過去問・例題
G検定の公式例題20問の解き方
G検定の公式の例題・過去問は、JDLAが公開する10大項目×2問の20問です。このページは、20問それぞれが何を問うか、公式の正解は何か、どの言葉が手掛かりになるかを、問題文を転載せずに整理しています。
公開されている場所や問題の形式は、G検定の過去問・例題のページにまとめています。ここでは1問ずつの解き方に絞ります。
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: 2026-10-02。
試験の出題範囲・実施要項は変動するため、受験前に公式情報を確認してください。
結論
- 公式の例題は20問で、選択肢はA〜Dの4択、正解は全問1つ
- 歴史・技術の問題は、問題文の中の定義や特徴が、そのまま用語の手掛かりになる（Q1〜Q3、Q6〜Q13）
- 法律・倫理の4問（Q17〜Q20）は「最も不適切」を選ぶ形で、Q17・Q19・Q20は言い切りや一般化を含む記述が答えになっている
- 数理の2問（Q15・Q16）は、用語の定義を知っていれば短時間で解ける
20問の一覧（問いの趣旨と正解）
次の表の「問いの趣旨」は当サイトによる要約で、問題文そのものではありません。「公式の正解」は、JDLAの正解欄の記号が指す選択肢の内容を言い換えたものです。
| 問 | 大項目 | 問いの趣旨 | 公式の正解 |
|---|---|---|---|
| Q1 | 人工知能とは | 有限の処理能力しかないAIが、現実に起こりうる問題すべてには対処できない、という難しさの名前を選ぶ（空欄補充） | フレーム問題 |
| Q2 | 人工知能をめぐる動向 | 第2次AIブームで登場し、知識を明示的に書き出す難しさが壁になった技術を選ぶ | エキスパートシステム |
| Q3 | 人工知能をめぐる動向 | 2015年のILSVRCで人間に並ぶ認識率を報告した、スキップ結合を特徴とするモデルを選ぶ | ResNet |
| Q4 | 機械学習の概要 | 重回帰分析の例として当てはまるものを選ぶ | 人口・店舗面積・品目数から売上高を予測する例 |
| Q5 | 機械学習の概要 | ECサイトのリリース時点から使えるレコメンド手法を選ぶ | コンテンツベースフィルタリング |
| Q6 | ディープラーニングの概要 | カルバック・ライブラー情報量についての正しい説明を選ぶ | 2つの分布の違いを測る指標で、非対称であるという説明 |
| Q7 | ディープラーニングの概要 | 勾配消失問題が起こりやすい条件を選ぶ | ネットワークの層が深い |
| Q8 | ディープラーニングの要素技術 | CNNにおけるパディングの効果を選ぶ | 出力サイズを調整できる |
| Q9 | ディープラーニングの要素技術 | CNNの出力層で全結合層に代わって使われるようになった手法を選ぶ（空欄補充） | グローバルアベレージプーリング（GAP） |
| Q10 | ディープラーニングの要素技術 | Paraphrasingの説明を選ぶ | 単語を同義語や言い換えで置き換えてテキストを増やす手法 |
| Q11 | ディープラーニングの応用例 | GPTが大規模なデータでモデルを大きくできる前提となる法則を選ぶ | スケーリング則 |
| Q12 | ディープラーニングの応用例 | エッジデバイス向けに、重みを少ないバイト数で表す処理を選ぶ（空欄補充） | 量子化 |
| Q13 | ディープラーニングの応用例 | zero-shot Learningの説明を選ぶ | 新しいクラスのデータを、事前の学習なしで識別する手法 |
| Q14 | AIの社会実装に向けて | 検証データにデータリーケージがあった場合の影響を選ぶ | 検証では精度が良いのに、導入すると精度が悪くなる |
| Q15 | AIに必要な数理・統計知識 | 相関、偏相関、偏差積の平均、偏差の2乗の平均に当てはまる名称の組み合わせを選ぶ | 相関係数・偏相関係数・共分散・分散 |
| Q16 | AIに必要な数理・統計知識 | サイコロの出る目の確率が与えられたときの、期待値を選ぶ | 3.5 |
| Q17 | AIに関する法律と契約 | 個人情報保護法の説明として最も不適切なものを選ぶ | 通話録音は、顧客IDで照合できても個人情報に該当しないと言い切る記述 |
| Q18 | AIに関する法律と契約 | AIの開発契約で留意すべきこととして最も不適切なものを選ぶ | 秘密保持契約は開発の最終段階で結ぶのが望ましいとする記述 |
| Q19 | AI倫理・AIガバナンス | 顔認識技術の倫理的な問題について最も不適切なものを選ぶ | 条例による顔認識の禁止は、民間企業だけでなく警察などの公的機関の利用も含むのが主流とする記述 |
| Q20 | AI倫理・AIガバナンス | AIのサステナビリティ上の課題について最も不適切なものを選ぶ | データを多く学習させると電力消費が下がるとする記述 |
問題文はJDLA公式の「G検定の例題・過去問」で確認できます（2026年10月26日確認）。
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試験範囲を通して読むときの1冊です。読んだ章は、このサイトの章別問題で確かめられます。
AIの歴史を問う問題の解き方
Q1〜Q3は、問題文に定義や特徴がそのまま書かれています。用語を思い出す問題ではなく、問題文の特徴と用語を結びつける問題です。
Q1は「有限の処理能力」と「現実の問題すべてには対処できない」という2つの言葉が手掛かりで、答えはフレーム問題です。Q2は「第2次ブーム」と「知識を明示的に書く難しさ」が手掛かりで、答えはエキスパートシステムです。 選択肢にはディープラーニングや機械学習も並びますが、どちらも第2次ブームの主役ではありません。ブームの順番と、その時代の主役を対で覚えておくと迷いません。 Q3は「スキップ結合」が決め手で、答えはResNetです。
