こんにちは！今回は「G検定」を本気で目指す方向けに、
JDLA公式シラバス（2024年版）に沿って、ドラえもんとのび太くんの会話風に詳細解説していきます。
はじめに
のび太「ドラえもん、G検定ってさ、どんな内容が出るの？合格するには何を勉強したらいいの？」
ドラえもん「G検定の公式シラバスはとっても幅広いんだ。
AIの基礎から、ディープラーニング、法律や倫理、そして最新の生成AIまで――
全部で【技術分野】【法律・倫理分野】の2大パートに分かれてるよ！」
1. 技術分野
1-1. 人工知能とは何か
のび太「まず“AIって何？”ってとこから？」
ドラえもん「そうだよ。AIの定義・レベル分け（制御プログラム／古典的AI／機械学習／深層学習）や、AI効果、ロボットとの違いなんかも押さえておこう。」
- AIの定義と例
- AIのレベル分け
- AI効果
- ロボットとAIの違い
1-2. 人工知能分野の主要な問題
のび太「AIってどんな問題を考えてるの？」
ドラえもん「“シンギュラリティ”とか“チューリングテスト”“中国語の部屋”“シンボルグラウンディング問題”みたいな哲学的な話題や、知識獲得の難しさも大事なんだ。」
- シンギュラリティ
- チューリングテスト
- シンボルグラウンディング問題
- フレーム問題
- 強いAI／弱いAI
1-3. 探索・推論
のび太「AIはどうやって“考える”の？」
ドラえもん「“探索木”や“ハノイの塔”を解くアルゴリズム（幅優先探索、深さ優先探索、αβ法など）を学ぶよ！」
1-4. 知識表現とエキスパートシステム
のび太「専門家みたいなAIもあるの？」
ドラえもん「そう、“エキスパートシステム”や“オントロジー”、有名な“ELIZA”や“ワトソン”もこの章で勉強するよ。」
1-5. 機械学習の基礎
のび太「AIが“学ぶ”ってどういうこと？」
ドラえもん「“機械学習”は、ルールを人間が教えなくてもデータからパターンを発見する技術。
代表例はスパムフィルターやレコメンドエンジンだね。」
1-6. ディープラーニングの概要
のび太「最近のAIは“ディープラーニング”が主役？」
ドラえもん「そう！ニューラルネットワークの進化形で、“LeNet”“AlphaGo”“LLM（大規模言語モデル）”まで登場してるよ。」
1-7. 教師あり学習・教師なし学習・強化学習
のび太「AIの“学び方”にも色々あるの？」
ドラえもん「うん。
- “教師あり学習”は、正解データを与えて学ばせる方法（例：分類や回帰）。
- “教師なし学習”は、正解なしでグループ分けや特徴抽出（例：クラスタリング）。
- “強化学習”は、行動して報酬を得ながら賢くなる方法なんだ。」
1-8. モデルの選択・評価
のび太「どのAIが優秀かってどう判断するの？」
ドラえもん「“汎化性能”“交差検証”“過学習”の回避、そして“MSE”“AUC”“混同行列”などの評価指標をしっかり理解しておこう。」
1-9. ディープラーニングの構造と要素技術
のび太「AIの“中身”はどうなってるの？」
ドラえもん「層構造（全結合・畳み込み・正規化・プーリング・スキップ結合）、
RNNやAttention、最適化（Adam、SGD）、誤差逆伝播法や正則化手法など、細かいキーワードも多数出るよ！」
1-10. ディープラーニングの応用
のび太「AIってどんなことに使われてるの？」
ドラえもん「画像認識（CNN、YOLO）、自然言語処理（BERT、GPT、word2vec）、音声処理（WaveNet）、
強化学習（DQN, AlphaStar）、データ生成（GAN、Diffusion Model）、転移学習・マルチモーダル・モデル軽量化や解釈性も重要！」
1-11. AIの社会実装
のび太「AIを仕事で使うには？」
ドラえもん「AIプロジェクトの進め方（CRISP-DM、PoC、MLOps）、
データ収集・加工・分析・学習、モデル運用・モニタリングや共同開発の注意点も出るよ。」
1-12. AIに必要な数理・統計知識
のび太「やっぱり数学も必要？」
ドラえもん「微分・確率・分散・外れ値・仮説検定・距離や類似度…基礎はきっちり押さえようね。」
2. 法律・倫理分野
2-1. AIに関わる法律
のび太「AIって法律も守らなきゃいけないの？」
ドラえもん「もちろん。個人情報保護法、著作権法、特許法、不正競争防止法、独禁法…
それぞれAIやデータ利用の現場で大事なルールがあるよ！」
2-2. AIと契約
のび太「AIのシステム開発では契約も関係するの？」
ドラえもん「うん。開発委託契約やSaaS契約、知財の帰属、NDA（秘密保持契約）…
ここを理解しないとトラブルのもとになるんだ。」
2-3. AI倫理・AIガバナンス
のび太「AIって“悪用”とか“差別”とかの心配もあるよね？」
ドラえもん「その通り！
- AI倫理・AIガバナンスのガイドライン
- プライバシー（カメラ画像活用も含む）
- 公平性（アルゴリズムバイアスやデータ偏り）
- セキュリティ（Adversarial Attackやモデル窃取）
- 透明性・説明責任（XAI）
- 環境・労働・社会・民主主義への影響…
いまや“倫理”と“ガバナンス”は最重要テーマなんだ。」
まとめ：G検定の学び方
のび太「うわ〜、想像以上に広い！やっぱりコツコツやるしかないかぁ…」
ドラえもん「うん。でも“全部一気に覚える”必要はないよ。
まずは興味のあるところから入って、キーワードや事例を会話や日常に結びつけて覚えよう。
“G検定”はAI時代の“安心・安全ひみつ道具”みたいなもの。みんなで正しくAIを使いこなそう！」
※本記事はJDLA「G検定2024年シラバス」に基づいてまとめています。
最新情報や詳細は公式サイトやシラバスを必ず確認してください！