G検定直前対策

G検定の直前1週間対策

G検定の直前期は、ディープラーニングのモデル名だけを増やすより、機械学習、評価指標、法律・倫理、AIガバナンスを短い単位で回し、穴を残さないことが重要です。

直前期は、学習範囲を広げるより、得点に戻りやすい論点を短く反復し、誤答理由を減らす段階です。

7日前から前日までの進め方

7日前

大項目3〜6を確認

教師あり/教師なし/強化学習、過学習、正則化、CNN、RNN、Transformer、生成モデルを横並びで戻します。

6〜5日前

評価指標と前処理を潰す

正解率、適合率、再現率、F値、データ分割、前処理、ハイパーパラメータを、名前ではなく使う場面で確認します。

4〜3日前

法律・倫理・ガバナンスを毎日入れる

個人情報、著作権、契約、バイアス、説明可能性、AIガバナンスを最後にまとめず、短く反復します。

2日前

数理統計を捨てずに軽く戻す

平均、分散、確率、行列、微分、評価指標の意味を選択肢で見分けられるか確認します。

前日

誤答分野だけを回す

全範囲の読み直しではなく、間違えた大項目の用語と選択肢のずれを確認します。

直前1週間の到達チェック

正解率だけでなく、次の項目を説明できるかで確認します。1項目でも曖昧なら、右の立て直しを先に実行します。

機械学習

学習方式を事例から選べる
過学習への対策を説明できる

未到達なら: 大項目3を優先し、モデル名より目的と入出力を確認する

評価・数理

適合率と再現率を使い分けられる
確率・分散・勾配の意味を言葉で説明できる

未到達なら: 式の暗記を止め、誤りの種類と指標を対応させる

法律・倫理

個人情報と著作権を事例で判断できる
公平性・説明可能性・ガバナンスを区別できる

未到達なら: 毎日20分を固定し、技術分野と混ぜて反復する

1日90分をどう使うか

時間	作業	残すもの
0〜10分	前日の誤答だけ再回答	再び迷った問題の印
10〜50分	優先分野を時間を測って演習	誤答と迷った正解
50〜75分	解説と関連用語を確認	誤答理由を1問1行
75〜90分	何も見ずに要点を説明	翌日の復習3項目

優先して戻す範囲

機械学習の土台

分類/回帰、教師あり/教師なし/強化学習、過学習/正則化は他分野にもつながります。

モデル名の構造と用途

CNN、RNN、LSTM、Transformer、GAN、VAEを用途だけでなく構造の特徴で戻します。

周辺分野の短期反復

法律・倫理・ガバナンスは直前に点を拾いやすい一方、放置すると混同が残ります。

直前に深追いしないこと

数式の細かい導出

G検定では意味の見分けが重要です。高度な導出に時間を寄せすぎないようにします。

当日の読み方

知らない語が出ても、他の選択肢の明確な誤りを先に消す。
法律・倫理は常識ではなく、試験上の用語整理で判断する。
技術分野で時間を使いすぎず、周辺分野の短問を落とさない。

演習する用語集を見る勉強時間を見る

よくある質問

直前はどの大項目を優先する？

機械学習、ディープラーニング、応用例を中心にしつつ、法律・倫理・ガバナンスを毎日短く入れます。

過去に解いた問題をもう一度やる意味はある？

あります。正解番号を覚えるためではなく、誤答選択肢のどこが違うかを読むために使います。

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