違いを理解しておく必要があります。
対策： テキストを1周読んだら、すぐに問題集（通称「黒本」）に取り組みましょう。問題を解くことで「読んだつもり」の部分が浮き彫りになります。
不合格パターン②：時事問題・最新トピックをノーマークにする
G検定はAI分野の最新動向からも出題されます。2026年の試験では生成AI、大規模言語モデル（LLM）、拡散モデルなどが頻出テーマです。
公式テキストだけではカバーしきれない最新の話題があるため、ニュースや技術ブログにも目を通しておく必要があります。
対策： 試験の1〜2週間前から、AI関連のニュースをチェックする習慣をつけましょう。特に政府のAI戦略や大手企業のAI活用事例は出題されやすい傾向があります。
不合格パターン③：法律・倫理分野を後回しにする
文系の私が意外に感じたのは、技術分野よりも法律・倫理で点を落とす人が多いということです。
「個人情報保護法」「著作権法」「AI倫理ガイドライン」などは、エンジニアの方が逆に手薄になりがちな分野です。配点も決して少なくないので、軽視すると痛い目にあいます。
対策： 法律・倫理は暗記で対応しやすい分野です。直前1週間で集中的にまとめノートを作り、繰り返し確認しましょう。文系の方はむしろ得点源にできる分野です。
不合格パターン④：時間配分を考えずに本番に臨む
G検定は約200問を120分で解く必要があります。1問あたり約36秒です。
問題文が長い設問に時間をかけすぎると、後半で時間切れになり、本来なら解ける問題を落としてしまいます。
対策： 模擬試験や問題集を解くときは、必ず時間を計りましょう。分からない問題は30秒考えて分からなければマークして先に進む、というルールを事前に決めておくと本番で焦りません。
不合格パターン⑤：カンペ（参照資料）の準備が不十分
G検定のオンライン受験では、書籍やメモを参照しながら解答できます。「調べれば大丈夫」と油断する人がいますが、検索に時間がかかると確実に時間切れになります。
対策： 事前にExcelやNotionで「検索しやすいカンペ」を作っておきましょう。キーワードごとに整理し、Ctrl+Fですぐに見つけられる状態にしておくのがポイントです。カンペ作り自体が最高の復習になります。
不合格パターン⑥：ディープラーニングの基礎をあいまいにする
G検定は「JDLA Deep Learningジェネラリスト検定」という名前の通り、ディープラーニングの比重が非常に大きい試験です。
CNN、RNN、Transformer、活性化関数、最適化手法など、ディープラーニングの基礎概念は確実に理解しておく必要があります。「なんとなく聞いたことがある」レベルでは太刀打ちできません。
対策： ディープラーニングの各手法について「何を解決するための技術か」「他の手法との違いは何か」を自分の言葉で説明できるようにしましょう。図解や動画教材を活用すると理解が深まります。
不合格パターン⑦：1回の勉強で完璧を目指す
勉強期間を長く取りすぎて、テキストを何周もするうちにモチベーションが下がる…というパターンもよく見かけます。
対策： おすすめは**「テキスト1周→問題集2〜3周→模擬試験→弱点補強」のサイクルを1〜2ヶ月で回す**ことです。完璧を目指すよりも、問題演習を中心に回転数を上げるほうが効率的です。
再挑戦する方へ
G検定に一度不合格になっても、次の試験（年3回開催）で再挑戦できます。再受験の場合は以下を意識しましょう。
- 前回の弱点分野を特定する： 試験後に「ここが分からなかった」と感じた分野をメモしておき、重点的に対策する
- 新しい教材を1つ追加する： 同じ教材だけだと視点が偏るので、Udemyの講座や別の問題集を1つ取り入れる
- 試験形式に慣れる： 時間配分の練習を繰り返し、本番のペース感覚を体に覚えさせる
おすすめの学習リソース
G検定の勉強には、公式テキスト・問題集に加えて、練習問題サイトの活用がおすすめです。
私が実際に活用していたのが AI検定対策ナビ です。分野別の練習問題が充実しており、スキマ時間にスマホで復習するのに重宝しました。苦手分野の特定にも役立つので、ぜひ試してみてください。
まとめ
G検定の不合格パターンをまとめると、以下の7つです。
- 公式テキストを読んだだけで満足する
- 時事問題・最新トピックをノーマークにする
- 法律・倫理分野を後回しにする
- 時間配分を考えずに本番に臨む
- カンペの準備が不十分
- ディープラーニングの基礎をあいまいにする
- 1回の勉強で完璧を目指す
どれも「知っていれば避けられる」落とし穴です。この記事が、これからG検定に挑戦する方の合格への道筋になれば幸いです。頑張ってください！