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G検定 学習計画

G検定の2〜3か月学習計画

G検定を2〜3か月で進める場合は、12週間で10大項目を3段階に分けます。1〜5週目でAI基礎・機械学習・ディープラーニングと同時に法律を開始し、6〜9週目で応用・社会実装・数理・倫理を学び、10〜12週目で法律倫理再演習・全章横断・145問100分模試を行います。

長期計画でも、大項目9・10を最後の2週間だけに置きません。3週目に法律・契約、7週目に倫理・ガバナンス、10週目に両方を再演習し、技術語と同じ間隔反復の対象にします。

この計画は完全初学者、週4〜6時間で進めたい人向けです。月〜木は新規10〜15問、金曜は誤答、土曜は30〜50問、日曜は説明練習または休養とし、教材を増やすより再訪回数を増やします。

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。

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。

前提条件

  • 12週間版を基本とし、8週間へ短縮しても大項目9・10の初回と再演習、全章横断、模試は残す。
  • 月〜木は新規10〜15問、金曜は誤答10問、土曜は章別30〜50問、日曜は15分説明または休養にする。
  • 10大項目を同じ問題数にせず、広い大項目3〜6・9〜10は複数週・複数回へ分ける。
  • 145問・100分はオンライン試験想定。会場方式を含む最新仕様と申込条件は公式情報を確認する。

この計画が向く人

完全初学者

週4〜6時間を取り、10大項目を一週ずつ理解してから横断したい人です。

仕事・学業と両立

平日30〜45分、土曜90分を確保し、日曜を恒常的な埋め合わせにしない人です。

8週間へ短縮

大項目1〜3の基本語を既に説明でき、診断で弱点を特定できる人です。法律倫理と模試は残します。

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週目月: 診断、火: 大項目1、 水: 大項目2探索、木: 知識表現、金: 誤答、土: 1・2を40問、日: 説明平日各10〜15問+土曜40問AI定義・探索・歴史を分ける大項目1・2の地図を説明できる
2週目月: 学習3種、火: 分類回帰、水: 代表手法、木: 評価指標、金: 誤答、土: 大項目3を45問、日: 説明平日各15問+土曜45問タスク・手法・評価を分ける大項目3の判断手順を言える
3週目月: 個人情報、火: データ保護、水: 知的財産、木: 契約、金: 誤答、土: 大項目9を45問、日: 休養平日各15問+土曜45問情報・権利・契約場面を分ける大項目9を一般常識だけで解かない
4週目月: NN基礎、火: 学習、水: 活性化、木: 過学習、金: 誤答、土: 大項目4を45問、日: 説明平日各15問+土曜45問構造・学習・対策を分けるニューラルネットの学習を説明できる
5週目月: CNN、火: RNN、水: 最適化、木: Attention生成、金: 誤答、土: 大項目5を50問、日: 休養平日各15問+土曜50問入力・構造・用途で比較する主要要素技術を役割で区別できる
6週目月: 画像、火: NLP、水: 音声強化、木: 生成AI、金: 誤答、土: 大項目6を50問、日: 説明平日各15問+土曜50問応用と対応モデルを結ぶモデル名を用途だけで暗記しない
7週目月: AI社会原則、火: バイアス、水: 信頼性、木: ガバナンス、金: 誤答、土: 大項目10を45問、日: 休養平日各15問+土曜45問倫理・リスク・管理を分ける大項目9・10を区別できる
8週目月: プロジェクト、火: データ整備、水: MLOps、木: XAI公平性、金: 誤答、土: 大項目7を45問、日: 説明平日各15問+土曜45問企画・データ・運用へ分ける社会実装の流れを説明できる
9週目月: 確率統計、火: 相関検定、水: 線形代数、木: 微分、金: 誤答、土: 大項目8を40問、日: 休養平日各10〜15問+土曜40問数理語の目的と入力を見る主要数理を機械学習へ接続できる
10週目月: 大項目9、火: 大項目10、水: XAI公平性、木: 横断、金: 誤答、土: 7・9・10を60問、日: 説明平日各15問+土曜60問法律・倫理・実装を場面で分ける非技術分野の弱点を3つに絞れる
11週目月: 学習評価、火: CNN/RNN、水: Transformer、木: 応用、金: 誤答、土: 全章100問、日: 休養平日各20問+土曜100問章をまたぐ混同語を比較する章名なしでも論点を特定できる
12週目月: 弱点、火: 誤答、水: 模試準備、木: 145問100分、金: 誤答、土: 確認30問、日: 新規なし模試145問+誤答30問時間不足と知識不足を分ける弱点3項目と時間配分を決められる

演習から復習へ戻る手順

時点行動完了の証拠
月〜木新規10〜15問を解き、誤答を大項目と条件語へ戻す。中心語と混同語を一組説明できる。
金曜週の誤答10問を原因別に分類し、土曜に見る3論点を決める。復習対象が具体語になっている。
土曜章別30〜60問で、平日の知識を別の選択肢でも使えるか確認する。翌週へ持ち越す弱点が3つ以内になる。
4週ごと技術だけでなく法律・倫理を含む横断問題へ戻る。大項目9・10を複数回解いた記録がある。

遅れた場合の調整

1週間遅れたら翌週へ全てを重ねず、平日の新規を10問へ減らして土曜の章別演習と金曜の誤答整理を残す。

8週間へ短縮する場合は1・2週、4・5週、8・9週を統合しても、大項目9を3週目相当、大項目10を5週目相当に置く。

大項目3〜6のモデル名が増えすぎたら、公式範囲外へ広げず、収録問題で誤答した構造・学習・用途だけへ絞る。

12週目の模試で100分を超えても再模試を詰め込まず、未回答と迷いの条件語を確認して配分を直す。

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

2〜3か月計画では、遅れを日単位ではなく2週間単位で見直します。学習時間が取れなかった期間と、理解に時間がかかった分野を分け、後者だけを次の計画へ残します。 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。

1か月経過時点で診断結果が変わらない場合は、同じ教材を読み直すだけの計画を止めます。問題形式、誤答記録、翌日の再回答のどこが欠けているかを確認し、行動を一つ入れ替えます。 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。 2週間ごとの診断で同じ弱点が残った場合は、次の2週間の教材、問題形式、復習間隔のうち一つだけを変えます。変更後も改善しなければ受験日を固定したまま範囲を広げず、前提分野へ一段戻ります。

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。 各日の終了時に更新し、2週間ごとに教材か復習方法を変える必要があるか見直します。

この再計画は2〜3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大項目を3回の区切りで再訪し、初回の誤答が残っていないか確認できる
  • 大項目9を3・10週目、大項目10を7・10週目に扱い、後回しにしていない
  • 技術、応用、社会実装、数理、法律、倫理の各群を問題場面から特定できる
  • 全章100問で、章名を見ずに条件語と消去理由を説明できる
  • 145問・100分模試後に、時間不足・知識不足・混同を分けられる

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