G検定 学習計画
G検定の1か月学習計画
G検定を1か月で進める場合は、28日で10大項目を2回見る計画にします。第1週に大項目1〜3と9、第2週に大項目4〜6と10、第3週に社会実装・数理と法律倫理の再演習、第4週に技術横断・弱点・145問100分模試を置きます。
1か月計画では、技術7日・法律倫理1日という偏りを作らないことが重要です。大項目9は5日目と19日目、大項目10は13日目と20日目に扱い、個人情報・知的財産・契約・AI社会原則・ガバナンスを間隔を空けて解き直します。
この計画は平日60〜90分、休日2時間程度を確保できる人向けです。各日15〜30問、土曜50〜70問、日曜は誤答20〜30問へ役割を分け、27日目にオンライン試験想定の模試を行います。
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。
学習計画は当サイトの目安です。試験日、申込条件、出題範囲は公式情報を最終確認してください。
この記事の目次
前提条件
- 28日で10大項目を一巡してから横断演習へ進み、法律・倫理も前半と後半で最低2回扱う。
- 平日は15〜30問、土曜は50〜70問、日曜は誤答20〜30問を目安にし、正答率より誤答理由を残す。
- 27日目は145問・100分のオンライン試験想定模試、28日目は模試誤答と公式案内だけを確認する。
- 試験仕様は公式factsで確認済みだが、日程・方式・申込条件は受験前に公式ページで再確認する。
この計画が向く人
初学者
平日60〜90分、休日2時間を確保し、10大項目を3週間で一巡して最終週に戻れる人です。
技術偏重を直す
大項目3〜6は学んだが、法律・契約・倫理・ガバナンスが弱い人です。5・13・19・20日目を削りません。
期間を延ばす
週4日未満、または14日目で大項目3〜6の違いを説明できない人です。2〜3か月計画へ切り替えます。
日ごとの計画
| 日程 | 学習対象 | 解く問題数 | 復習対象 | 完了条件 |
|---|---|---|---|---|
| 1日目 | 全10大項目の診断+大項目1 AIの定義 | 診断30問+大項目1を15問 | 誤答を10大項目へ分ける | 弱点3大項目を決められる |
| 2日目 | 大項目2 探索・推論 | 大項目2を20問+誤答5問 | 探索手法の違いを条件で分ける | 探索の目的と手法を説明できる |
| 3日目 | 大項目2 知識表現・AIブーム | 大項目2を20問+前日誤答5問 | 知識表現と歴史を別群にする | 発展の流れと中心語を言える |
| 4日目 | 大項目3 学習の種類・分類・回帰 | 大項目3を25問+誤答5問 | ラベル・出力・報酬で判断する | 4タスクを問題場面から選べる |
| 5日目 | 大項目9 個人情報・データ保護 | 大項目9を25問+大項目3誤答5問 | 情報の種類と扱う場面を確認する | 法律名の語感だけで解かない |
| 6日目 | 大項目1〜3・9の週末横断 | 4大項目から60問 | 技術・歴史・法律へ誤答を分類する | 弱点を4項目以内に絞れる |
| 7日目 | 第1週の誤答修正 | 誤答25問 | 知識不足・混同・読み違いを分ける | 第2週へ持ち越す論点を3つにする |
| 8日目 | 大項目3 評価指標・過学習・前処理 | 大項目3を30問+誤答5問 | 評価と汎化対策を別の問いにする | 適合率・再現率と正則化を区別できる |
| 9日目 | 大項目4 ニューラルネットワークと学習 | 大項目4を25問+前日誤答5問 | 層・重み・活性化・損失を役割で分ける | 学習の流れを説明できる |
| 10日目 | 大項目4 活性化関数・過学習対策 | 大項目4を25問+誤答5問 | 関数と学習上の対策を分ける | 主要語を問題場面から選べる |
| 11日目 | 大項目5 CNN・RNN・最適化 | 大項目5を30問+誤答5問 | 構造・入力・学習方法で比較する | CNNとRNNを用途だけで丸暗記しない |
| 12日目 | 大項目6 画像・自然言語・音声 | 大項目6を30問+大項目5誤答5問 | 応用と対応モデルを結び付ける | 入力データから関連論点を選べる |
| 13日目 | 大項目10 AI社会原則・バイアス・ガバナンス | 大項目10を30問+誤答5問 | 倫理・信頼性・組織的管理を分ける | 大項目9との境界を説明できる |
| 14日目 | 大項目3〜6・10の週末横断と誤答修正 | 横断50問+誤答20問 | モデル名とガバナンスを同じ暗記方法にしない | 第2週の弱点3項目を決められる |
| 15日目 | 大項目5 Attention・Transformer・生成モデル | 大項目5を30問+誤答5問 | 注意機構・構造・生成方式を分ける | Transformer関連語を役割で説明できる |
| 16日目 | 大項目6 生成AI・基盤モデル・強化学習 | 大項目6を30問+前日誤答5問 | モデル・調整・応用例を区別する | 生成AI分野の誤答理由を残せる |
| 17日目 | 大項目7 社会実装・データ整備・MLOps | 大項目7を30問+誤答5問 | 企画・データ・運用の段階へ分ける | プロジェクトの流れを説明できる |
| 18日目 | 大項目8 確率統計・線形代数・微分 | 大項目8を30問+誤答5問 | 数式より用語の目的と入力を確認する | 主要数理語を機械学習へ接続できる |
