G検定独学のつまずき方

G検定は難しい？

G検定が難しいと言われる理由は、ひとつの分野が極端に深いからではありません。人工知能の歴史、機械学習、ディープラーニング、数理統計、法律、倫理、AIガバナンスまで横に広く、知っている用語だけで押し切れない点にあります。

特に独学では、ディープラーニングのモデル名を追いかける一方で、評価指標、前処理、データ管理、法律・倫理を後回しにしがちです。その結果、見たことのある単語が並んでいても、選択肢のどこが違うのか判断できなくなります。

合格率・合格ラインはどう見る？

JDLAはG検定の開催結果を公開しています。2026年のG2026#3では、受験者8,305名、合格者6,843名、合格率82.40%と発表されています。累計では、受験者210,520名、合格者148,885名です。

ただし、合格率が高めに見えても、範囲が浅いという意味ではありません。受験者には事前に学習している人が多く含まれるため、未対策のまま受けてよい試験とは別物です。

確認したJDLA公式ページでは、直近回の受験者数・合格者数・合格率は公開されていますが、「何点以上で合格」といった合格ラインは確認できませんでした。学習時は合格ラインの推測より、苦手分野を作らないことを基準にします。

出典: JDLA「G検定」公式ページの開催結果欄（2026年7月6日確認）。

機械学習とディープラーニングだけなら進めやすくても、数理統計、法律、倫理、ガバナンスまで入ると記憶の整理が崩れます。「得意なAI用語」だけを深掘りするより、弱い分野を短く何度も回す方が安定します。

CNN、RNN、Transformer、正則化、過学習、適合率、再現率は、単語を見たことがあるだけでは足りません。何と何を区別する用語なのかを言えないと、正しそうな説明文に引っかかります。

個人情報、著作権、AIガバナンスは、一般論としてよさそうな判断と、試験上の用語整理がずれることがあります。条文名や制度名を丸暗記するより、どの用語が何を守るためのものかを確認します。

AI資格ドリルでは、G検定の予想問題を200問収録しています。収録数が多い分野は、独学で先に手を動かしておきたい範囲です。

最初に機械学習の土台を固める
教師あり/教師なし/強化学習、分類/回帰、過学習/正則化、評価指標を先に整理します。ここが曖昧だと、ディープラーニングや応用例の問題でも読み違えます。
モデル名は用途と構造をセットで覚える
CNNは畳み込み、RNNは系列、Transformerは自己注意という軸で整理します。「画像ならCNN」のような用途だけの暗記に寄せると、応用問題で崩れます。
法律・倫理を最後の暗記枠にしない
法律・倫理・ガバナンスは短い問題で問われやすく、直前にまとめて読むだけでは混同が残ります。用語集で定義を戻しながら、章別演習で選択肢の言い換えに慣れます。

難しいと感じる場合は、全範囲を読み直すより、問題数が多い分野から演習して誤答の種類を見ます。語句の混同なら用語集へ、範囲の迷子なら勉強法ページへ戻ると、復習の方向が決まります。

試験仕様とシラバスはJDLA公式のG検定ページ・シラバス2024を参照してください。当サイトは非公式の学習サイトで、本試験問題は掲載していません。