G検定取得に向けて

はじめに

G検定（ジェネラリスト検定）は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する、AI・ディープラーニングに関する基礎知識を幅広く問う資格である。

数式をゴリゴリ解く試験ではない一方で、

• 概念理解

• 用語の正確な定義

• 法律・倫理・ビジネス活用

といった範囲まで問われるため、「なんとなく知っている」レベルでは通らない。

本記事では、G検定合格に向けて実際に効果的だった勉強方法を、「何を」「どの順番で」「どう意識して」学ぶかという観点で整理する。

特に自分も試験を来月に控えているため、今一度勉強法について振り返りをしていきたい。

G検定の全体像を最初に押さえる

まず重要なのは、出題範囲を俯瞰することである。G検定は大きく以下の分野から出題される。

• 人工知能（AI）の歴史・定義

• 機械学習・深層学習の基礎

• ニューラルネットワークの構造

• 代表的なアルゴリズム

• ディープラーニングの応用例

• AIに関する法律・倫理・ガイドライン

• 産業活用・ビジネス視点

ここで重要なのは、「技術 7割 + 法律・倫理・社会 3割」くらいの感覚を持つことだ。
技術だけに偏ると、後半の問題で失点しやすい。

おすすめの勉強ステップ

公式シラバスを軸に全体像を作る

最初にやるべきことは、JDLA公式シラバスをざっと読むことである。

この段階では完全に理解しようとせず、用語を「見たことがある状態」にすることを目的とする。

G検定は「初見殺し」を減らす試験であり、知らない単語が出てこない状態を作るだけで難易度が大きく下がる。

教材は1〜2個に絞る

G検定対策でよくある失敗が「参考書・動画・記事を集めすぎる」ことである。

おすすめは以下の組み合わせだ。

メイン教材：G検定対策書籍 or 講座（1つ）

補助：問題集 or 模試（1つ）

複数教材を回すより、同じ教材を2〜3周する方が圧倒的に定着する。

おすすめ教材は以下

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 第3版 (EXAMPRESS

公式の参考書。必要なところが網羅されているのと、章末問題もあるので都度知識を確認しやすい。

ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）最強の合格問題集［第2版］ ［究極の332問＋模試2回（PDF）］

332問と模試2回分ある問題集。問題集はかなり網羅されているため、繰り返すと確実に知識がつく。4択で実際の試験に近いと言える。

最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集 第2版

こちらは4択では無いが、その分AIに関する知識がよりつくのでは。時間のある時にじっくりと解説を読むとさらに定着するかも。個人的に苦手なところはこちらも併せて勉強すると頭に入りやすい。

【G検定：600問全問解説付き（最新シラバス準拠＆全キーワード網羅）】※25年11月に50問追加！模擬試験問題集

スマホから回答できるので，電車の中や隙間時間にできる。解説もついているので時間あるときに見ると良さげ。
Udemyには他にもG検定に関する教材があったので、時間があるときに見ると良いかも。

用語は「説明できるか」で判断する

G検定では、定義の違いを問う問題が多い。

例：

• 教師あり学習と教師なし学習の違い

• 過学習と未学習の違い

• CNNとRNNの役割の違い

このとき重要なのは、自分の言葉で1〜2文説明できるかである。
丸暗記ではなく、「それは何か」「何のために使われるか」まで言える状態を目指す。

数式は「意味」が分かればよい

G検定では、数式の計算問題はほぼ出ない。
そのため、

• シグモイド関数

• ReLU

• 損失関数

• 勾配降下法

などについては、何をしているか、なぜ必要か、どんな特徴があるかを理解していれば十分である。
「式を見てビビらない」レベルを目標にするとよい。

法律・倫理分野は後回しにしない

意外と差がつくのがこの分野である。特に以下は頻出である。

• 個人情報保護法

• GDPR

• AI倫理原則

• 説明可能性（XAI）

• バイアス・公平性

ここは暗記要素が強いため、試験直前ではなく、早めに1周しておくことをおすすめする。

問題演習の進め方

問題集や模試を解く際は、「正解したかどうか」よりも以下を重視する。

• なぜその選択肢が正しいのか

• 他の選択肢はなぜ誤りなのか

• 同じ論点で別の聞かれ方をされたら答えられるか

G検定はひっかけよりも、知識の正確さを問う試験である。曖昧な理解のまま進むと、似た用語で確実に落とす。

よく混同されやすい用語

G検定では、意味が似ている用語の違いを正確に理解しているかが問われる。
以下は特に混同しやすく、整理しておくべきポイントである。

• 機械学習と深層学習
• 識別モデルと生成モデル
• 回帰と分類
• 精度（Accuracy）と再現率（Recall）
• 過学習と汎化性能

単語を見て何となく分かった気になるのではなく、「何が違うのか」を一言で説明できる状態が理想である。

勉強時間の目安

前提知識によって差はあるが、目安としては以下の通りである。

• AI未経験者：30〜50時間
• IT業界経験者：20〜30時間
• 機械学習経験者：10〜20時間

重要なのは、長時間だらだら勉強することではなく、用語と概念を繰り返し確認することである。

試験直前のおすすめ対策

• 用語集をざっと眺める

• 法律・倫理分野を再確認

• 間違えた問題だけを見返す

新しいことを詰め込むより、「知っているはずのことを落とさない」状態を作ることが重要だ。

G検定取得後に得られるもの

G検定を通じて得られるのは、単なる資格ではない。

• AI関連の議論についていける基礎知識
• 用語の定義を正確に扱う力
• 技術と社会的影響をセットで考える視点

これらは、AIを直接実装しない職種であっても確実に役立つ。

おわりに

G検定は、AIを「使う側」「判断する側」に必要な基礎リテラシーを問う試験である。

エンジニアでなくとも、

• 技術の限界

• リスク

• 社会的影響

を理解しているかが問われる点に特徴がある。

正しい順序で、過不足なく学習すれば、決して難しすぎる試験ではない。これからG検定に挑戦する人の参考になれば幸いである。

ちなみに直近の合格率は77%と思っているより高め。しっかり対策して臨めば難しい試験ではないはず…（と思いこむ）

また、自分がこの1ヶ月でG検定関連の知識をまとめたアドベントカレンダーもあるため、一部でも参考にされば幸いである。

自分も来月にG検定を控えているため、一発合格できるよう全力で挑みたい。
1ヶ月ありがとうございました。