G検定 学習計画
G検定の2週間学習計画
G検定を2週間で進める場合、全範囲を均等に読むより、重点分野を決めて問題演習で弱点を出す方が現実的です。
この計画では、読む日、解く日、戻る日を分けます。正答率だけで判断せず、誤答した選択肢がなぜ違うかを説明できる状態を完了条件にします。
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
- 公式試験情報、出題範囲、申込条件は必ず公式ページで確認する。
- 学習時間は前提知識で変わるため、遅れた場合は範囲を広げるより弱点章へ絞る。
- 問題演習は正解数だけでなく、誤答理由を記録する。
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 | 教師あり・教師なし・強化学習 | 大項目ごとに20〜40問 | 用語と章別解説へ戻る | その日の重点語を説明できる |
| 2日目 | 過学習・正則化・評価指標 | 大項目ごとに20〜40問 | 用語と章別解説へ戻る | その日の重点語を説明できる |
| 3日目 | CNN・RNN・Transformer・生成モデル | 大項目ごとに20〜40問 | 用語と章別解説へ戻る | その日の重点語を説明できる |
| 4日目 | 数理統計と前処理 | 大項目ごとに20〜40問 | 用語と章別解説へ戻る | その日の重点語を説明できる |
| 5日目 | 法律・倫理・AIガバナンス | 大項目ごとに20〜40問 | 用語と章別解説へ戻る | その日の重点語を説明できる |
| 6日目 | 教師あり・教師なし・強化学習の問題演習 | 30〜50問 | 誤答選択肢の違いを確認する | 誤答理由を分類できる |
| 7日目 | 過学習・正則化・評価指標の問題演習 | 30〜50問 | 誤答選択肢の違いを確認する | 誤答理由を分類できる |
| 8日目 | CNN・RNN・Transformer・生成モデルの問題演習 | 30〜50問 | 誤答選択肢の違いを確認する | 誤答理由を分類できる |
| 9日目 | 数理統計と前処理の問題演習 | 30〜50問 | 誤答選択肢の違いを確認する | 誤答理由を分類できる |
| 10日目 | 法律・倫理・AIガバナンスの問題演習 | 30〜50問 | 誤答選択肢の違いを確認する | 誤答理由を分類できる |
| 11日目 | 技術分野だけ厚く読む | 弱点章を30問 | 評価指標、法律・倫理・ガバナンス、モデル構造の違い | 同じ誤答を減らせる |
| 12日目 | 評価指標を式だけで覚える | 弱点章を30問 | 評価指標、法律・倫理・ガバナンス、モデル構造の違い | 同じ誤答を減らせる |
| 13日目 | 法律・倫理・ガバナンスを後回しにする | 弱点章を30問 | 評価指標、法律・倫理・ガバナンス、モデル構造の違い | 同じ誤答を減らせる |
| 14日目 | 総仕上げ | 全体から30問 | 前日までの誤答だけ確認 | 深追いせず本番準備へ移れる |
遅れた場合の調整
- 1日遅れたら、新しい教材を増やさず、次の日の問題数を半分にして弱点章へ絞る。
- 正答率が低い章は、全体復習より先に用語集と章別解説へ戻る。
- 直前2日は未学習範囲の深掘りより、誤答した範囲の再演習を優先する。
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
到達判定
- 重点分野を一文で説明できる
- 誤答した選択肢のどこが違うか言える
- 弱点章から章別問題へ戻れる
- 本番前日に新しい教材へ広げない判断ができる