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G検定 学習計画

G検定の平日30分学習計画

G検定を平日30分で進める場合は、4週間・20回で10大項目を一巡し、別枠で145問・100分の模試を一度確保します。毎回を前回誤答5分、新規5〜8問15分、選択肢の説明10分に分け、3・4回目に法律・倫理を置いて後回しを防ぎます。

30分で削るのは新規問題数で、10大項目の範囲と誤答理由は削りません。技術分野は大項目3〜6を複数回に分け、大項目9・10は1週目と4週目に再訪します。

この計画は平日20回を継続し、最終週末などに別途100分を確保できる人向けです。模試時間を確保できない場合は、受験日を決める前に100分枠を予定へ入れてください。

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

  • 1回30分を誤答5分・新規15分・説明10分に固定し、毎週金曜は新規範囲ではなく週次復習にする。
  • 大項目9・10を1週目と4週目に扱い、技術分野が終わるまで待たない。
  • 20回とは別に100分を確保し、オンライン試験想定の145問模試を一度通す。
  • 145問・100分は公式factsのオンライン仕様。最新の方式・日程・申込条件は公式案内を確認する。

この計画が向く人

平日20回を継続

同じ時間帯に30分を確保し、4週間または20実施日で10大項目を進められる人です。

模試は別枠

30分学習とは別に、最終週末などで連続100分を確保できる人です。

期間を延ばす

週3回未満、または100分枠を取れない人です。20回と模試を完了できる日程へ延ばします。

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 月曜全10大項目の診断+大項目1 AIの定義診断10問誤答を大項目へ分ける弱点3大項目を決められる
1週目 火曜大項目2 探索・知識表現・AIブーム新規6問+誤答2問手法・表現・歴史を分ける大項目2の中心を説明できる
1週目 水曜大項目9 個人情報・知的財産・契約新規8問+誤答2問情報・権利・契約場面へ分ける法律名の語感だけで解かない
1週目 木曜大項目10 AI社会原則・バイアス・ガバナンス新規8問+誤答2問倫理・リスク・管理を分ける大項目9・10を区別できる
1週目 金曜大項目1・2・9・10の週次復習誤答10問知識不足・混同・読み違いに分類する持ち越す弱点を3つに絞れる
2週目 月曜大項目3 教師あり・教師なし・強化学習新規8問+前週誤答2問ラベル・構造・報酬を見る学習方法3種を選べる
2週目 火曜大項目3 分類・回帰・代表手法新規8問+誤答2問タスクと手法を分ける出力からタスクを判断できる
2週目 水曜大項目3 評価指標・過学習・正則化新規8問+誤答2問評価と学習対策を分ける適合率・再現率と正則化を説明できる
2週目 木曜大項目4 ニューラルネットワークと学習新規8問+誤答2問層・重み・活性化・損失を見る学習の流れを説明できる
2週目 金曜大項目3・4の週次復習誤答10問タスク・評価・構造へ分ける技術弱点を3つに絞れる
3週目 月曜大項目5 CNN・RNN新規8問+誤答2問入力・構造・用途で比較するCNNとRNNを区別できる
3週目 火曜大項目5 最適化・Attention・生成モデル新規8問+誤答2問学習方法とモデル構造を分ける要素技術を役割で説明できる
3週目 水曜大項目6 画像・自然言語・音声・生成AI新規8問+誤答2問応用と対応モデルを結ぶ応用例から論点を選べる
3週目 木曜大項目7 社会実装+大項目8 数理統計各大項目5問+誤答2問実装手続きと基礎数理を分ける両大項目の中心語を言える
3週目 金曜大項目5〜8の週次復習誤答10問要素技術・応用・実装・数理へ分ける10大項目を一巡できている
4週目 月曜大項目9・10の再演習各大項目5問+誤答2問初回と同じ混同を確認する非技術弱点を2つに絞れる
4週目 火曜横断: 学習・評価・過学習大項目3・4から12問タスク・評価・対策を分ける条件語から正解を選べる
4週目 水曜横断: CNN・RNN・Transformer・応用大項目5・6から12問入力・構造・用途で比較するモデル名の丸暗記を避けられる
4週目 木曜弱点3大項目と模試の時間配分弱点各5問後回し基準と時間の使い方を決める模試前の弱点3つを言える
4週目 金曜+別枠30分で誤答確認後、別枠でオンライン試験想定模試誤答10問+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
公式仕様: 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)平日30分計画の目安: 各日の演習量、復習対象、完了条件試験概要で試験仕様を確認する →

演習から復習へ戻る手順

時点行動完了の証拠
最初の5分前回誤答2問を解き、大項目と条件語を言う。正解番号なしで判断できる。
次の15分当日の大項目から新規5〜8問を解く。分からない論点を一つに絞れる。
最後の10分誤答選択肢の対象・役割・前提のずれを説明する。次回に戻る章を決められる。
模試後145問を大項目と原因へ分類する。時間不足と知識不足を分けられる。

遅れた場合の調整

30分を取れない日は新規を解かず、10分で前回誤答2問と条件語の説明だけを行う。

週3回以下になったら4週間に固執せず20回を順番に消化し、大項目9・10の回を削らない。

技術語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・評価・用途だけへ絞る。

100分模試の別枠を確保できない場合は30分分割で代替せず、受験前に連続100分を予定へ入れる。

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

平日30分では、未完了を翌日の30分へ丸ごと移すと計画が詰まります。終了時に5分で再回答できる論点へ縮め、長い読み直しは週末または別枠へ分離します。 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。

30分のうち20分を超えて一問に止まった場合は、その場で解き切るより原因を記録します。翌日は同じ計算や定義から始めず、短い類題で判断手順が戻ったかを確認します。 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。 平日は終了5分前に必ず学習を切り上げ、翌日に再回答する一問と、週末へ回す長い論点を分けます。翌日の30分へ持ち込むのは一問だけとし、二日続けて未完了なら新規範囲を一枠止めます。

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。 平日の終了5分前に更新し、週末へ回す論点と翌日の一問を分離します。

この再計画は平日30分の学習目安です。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

  • 20回で10大項目すべてに問題演習で触れている
  • 大項目9・10を1週目と4週目に再訪している
  • 毎回30分を誤答・新規・説明へ分けられる
  • 別枠で145問・100分を通し、時間配分を確認できる
  • 模試後の弱点を大項目と原因で3つに絞れる

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