これで受かった！2026年G検定合格者の実体験に基づく勉強方法

2026年2月17日

「G検定勉強法」や「G検定合格」と検索してこの記事に辿り着いたあなたは、おそらくこうした疑問を抱えていませんか？

どうやってG検定の公式テキストや問題集を使えば効率よく合格できるのか
自分に合ったG検定勉強スケジュールはどのくらい必要なのか
試験範囲（G検定シラバス）を丸ごと理解するにはどうしたらいいのか
G検定模試や模擬テストの活用方法ってあるのか
実際に合格した人の合格体験談やリアルな勉強時間が知りたい

G検定は他の試験と比べても受験料が高いので、一発合格を目指す方も多いかと思います。上記のような悩みに答えるべく、私は実際にG検定に一発合格した合格体験談に基づく勉強方法を余すことなくまとめました。
G検定は範囲が広く、AIの基礎理論から法律・倫理、最新トレンドまで出題されるため、ただ闇雲にテキストを読んでも合格は遠のきます。合格者がどの教材をどう使い、どのような学習時間配分で最短突破したのか――それをこの記事で具体的に解説します。G検定の難易度を正しく理解し、最小の労力で合格を掴みたい方はぜひ読み進めてください。

私がG検定に合格するまでの全体戦略

まず最初にやったこと ― シラバスの全体把握

私が最初に取り組んだのは、いきなり問題集を解くことではなく、シラバスの全体像を把握することでした。G検定は出題範囲が非常に広いため、「どこからどこまでが試験範囲なのか」を理解せずに学習を始めると、抜け漏れが生じやすくなります。人工知能の歴史、機械学習、ディープラーニング、応用分野、法律・倫理までを一覧で整理し、学習マップを作成しました。この段階では細かい暗記よりも、「全体像の理解」を優先します。
これにより、後の学習で知識同士がつながりやすくなり、丸暗記に頼らない理解が可能になりました。
最短合格のポイントは、最初に森を見ることだと実感しています。

合格から逆算したスケジュールを立てる重要性

シラバスの全体像を把握した次に行ったのが、「合格から逆算してスケジュールを立てること」でした。G検定は出題範囲が広いため、思いつきで学習を進めると抜け漏れが生じやすくなります。私の経験上、必要十分な学習期間は約2ヶ月。1日あたり1〜2時間を確保できれば、無理なく合格レベルに到達できます。

学習配分は、インプット4：アウトプット6を意識しました。前半1ヶ月で公式テキストを中心に全体像をつかみつつ、並行して基礎問題を解き始めます。後半1ヶ月は問題演習を中心に据え、間違えた分野を重点的に復習します。読むだけの学習に偏ると理解した気になりやすいため、常に「問題で確認する」流れを作ることが重要です。

また、「今週は機械学習を終わらせる」「週末は総復習」といった具体的な区切りを設定することで、学習が習慣化します。G検定は短期詰め込みよりも、毎日の積み重ねが成果に直結する試験です。2ヶ月間、1日1〜2時間を安定して継続できる計画を立てることが、合格への最短ルートになります。

実は筆者は試験まで２ヶ月半時間を取っていましたが、こちらは少し取りすぎと感じました。きっちりインプットとアウトプットのバランスが取れるのは２ヶ月までで、それ以上は中弛みしがちです。短すぎも良くありませんが、長すぎるとかえって集中力の低下

インプット3割・アウトプット7割の意識

G検定は知識量が多いため、インプット中心になりがちです。しかし実際に合格して感じたのは、アウトプットの重要性でした。テキストを読むだけでは「わかった気になる」状態になります。問題を解き、間違え、解説を読み込むことで初めて定着します。私は学習時間の約7割を問題演習に充てました。間違えた箇所は必ずテキストに戻り、周辺知識まで確認することで理解を深めました。この往復学習が、知識の穴を埋める最大の武器になります。

使用した教材とその活用法

公式テキストは“最初にキーワードに慣れる”ために使う

まず最初に手に取ったのが、ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）公式テキストです。私の使い方は「完璧に理解するため」ではなく、「最初に出てくるキーワードに慣れるため」でした。G検定は専門用語が非常に多く、ニューラルネットワーク、過学習、正則化、勾配降下法など、初学者には聞き慣れない言葉が次々と登場します。いきなり問題集から入ると、用語の意味が分からず挫折しやすくなります。そこで私は、まず公式テキストを一通りざっと読み、「こういう言葉が出るのか」という感覚をつかむことを優先しました。
最初の1回目に読んだ時は、知らないワードどを知らないワードで説明している部分もあり、まず慣れていくことが重要です。私は3回ほど目を通していますが、ところどころChatGPTやGeminiなどを使用してわからない単語を調べることも重量な点になります。「小学生でもわかるように説明して」など、自分に合った理解の方法ができるプロンプトを用意しておくこともおすすめです。

