G検定 受験前ガイド
G検定とは？試験概要
G検定は、AI・機械学習・ディープラーニングを技術だけに限定せず、データ、数理統計、法律、倫理、AIガバナンスまで横断して理解するための資格です。受験判断では、モデルを実装できるかではなく、AIプロジェクトで必要な基礎用語と判断材料を広く説明できるようになりたいかを基準にします。
初学者は、公式シラバスを最初から深掘りする前に、教師あり学習・教師なし学習・強化学習、過学習、評価指標、代表モデル、法律・倫理の位置関係を作ると進めやすくなります。試験仕様と申込条件は変わる可能性があるため、受験前に公式情報を確認してください。
公式情報の確認
試験日、料金、申込条件、試験方式など変動する情報は、公式情報を最終確認してください。 当サイトの一次情報確認日: 2026-07-03。
試験仕様表は公式情報の要約です。最初に学ぶ範囲と演習の進め方は、当サイトの収録問題に基づく編集部の提案です。
公式情報で確認する試験仕様
- 時間
- 100分（オンライン）／120分（会場）
- 問題数
- 145問程度（多肢選択式・知識問題）
- 情報確認日
- 2026年7月3日（公式サイト照合）
- 受験料
- 一般13,200円（税込）／学生5,500円（税込）
- 実施回数
- 年6回（オンライン）＋年3回（会場）
最初に確認したい範囲
機械学習の基本語
教師あり・教師なし・強化学習、分類・回帰、過学習・正則化を、何を解決するための考え方かで分けます。
評価とディープラーニング
適合率・再現率・F値、CNN・RNN・Transformerは、名称だけでなく目的、構造、使う場面を対応させます。
法律・倫理・ガバナンス
個人情報、著作権、バイアス、説明可能性、AIガバナンスを最後に暗記せず、技術分野と並行して確認します。
当サイトの問題データで確認できる分野
G検定の予想問題を204問収録しています。最初から全範囲を読み直す前に、問題を解いて自分の弱点分野を確認します。
- 大項目5 ディープラーニングの要素技術26問
- 大項目6 ディープラーニングの応用例26問
- 大項目9 AIに関する法律と契約23問
- 大項目4 ディープラーニングの概要22問
- 大項目3 機械学習の概要21問
受験前チェックリスト
- 試験日、申込期限、受験料、試験方式は公式の次回試験概要で確認する。
- 公式シラバスの大項目を確認し、技術分野だけに学習が偏っていないかを見る。
- まず章別問題を解き、弱点が機械学習、数理、法律・倫理のどこにあるかを分ける。
よくある質問
G検定はどんな資格？
AI・機械学習・ディープラーニングを技術だけに限定せず、データ、数理統計、法律、倫理、AIガバナンスまで横断して理解するための資格です。モデルを実装できるかではなく、AIプロジェクトで必要な基礎用語と判断材料を広く説明できるかが問われます。
G検定は何を最初に学べばいい？
公式シラバスを最初から深掘りする前に、教師あり学習・教師なし学習・強化学習、過学習、評価指標、代表モデル、法律・倫理の位置関係を作ると進めやすくなります。
次にやること
試験概要を確認したら、まず短い演習で知識の抜けを出します。誤答した問題は正解番号だけで終わらせず、関連用語と同じ論点の類題へ戻って復習します。