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、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週目 月曜 | 教師あり・教師なし・強化学習 | 新規5問+誤答2問 | 知らない語を1つだけ用語集へ戻る | 重点語を一文で説明できる |
| 1週目 火曜 | 過学習・正則化・評価指標 | 新規5問+誤答2問 | 知らない語を1つだけ用語集へ戻る | 重点語を一文で説明できる |
| 1週目 水曜 | CNN・RNN・Transformer・生成モデル | 新規5問+誤答2問 | 知らない語を1つだけ用語集へ戻る | 重点語を一文で説明できる |
| 1週目 木曜 | 数理統計と前処理 | 新規5問+誤答2問 | 知らない語を1つだけ用語集へ戻る | 重点語を一文で説明できる |
| 1週目 金曜 | 法律・倫理・AIガバナンス | 新規5問+誤答2問 | 知らない語を1つだけ用語集へ戻る | 重点語を一文で説明できる |
| 2週目 月曜 | 教師あり・教師なし・強化学習 | 新規5問+誤答2問 | 知らない語を1つだけ用語集へ戻る | 重点語を一文で説明できる |
| 2週目 火曜 | 過学習・正則化・評価指標 | 新規5問+誤答2問 | 知らない語を1つだけ用語集へ戻る | 重点語を一文で説明できる |
| 2週目 水曜 | CNN・RNN・Transformer・生成モデル | 新規5問+誤答2問 | 知らない語を1つだけ用語集へ戻る | 重点語を一文で説明できる |
| 2週目 木曜 | 数理統計と前処理 | 新規5問+誤答2問 | 知らない語を1つだけ用語集へ戻る | 重点語を一文で説明できる |
| 2週目 金曜 | 法律・倫理・AIガバナンス | 新規5問+誤答2問 | 知らない語を1つだけ用語集へ戻る | 重点語を一文で説明できる |
| 3週目 月曜 | 教師あり・教師なし・強化学習 | 新規5問+誤答2問 | 知らない語を1つだけ用語集へ戻る | 重点語を一文で説明できる |
| 3週目 火曜 | 過学習・正則化・評価指標 | 新規5問+誤答2問 | 知らない語を1つだけ用語集へ戻る | 重点語を一文で説明できる |
| 3週目 水曜 | CNN・RNN・Transformer・生成モデル | 新規5問+誤答2問 | 知らない語を1つだけ用語集へ戻る | 重点語を一文で説明できる |
| 3週目 木曜 | 数理統計と前処理 | 新規5問+誤答2問 | 知らない語を1つだけ用語集へ戻る | 重点語を一文で説明できる |
| 3週目 金曜 | 法律・倫理・AIガバナンス | 新規5問+誤答2問 | 知らない語を1つだけ用語集へ戻る | 重点語を一文で説明できる |
| 4週目 月曜 | 弱点復習: 技術分野だけ厚く読む | 誤答した問題を5〜8問 | 選択肢ごとの誤答理由を確認する | 同じ誤答を説明して避けられる |
| 4週目 火曜 | 弱点復習: 評価指標を式だけで覚える | 誤答した問題を5〜8問 | 選択肢ごとの誤答理由を確認する | 同じ誤答を説明して避けられる |
| 4週目 水曜 | 弱点復習: 法律・倫理・ガバナンスを後回しにする | 誤答した問題を5〜8問 | 選択肢ごとの誤答理由を確認する | 同じ誤答を説明して避けられる |
| 4週目 木曜 | 弱点復習: 技術分野だけ厚く読む | 誤答した問題を5〜8問 | 選択肢ごとの誤答理由を確認する | 同じ誤答を説明して避けられる |
| 4週目 金曜 | 弱点復習: 評価指標を式だけで覚える | 誤答した問題を5〜8問 | 選択肢ごとの誤答理由を確認する | 同じ誤答を説明して避けられる |
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