G検定の過去問は一部のみ公式公開|例題と無料練習問題300問で対策【2026年】

G検定の「過去問」は一部だけ公式公開されている

G検定を主催するJDLA(日本ディープラーニング協会)は、公式サイトの「例題・過去問」ページで、過去に実際に出題された問題の一部を公開しています。過去のどの回で出題されたかが記載された問題も含まれます。ただし公開されているのはごく一部で、試験1回分(小問145問程度)をまるごと収録した過去問題集のような形では公開されていません。

書店やWebで「過去問題集」と称する教材を見かけることがありますが、それらは出版社や運営者が独自に作成した予想問題・練習問題であり、実際に出題された問題そのものではありません。

また、G検定は合格ラインも非公開です。そのため「過去問で何点取れたら合格」という逆算はそもそもできず、シラバスの全分野を穴なく演習して正答率を底上げするアプローチが基本になります。

本記事で紹介する練習問題も、FujiCertが独自に作成した教材です。実試験問題の転載ではない点をあらかじめ明記しておきます。

公式の例題・過去問ページの場所と使い方

唯一の公式素材は、JDLA公式サイトの「例題・過去問」ページで無料公開されている問題です。問題文の長さ、選択肢の紛らわしさ、問われ方の粒度を確認できる一次情報なので、演習を始める前に一度目を通しておくことをおすすめします。

ただし公開分は10分野で20問程度(2026年7月時点)と限られており、シラバス全域を演習でカバーできる量ではありません。「形式確認は公式ページ、演習量は練習問題で確保」という役割分担が現実的です。

• 公式の例題・過去問ページ: https://www.jdla.org/certificate/general/issues/ (無料公開)
• 確認ポイント1: 選択肢は「最も適切なものはどれか」型が中心で、消去法が有効かどうか
• 確認ポイント2: 法律・倫理分野など、技術以外の分野がどの深さで問われるか

例題3問を解いてみる(FujiCert独自作成)

FujiCertのG検定練習問題300問から、出題分野の異なる3問を掲載します。本番の目安は1問約41秒です。時間を計って解いてみてください。

【例題1|機械学習の概要・具体的手法】「過学習(オーバーフィッティング)」の説明として、最も適切なものはどれか。 (1) モデルの学習が不十分で、訓練データにも適合しない状態 (2) モデルが訓練データに適合しすぎて、未知のデータに対する汎化性能が低下する状態 (3) モデルの学習に時間がかかりすぎる状態 (4) モデルが複数のタスクを同時に学習する状態

正解は(2)です。過学習は、モデルが訓練データに過度に適合し、訓練データのノイズまで学習してしまい、未知のデータ(テストデータ)に対する予測精度が低下する現象です。

【例題2|ディープラーニングの要素技術】「Transformer」の特徴として、最も適切なものはどれか。 (1) RNNを基盤として構築されている (2) Self-Attentionを用いて系列全体を並列処理できる (3) 画像処理専用に設計されている (4) 少量のデータで学習できる

正解は(2)です。Transformerは、RNNを使わずSelf-Attention機構のみで系列を処理するアーキテクチャです。系列全体を並列に処理でき、長距離の依存関係も効率的に学習できます。BERTやGPTなどの基盤です。

【例題3|AIに関する法律と契約】AIによって生成されたコンテンツの著作権について、日本の現行法での扱いとして最も適切なものはどれか。 (1) AIが自律的に生成した場合、著作権は発生しない (2) すべてのAI生成物にAIの著作権が発生する (3) AI開発者に自動的に著作権が帰属する (4) 利用者に自動的に著作権が帰属する

正解は(1)です。日本の著作権法では、著作物は「思想又は感情を創作的に表現したもの」と定義され、人間の創作活動が前提です。AIが自律的に生成した場合、著作権は発生しません。

3問とも即答できた方は、残りの297問で分野の抜けを確認する段階です。迷った分野があれば、その分野から演習を始めると効率的です。

2026年の試験形式と日程

2026年のG検定は、オンライン試験が年6回(1・3・5・7・9・11月)、会場試験が年3回(3・5・9月)実施されます(JDLAが2025年10月8日に発表した2026年スケジュールに基づく)。開催回数が多いため、演習で仕上がった月にすぐ受験する計画が立てやすくなっています。

なお、2026年の合格率は第1回78.77%・第2回77.04%・第3回82.40%と7〜8割台で推移しています。合格率の推移や難しさの判断材料は、難易度の専門記事で詳しく解説しています。

• 合格率・難易度データの詳細: /guide/g-kentei-difficulty

資料参照はできるが、1問41秒では検索できない

G検定のオンライン試験は自宅のPCで受験する形式のため、手元の資料を参照しながら解くこと自体は物理的に妨げられていません。いわゆる「カンペが使える試験」と言われるのはこのためです。

しかし、100分で小問145問程度ということは、単純計算で1問あたり約41秒です。1問ごとに検索したり資料をめくったりしていては確実に時間が尽きます。実務的には「大半の問題は即答し、どうしても迷う一部だけ資料で確認する」配分でなければ完走できません。

したがって対策の主軸は資料の整備ではなく、シラバスの用語を見た瞬間に正誤を判断できる状態を作る反復演習です。用語の意味を横断的に確認したいときは、サイト内の用語集(/glossary)も併用できます。

無料練習問題300問の使い方(分野別→ミニ模試)

FujiCertでは、G検定のシラバス構成に対応した10分野・合計300問の練習問題を無料で公開しています。すべてFujiCertが独自に作成した問題で、実試験問題や公式問題の転載ではありません。おすすめの進め方は次の3ステップです。

• 手順1: 分野別演習(/g-kentei/practice?category=all)で全分野を1周し、正答率の低い分野を特定する
• 手順2: 苦手分野を分野一覧(/g-kentei/categories)から選び、正答率が安定するまで反復する
• 手順3: 仕上げにミニ模試(/g-kentei/mini-exam)で、1問約41秒の時間感覚を体に入れる
• 移動中などのスキマ時間はアプリ版(/g-kentei/app)で回すと反復回数を稼ぎやすい

難易度・勉強時間の詳細は専門記事で

本記事は例題と演習の使い方に絞って解説しました。受験判断や学習計画に必要な情報は、それぞれの専門記事をご覧ください。

• 合格率の推移・難しさの判断材料: /guide/g-kentei-difficulty
• 勉強時間の目安と学習計画・教材の選び方: /guide/g-kentei-study-plan
• DS検定とどちらを受けるか迷ったら: /guide/g-kentei-vs-data-scientist
• AI系資格全体の取得順序: /guide/ai-certification-roadmap