ディープラーニングの技術を問う問題の解き方
Q6〜Q13の8問は、技術の名前を、その働きと結びつけて選ばせます。特にQ7、Q8、Q12は、働きの一言が手掛かりです。
- Q7（勾配消失）: 起こりやすい条件を選ぶ問題で、答えは「ネットワークの層が深い」です。層が深いほど、逆伝播で勾配が小さくなりやすい、と考えます。活性化関数の微分値が大きい、という選択肢は逆の向きです。
- Q8（パディング）: 答えは「出力サイズを調整できる」です。入力の周りに値を足す処理なので、畳み込み後の大きさを保ったり決めたりするのに使います。
- Q12（量子化）: 「重みをより少ないバイト数で表す」が手掛かりで、答えは量子化です。プルーニングは重みを減らす処理、蒸留は小さなモデルに学習させる処理なので、混ぜないようにします。
選択肢が同じ分野の用語で並ぶ問題は、問題文の「働き」の言葉を先に決め、その働きを持つ用語を選ぶと迷いません。勾配消失問題は勾配消失問題のページで、活性化関数ごとの違いまで確認できます。
社会実装・数理を問う問題の解き方
Q14は、データリーケージの影響を選ぶ問題です。答えは、検証では精度が良いのに、実際に導入すると精度が悪くなる、という内容です。 検証データに本来は使えない情報が混じると、検証の精度だけが実力以上に高く出ます。過学習や学習時間の話は、別の用語の説明です。 用語の意味はデータリーケージのページで確認できます。
Q15は、4つの説明（相関の程度、他の変数の影響を除いた相関、偏差積の平均、偏差の2乗の平均）に、相関係数・偏相関係数・共分散・分散を当てはめる問題です。偏差積は2つの変数の偏差を掛けたものなので共分散、偏差の2乗は分散、と見分けます。Q16の期待値は、各目の値に確率を掛けて足す計算で、公式の正解は3.5です。
法律・倫理を問う不適切選択の解き方
Q17〜Q20は、4つの選択肢のうち、誤りを含む1つを選ぶ形です。Q17・Q19・Q20の公式の正解には、「該当することはない」「主流」「下がる」のように、言い切りや一般化を含む記述が含まれています。
Q17は、通話録音が個人情報に当たるかを問います。個人情報保護法第2条第1項第1号は、個人情報に「他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができることとなるもの」を含めると定めています（e-Gov法令検索、2026年10月26日確認）。通話内容だけでは個人を識別できなくても、顧客IDなどで顧客データベースと照合できれば個人情報に当たりうるため、「該当することはない」と言い切る記述が不適切です。
Q18は、開発契約の留意点のうち、秘密保持契約を開発の最終段階で結ぶのが望ましいとする記述が答えです。Q19は、条例による顔認識システムの禁止が、民間企業だけでなく警察などの公的機関の利用も含むのが主流とする記述、Q20は、データを多く学習させると電力消費が下がるとする記述が答えです。 Q20は、「電力消費が下がる」と言い切る点が疑わしいと考えます。
ただし、言い切りの強さだけで解くのは危険です。Q17は「容易に照合できるか」という条文の基準を知っているから、Dが誤りと判断できます。
20問に共通する解き方
- 問いの向き（当てはまるものか、最も不適切なものか）に印を付ける
- 問題文の中で、定義や特徴にあたる言葉を探す（Q1の「有限の処理能力」、Q3の「スキップ結合」）
- 選択肢を1つずつ「正しい」「誤り」で判定し、最後に残った1つを選ぶ
- 「必ず」「〜することはない」のような言い切りは、内容が事実かどうかを確かめる（Q17）
オンライン試験は100分・145問程度なので、1問あたり約41秒です。20問をこの手順で解く練習をすると、時間の感覚もつかめます。公式の20問は問われ方の確認に使い、得点力は範囲を網羅した演習で作ります。当サイトの問題は、本試験問題を転載しないオリジナル問題です。
よくある質問
G検定の公式の例題・過去問は、何問どこで見られますか？
JDLA（日本ディープラーニング協会）の公式サイト「G検定の例題・過去問」ページで、10大項目から2問ずつ、合計20問が公開されています。ページ末尾の正解欄に、全20問の正解記号がまとまっています。
このページに問題文や選択肢は載っていますか？
載せていません。問題文と選択肢はJDLAの公式ページで確認してください。このページの「問いの趣旨」は当サイトが要約したもので、公式の正解は記号ではなく内容で示しています。
20問を解けたら合格できますか？
20問は出題範囲の一部にすぎず、合格を保証する材料にはなりません。20問は問われ方と難しさの確認に使い、範囲全体は章別の演習で広げます。
例題と同じ問題が本番で出ますか？
出ると決まっているわけではありません。公式の20問は過去に出題された問題ですが、本番の問題は回ごとに変わります。答えを覚えるより、なぜその選択肢になるかを説明できるかを確かめてください。
「最も不適切」を選ぶ問題が苦手です。どう解けばよいですか？
公式の20問では、AIに関する法律と契約、AI倫理・AIガバナンスの4問が「最も不適切」を選ぶ形です。正しい文を探す読み方のままだと取り違えやすいため、先に問いの向きに印を付け、1文ずつ「正しい」「誤り」を判定してから残った1つを選びます。
例題の解説を読んでも分からない用語は、どこで確認すればよいですか？
用語集の個別ページと、勾配消失問題など主要テーマの解説ページから確認できます。このページの各節からも、関連する解説ページへ移動できます。