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G検定の勉強方法｜30日計画と分野別対策
最終更新日: 2026-06-21
G検定は範囲が広いため、最初から細部を暗記するより、AI・機械学習・ディープラーニングの全体像を作り、次に数理・法律・倫理を含めて弱点を潰す進め方が効率的です。30日使えるなら、前半で範囲を一周し、後半で問題演習と誤答復習に寄せるのがおすすめです。
この記事の結論
- 最初の1週間でAI・機械学習・深層学習の全体像をつかむ。
- 中盤で数理・統計、法律と契約、AI倫理・ガバナンスを独立して確認する。
- 後半は分野別演習で弱点を見つけ、模擬試験で時間配分を確認する。
- 公式過去問ではなく、練習問題として解説まで読む使い方が重要。
基本の学習ステップ
- AIの歴史、探索・推論、機械学習、ディープラーニングの大枠を先に押さえる。
- 代表的な手法は、用途や特徴を説明できる粒度まで理解する。
- 数理・統計、法律と契約、AI倫理・ガバナンスは後回しにせず独立して復習する。
- 最後は模擬試験で、100分で最後まで解く感覚を確認する。
30日で進める場合の目安
| 期間 | やること | 目的 |
|---|---|---|
| 1〜7日目 | AIの歴史、機械学習、ディープラーニングを一周 | 全体像を作る |
| 8〜14日目 | CNN、RNN、Transformer、生成AI、評価指標を確認 | 頻出概念をつなげる |
| 15〜21日目 | 数理・統計、法律、倫理、ガバナンスを復習 | 暗記だけでなく判断軸を作る |
| 22〜27日目 | 分野別演習と誤答復習 | 弱点分野を潰す |
| 28〜30日目 | 模擬試験と最終確認 | 時間配分と取りこぼしを確認する |
優先して押さえたい分野
G検定では、ディープラーニングの手法だけでなく、AIに必要な数理・統計、法律と契約、AI倫理・AIガバナンスも重要です。技術用語だけを覚えると、社会実装やリスク判断の問題で失点しやすくなります。
特に初学者は、モデル名や手法名を丸暗記するより、どの課題に向くか、どの制約があるか、どのリスクがあるかをセットで整理すると定着しやすいです。
問題演習の使い方
1周目は知らない用語を見つける目的で解きます。2周目以降は、正解した問題でも理由を説明できるかを確認しましょう。G検定は範囲が広いため、苦手分野を可視化してから復習する方が効率的です。
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