G検定 再受験対策
G検定に落ちたら？再受験までの弱点立て直し方
G検定に落ちた場合、全範囲を最初から読み直すより、落とした分野を大項目に戻す方が効率的です。
ディープラーニングは読んだのに、評価指標、数理統計、法律・倫理、AIガバナンスで落としているケースが多いため、得意分野だけを増やさない設計が必要です。
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。
再受験条件・試験仕様は公式情報、問題数・復習順・到達判定はミナト編集部の学習目安です。
最初に判断すること
落ちた原因を大項目へ戻す
機械学習、ディープラーニング、応用、数理統計、法律・倫理、ガバナンスのどこで迷ったかを分けます。
知っている単語で選んだ問題を疑う
G検定では、知っている単語が含まれる選択肢ほど早合点しやすくなります。誤答選択肢のどの部分が違ったかを確認します。
落ちた原因と修正方法
×評価指標を式だけで覚えている
症状: 正解率、適合率、再現率、F値を問題文の目的から選べない。
→修正: 見逃しを減らすなら再現率、誤検知を減らすなら適合率という業務目的に戻す。
×モデル名の用途暗記に寄っている
症状: CNN、RNN、Transformer、生成モデルを構造ではなく用途だけで見ている。
→修正: データ形式、構造、得意な処理、限界を1行ずつ整理する。
×法律・倫理を直前暗記にしている
症状: 個人情報、著作権、説明可能性、公平性、ガバナンスの対象リスクが混ざる。
→修正: 制度名ではなく、何を守るための論点かで分類する。
誤答記録の作り方
| 記録項目 | 残す内容 | 次の判断 |
|---|---|---|
| 大項目 | 10大項目のどこで迷ったかを記録し、機械学習・深層学習・応用・数理・法律倫理を一括りにしない。 | 誤答が集中した上位3大項目だけを7日計画の問題数へ反映する。 |
| 判断の失敗 | 未知語、用途暗記、構造混同、目的の読み落とし、法律倫理の対象混同、時間の6原因から選ぶ。 | 原因別に用語、比較、構造、業務目的、対象リスク、時間配分へ戻す。 |
| 決め手の語 | 分類か回帰か、見逃しか誤検知か、系列か画像か、個人情報か公平性かなど、選択肢を分けた条件を残す。 | 次の問題ではモデル名を探す前に、データ・目的・リスクを確認する。 |
| 迷った選択肢 | 正解した問題も含め、最後まで残した2択と、片方を除外する根拠を書く。 | 根拠が用途だけなら構造へ、語感だけなら用語定義へ戻る。 |
| 再現確認 | 翌日と3日後に解説なしで解き、同じ条件語から選べたかを記録する。 | 再発した大項目を6日目の弱点演習へ集める。 |
再受験までの7日間計画
| 日 | 対象 | 問題数 | 復習 | 完了条件 |
|---|---|---|---|---|
| 1日目 | 145問想定の一部で診断し、誤答と迷いを10大項目・6原因へ分類する。 | 全範囲70問 | 得意項目ではなく誤答上位3項目を選ぶ | 弱点3大項目と最頻原因を決められる |
| 2日目 | 大項目1〜3。AIの定義・動向と、教師あり・教師なし・強化学習、分類・回帰。 | 章別60問＋誤答15問 | 歴史語・学習種類・タスクを分ける | 問題の目的から学習種類とタスクを選べる |
| 3日目 | 大項目4〜6。過学習・正則化・評価指標、NN学習、CNN・RNN・Transformer、生成モデル。 | 章別70問＋比較20問 | データ、構造、目的、評価の4軸で整理する | モデル名を用途だけで選ばず、構造と評価を言える |
| 4日目 | 大項目7・8。AI応用、プロジェクト、データ前処理、数理統計の弱点。 | 章別50問＋数理20問 | 実装工程・業務判断・数理用語へ誤答を分ける | 技術モデルの問題と導入・運用の問題を分けられる |
| 5日目 | 大項目9・10。個人情報、著作権、契約、AI倫理、公平性、説明可能性、ガバナンス。 | 法律倫理70問＋誤答15問 | 制度名より、守る対象と必要な行動で分類する | 法律・倫理・ガバナンスを後回しにせず説明できる |
| 6日目 | 弱点3大項目を横断し、知っている語へ飛びついた問題を二択から解き直す。 | 弱点各30問 | 未回答・迷い・誤答を分け、翌日へ残す5論点を決める | 条件語から除外理由を説明し、弱点を5論点以内にできる |
| 7日目 | オンライン試験想定の通し模試と再受験判断。 | 145問を100分 | 未回答・迷い・誤答を大項目と原因へ戻す | 100分配分を守り、次に直す3大項目を根拠付きで言える |
本試験の時間: 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）は公式情報です。表の日別問題数、復習順、完了条件は当サイトの立て直し目安です。 試験概要で試験仕様を確認する →
再受験前チェック
- ✓誤答を大項目別に分類できる
- ✓評価指標を業務目的から選べる
- ✓モデル名を構造と用途の両方で説明できる
- ✓法律・倫理・ガバナンスを対象リスクで分けられる
避けること
- ×得意なディープラーニング分野だけを深掘りする
- ×法律・倫理を試験前日にまとめて暗記する
- ×合格率だけを見て油断する
- ×問題文の目的を読まずに知っている用語へ飛びつく
再受験するか延期するか
再受験へ進む
145問・100分を通し、未回答・迷い・誤答を10大項目へ戻せて、評価指標と法律倫理の判断理由を説明できる状態です。
次の行動: 公式日程と申込方式を確認します。個人申込で前回受験から2年以内なら、公式の再受験制度とクーポン条件も確認します。
1〜2週間延ばす
大項目4〜6だけを繰り返し、大項目8〜10の誤答が未分類、または145問の後半で条件を読めない状態です。
次の行動: 得意なモデル学習を減らし、数理・法律倫理・時間配分へ問題数を移します。
教材追加を止める
参考書を変えても、迷った2択と除外理由を記録していない状態です。
次の行動: 新しい教材を買う前に、既存問題の誤答選択肢と大項目分類を1週間続けます。
原因から戻る章
弱点分野から再演習する
当サイトにはG検定の予想問題を510問収録しています。 再受験では、全範囲を漫然と解くより、落とした原因に近い分野から戻る方が効率的です。
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よくある質問
QG検定に落ちたら何からやり直す？
まず誤答を大項目別に分けます。特に評価指標、法律・倫理、AIガバナンスは後回しにすると再受験でも残りやすいです。
Q参考書を変えるべき？
原因が分からないまま教材を変える前に、誤答選択肢のどこが違ったかを確認します。教材追加より、弱点分野の再演習が先です。
再受験条件、試験日程、申込方法はJDLA公式情報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。
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）