| 19日目 | 大項目9 知的財産・契約の再演習 | 大項目9を35問+初回誤答10問 | 権利と契約の対象・場面を比較する | 初回と同じ混同を減らせる |
| 20日目 | 大項目10 AI倫理・ガバナンスの再演習 | 大項目10を35問+初回誤答10問 | 原則・リスク・管理を比較する | 大項目9・10を問題場面から分けられる |
| 21日目 | 大項目7〜10の週末横断 | 4大項目から60問 | 社会実装・数理・法律・倫理へ分類する | 非モデル分野の弱点を3つに絞れる |
| 22日目 | 横断: 学習方法・評価指標・過学習 | 大項目3・4から40問 | タスク・評価・学習対策を分ける | 似た選択肢を役割で切れる |
| 23日目 | 横断: CNN・RNN・Transformer・応用例 | 大項目4〜6から50問 | 入力・構造・出力・用途で比較する | モデル名だけの暗記から離れられる |
| 24日目 | 最も弱い3大項目の再演習 | 弱点を各20問 | 誤答原因を3分類する | 同じ原因の誤答を減らせる |
| 25日目 | 全10大項目の混合演習 | 全体から100問 | 迷った問題の大項目と条件語を書く | 章名なしでも論点を特定できる |
| 26日目 | 模試前の誤答整理と時間配分 | 誤答30問+短時間確認20問 | 後回し基準と残る弱点を決める | 模試で使う配分方針を言える |
| 27日目 | オンライン試験想定模試 | 145問を100分 | 未回答・迷い・誤答を大項目別に分ける | 時間不足と知識不足を区別できる |
| 28日目 | 模試誤答・法律倫理・公式案内 | 誤答30問。新規なし | 直前確認を3論点に絞る | 新規教材へ広げず受験準備へ移れる |
演習から復習へ戻る手順
| 時点 | 行動 | 完了の証拠 |
|---|---|---|
| 毎日 | 前日の誤答5問を解き、大項目と条件語を先に言う。 | 選択肢の順番が変わっても判断できる。 |
| 土曜 | その週の大項目を50〜70問で横断し、名称が似た概念を比較する。 | 週の弱点を4項目以内へ絞れる。 |
| 日曜 | 新規範囲へ進まず誤答20〜30問を原因別に修正する。 | 翌週へ持ち越す論点が3つ以内になる。 |
| 模試後 | 145問を未回答・迷い・誤答へ分け、大項目と原因を記録する。 | 最終日に見る3論点を決められる。 |
遅れた場合の調整
平日1日遅れたら翌日へ全問題を重ねず、その週の土曜横断を40問へ減らして日曜の誤答修正を残す。
大項目9・10の日は削除せず、技術章のモデル名を広げる時間と新規問題数を減らして調整する。
21日目で10大項目を一巡できていなければ、横断演習の新規を減らして未学習大項目20問と既習誤答へ絞る。
模試が100分で終わらなくても翌日に再度145問は解かず、未回答の条件語と時間を使った大項目を確認する。
やらなくてよいこと
×ディープラーニングのモデル名だけ増やす
×全範囲を同じ深さで読み込む
×古い教材だけで改訂範囲を確認しない
遅れを翌日へ持ち越さない再計画
1か月計画では週末ごとに遅れを精算します。週の未完了を翌週へ積み上げず、正答率ではなく説明できない論点の数で次週の新規範囲を増減します。 遅れた日は、10大項目を均等に後ろへずらしません。技術用語、数理・評価、法律・倫理のどこで止まったかを分け、技術用語は関係図、数理は指標の主語、法律・倫理は対象と要件を短く書いてから再演習します。 再開判定では、モデル名を答えるだけでなく、入力、学習方法、評価指標、法律上の対象のどれを根拠に選択肢を切ったかまで答えます。根拠を言えない正解は誤答と同じ扱いで弱点大項目へ戻します。
2週目終了時に予定の半分へ届いていない場合は、教材を増やさず、読む範囲を絞って演習と再回答を残します。最終週は新規学習を止める日を先に決め、通し確認の時間を守ります。 削らないのは、機械学習の基本、ディープラーニングの要素技術、法律・契約、倫理・ガバナンスです。時間が不足した場合は細かなモデル名の追加暗記を止め、既に見た選択肢を根拠付きで切れる状態と、145問を時間内に読み切る練習を優先します。 翌日は弱点大項目を10問だけ解き、誤答と根拠を言えない正解を同じ復習対象にします。8問以上で判断根拠を言えれば次へ進み、同じ原因が3問以上残れば、その日の新規範囲を一つ減らして比較と再回答へ振り替えます。 各週の最終日に、予定時間ではなく説明できない論点数を記録します。2週続けて減らない場合は教材を増やさず、読む時間を一枠減らして問題回答と誤答理由の記録へ移し、翌週の計画を組み直します。
記録欄には弱点大項目、選択肢を切る根拠、次に比較する近接概念を残します。 毎日の終了時に更新し、各週末に説明できない論点数の推移を見直します。
この再計画は1か月の学習目安です。試験日や申込期限は変更せず、1日ごとの新規範囲と復習量だけを組み替えます。
到達判定
- ✓10大項目すべてを前半と後半で最低1回ずつ確認している
- ✓大項目9・10を複数日に配置し、技術分野の後回しにしていない
- ✓モデル構造・学習方法・評価指標・応用例を役割で区別できる
- ✓100問の混合演習で章名なしに大項目と条件語を特定できる
- ✓145問・100分模試後に弱点3大項目と誤答原因を決められる
日程から章別演習へ進む
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執筆: ミナト編集部(運営者情報を見る)