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。
この記事の目次
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
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)