ただ、この段階では細かい理解や暗記は不要です。重要なのは、試験で問われる概念に“顔なじみ”になっておくことです。目にしておくだけで、問題演習の際に理解スピードが格段に上がります。公式テキストは知識を詰め込むための教材というよりも、学習のスタートラインに立つためのガイドブックとして活用するのがおすすめです。

問題集は3冊を役割分担で活用

演習で中心に使ったのが、最短突破ディープラーニングG検定対策問題集、ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）最強の合格問題集です。最強の合格問題集は基礎固めに最適で、論点整理に役立ちました。一方、最短突破はやや難易度が高く、実践力を鍛えるのに効果的でした。私は「基礎→応用→総復習（各問題集の付属模擬試験や、申請すると無料で受けられるStudy-AIの模擬試験）」の順で回転させ、最低でも各問題集を3~5周しました。それぞれ模擬問題が付録としてついているため、１問で1分もかけられないG検定では、そちらも取り組んで問題に慣れておくことが重要です。
また、それぞれ問題集は中古の場合は書き込みや模擬問題がダウンロードできないものがある可能性があるため、新品の購入がおすすめです。

AI白書はトレンド対策として活用

直前期に活用したのが、AI白書2025年版です。G検定は基礎理論が中心ですが、社会実装や最新トレンドに関する出題もあります。AI白書は統計データや事例が整理されており、背景理解に非常に役立ちました。すべてを読み込む必要はありませんが、生成AI動向や政策関連の章には目を通しておくと安心です。特に倫理や社会的影響の分野は、差がつきやすいポイントだと感じました。
今振り返ってみると公式テキストよりもAI白書の方がわかりやすく書かれていて、ニュースでもみるような話題もあるので、時間がある方はこちらをざっと読んでから勉強していくのも理解が深まって良いかもしれません。

分野別の具体的な勉強方法

機械学習・ディープラーニング分野の攻略法

この分野は用語数が多く、混同しやすいのが難点です。私は「比較表」を作って整理しました。教師あり学習と教師なし学習の違い、CNNとRNNの用途の違いなど、対比形式でまとめると記憶に残りやすくなります。また、仕組みを図で理解することも効果的でした。数式を暗記するより、「何を解決する技術なのか」を意識すると応用問題にも対応しやすくなります。自分の言葉で説明できるようになることが重要です。

法律・倫理分野の対策

法律・倫理分野は後回しにされがちですが、安定得点源にできます。私は条文を覚えるのではなく、「なぜそのルールが必要なのか」という背景理解を意識しました。個人情報保護やバイアス問題などは、実際の事例と結びつけると記憶に残りやすいです。問題演習で出たテーマは必ずテキストに戻り、関連項目まで確認しました。

試験直前期の過ごし方

新しいことに手を出さない

直前期は不安から新しい教材に手を出したくなります。しかし私は、これまで使った問題集の復習に徹しました。間違えた問題だけをまとめたノートを見返し、「自分の弱点リスト」を潰していきました。新規インプットよりも、既存知識の精度を高めることが重要です。

本番を想定した時間配分練習

自宅で模擬的に時間を測り、本番と同じ環境を意識しました。G検定は問題数が多いため、1問に時間をかけすぎない練習が必要です。迷った問題は一旦飛ばし、最後に戻る習慣をつけました。この戦略が本番でも大きく役立ちました。G検定は難しかった問題や解くのに時間がかかった問題に印をつけておくことが可能です。余裕があれば手元にメモをして優先順位をつけておきましょう。
私が受けた際は100分で145問の出題でしたが、この場合には1問あたり約41秒以下で解くことが必要となります。模擬問題によっては異なる場合があるので、１問に割ける時間が短い方に慣れておく良いでしょう。本番に時間を余らせることができると、心に余裕が生まれます。
また、回や試験会場によって試験時間が異なることがあります。概要ページをしっかりチェックして取り組みましょう。