G検定 教材選び
G検定の参考書・問題集の選び方
G検定は範囲が広いため、教材選びで最初に見るべきなのは、機械学習、ディープラーニング、数理統計、法律、倫理、AIガバナンスを一冊または一組でカバーできるかです。
結論として、初学者は全体像を作る参考書を1冊、演習用に解説の厚い問題集または章別問題を1つ用意します。モデル名だけを増やす教材より、評価指標、前処理、法律・倫理まで戻れる教材を優先します。
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。
教材選びでは、参考書や問題集の評判より先に、公式範囲と現在の試験仕様に対応しているかを確認します。
結論：教材は役割で選ぶ
参考書は、シラバス2024対応と周辺分野の厚みを見る
古い教材や技術分野だけ厚い教材では、生成AI、AI倫理、ガバナンス、法律の取りこぼしが残りやすくなります。
問題集は、分野別に弱点が分かるもの
G検定は全範囲を一気に解くより、機械学習、ディープラーニング、数理、法律・倫理を分けて戻せることが重要です。
レベル別の選び方
| 対象 | 選ぶ教材 | 避けること |
|---|---|---|
| 初学者 | 図解が多く、機械学習の基本語から説明する参考書 | いきなり難しい実装本や論文解説へ進むこと |
| 実務経験者 | 評価指標、データ管理、ガバナンスを補える教材 | 知っているモデル分野だけを読み直すこと |
| 直前期 | 章別問題と誤答リスト | 法律・倫理を最後にまとめ読みすること |
教材に必要な条件
大項目の網羅
人工知能、機械学習、ディープラーニング、数理統計、法律、倫理、ガバナンスが抜けていないか確認します。
評価指標の具体例
正解率、適合率、再現率、F値を、業務目的や誤分類の種類で説明している教材が有効です。
法律・倫理の更新性
個人情報、著作権、契約、AI倫理、説明可能性は古い理解のままにしないことが重要です。
5日で教材を使い切る進め方
- 1日目: 参考書の目次と公式範囲を照合し、抜ける分野を確認する
- 2日目: 教師あり・教師なし・強化学習、分類・回帰を読む
- 3日目: 過学習、正則化、評価指標を問題で確認する
- 4日目: CNN、RNN、Transformer、生成モデルを比較する
- 5日目: 法律・倫理・ガバナンスを短く演習し、誤答語を戻す
失敗例と修正方法
ディープラーニングだけ厚く読む
修正: 法律・倫理・数理・評価指標を毎日短く入れます。
問題をランダムに解くだけ
修正: 分野別正答率で弱点を出し、章別解説へ戻ります。
古い教材だけで進める
修正: 公式シラバスと改訂情報を確認し、生成AI・ガバナンスを補います。
購入前チェックリスト
- シラバス2024の大項目に対応している
- 評価指標と前処理の説明がある
- 法律・倫理・ガバナンスが薄くない
- 章別に演習と復習ができる
- 誤答した分野を再演習できる
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よくある質問
G検定の参考書は一冊で足りる？
全体像を作るには一冊で始められます。ただし法律・倫理や改訂範囲が薄い場合は、公式情報と章別問題で補います。
問題集だけで合格できる？
機械学習の基本語に慣れている人は問題中心でも進められますが、初学者は体系を作らないと誤答理由が残りやすいです。
出題範囲と改訂情報はJDLA公式のG検定ページと公式シラバスで確認してください。当サイトは非公式の学習サイトです。