【体験記】G検定2025春、AI知識ゼロからの挑戦！〜合格者が語る試験内容・勉強法・つまずきポイント克服法〜

はじめに：ITパスポートの次に私がG検定を選んだ理由と、AIへの素朴なギモン

2025年5月10日、AI・ディープラーニングの知識を問う「G検定」を受験してきました！

実は私、ITパスポートに合格した勢いで、「次はDS検定とG検定も受けてみよう！」と、やや軽い気持ちで挑戦を決めたクチです。というのも、日頃ChatGPTやGeminiといった生成AIに触れる中で、「そもそも、なんでこんなに自然な会話ができるんだろう？」「どうやってあんな綺麗な画像を生成しているの？」という素朴な疑問が頭から離れなかったんです。

学習開始前の私のAIに関する知識レベルは、本当にITパスポートで触れた程度。言葉は知っていても、その原理や仕組みについては「全くの素人」でした。

そんな私がG検定に挑んだ結果、思った以上の難易度に面食らいつつも、多くの学びを得ることができました。この記事では、AI知識ゼロからスタートした私のリアルな体験談として、試験の感想、具体的な出題傾向、実際に役立った勉強法、そして「こうすれば良かった…」という反省点まで、これからG検定を目指す皆さんに向けて、余すところなくお伝えします！

この記事を読んでほしい方

• G検定に興味があるけど、何から手をつけていいかわからないAI初心者の方
• 本当に合格できるか不安を感じている方
• 効率的な勉強法や、リアルな試験の雰囲気を知りたい方

この記事が、皆さんのG検定合格への一歩を力強く後押しできれば幸いです。「大変だけど、きっと無駄じゃない！」そんなメッセージを込めてお届けします！

AI知識ゼロからの挑戦！約1ヶ月半の勉強期間と具体的な学習法

私がG検定の勉強に充てた期間は、約1ヶ月半です。限られた時間の中で、どのように学習を進めたのか、使用した教材と合わせてご紹介します。

怒涛の学習スケジュール：振り返れば「体感15分」の試験本番まで

• 試験約1ヶ月半前：勉強スタート！ まずは何をすべきかも分からず、公式テキストを開くところから。
• ～2週間前まで：公式テキストとの格闘（そして発見！）： 正直、最初は専門用語のオンパレードに心が折れそうになりながらも、なんとか2周。でも、ここで思わぬ「面白い！」ポイントを発見！（後述します）
• 2週間前～1週間前：シラバスキーワードの深掘り＆ブログ記事化という名の「強制アウトプット」： シラバスとにらめっこし、重要キーワードを一つひとつ確認。ただインプットするだけでなく、理解を定着させるために、自分なりの解説ブログ記事を作成するという荒業に挑戦しました。
• 1週間前～前日：ついに問題集に着手！（遅すぎた…）： 「ディープラーニングG検定 公式問題集」に手をつけたのがこの時期。今思えば、もっと早くから取り組むべきでした…。
• 前日～当日朝：模擬試験で最終調整＆用語・アルゴリズムの総復習： 模擬試験で時間配分を確認しつつ、忘れていそうな知識を頭に叩き込みました。

実際に使った教材たち：それぞれの役割と「もっとこう使えば…」

1. 公式テキスト（深掘りポイント：歴史の面白さと格闘の記録）
   • 読み込み回数： 1周（ただし、熟読度は章によります…）
   • 感想と活用法：
     • 「歴史」パートがとにかく面白い！： AIの発展の歴史、特に「人間ってどうやって学んでいるんだろう？どうやって物事を選択しているんだろう？」という根源的な問いを探求する過程や、伝説の囲碁棋士イ・セドル氏とAlphaGoの歴史的な対局（機械が「神の一手」を打ち、人間がそれに打ち勝つドラマ！）には、まるで小説を読むように引き込まれました。AI技術の背景にある思想や哲学に触れられたのは大きな収穫でした。
     • その他の章との格闘： 正直なところ、他の専門的な章は、太字や強調されている部分を流し読みするのが精一杯。分からない箇所は最初から丁寧に読もうとしましたが、それでも「？？？」となることもしばしば。AIの奥深さを痛感しました。
2. G検定シラバス（キーワード整理の羅針盤）
   • 活用法： まずはこのシラバスでG検定の全体像と重要キーワードを把握。自分の学習の進捗管理にも役立ちました。
3. ディープラーニングG検定問題集（公式問題集＋模擬試験）
   • 取り組み時期： 試験1週間前～（反省点あり）
   • 良かった点： どんな知識が、どのような形で問われるのか、その「勘所」を掴むのに非常に役立ちました。出題傾向の把握には必須です。
   • 反省点と理想的な使い方： もっと早く、公式テキストを一通り読み終えた段階で着手すべきでした。 問題を解くことで、テキストのどこが重要なのか、どの知識が曖昧なのかが明確になります。また、単に正解を覚えるだけでなく、「なぜその選択肢が正しいのか／間違っているのか」「この技術が実務でどう活かせるのか」「違う言い回しで問われたらどうなるか」まで踏み込んで考える練習をすれば、より実践的な力がついたと思います。
4. 自作まとめ資料（Google スライドが大活躍！）
   • 作成ツール： 主にGoogle スライドを使用。
   • 内容： シラバスのキーワードや、テキスト・問題集で間違えた箇所、重要だと思った図や概念などを、自分なりに整理してまとめました。画像も簡単に貼り付けられるので、視覚的な整理にも役立ちました。ちなみに、NotebookLMも試してみましたが、私にはGoogle スライドの方が合っていました。
5. （番外編）理解を深めるための「ブログ記事化」チャレンジ！
   • ツール： 自身のブログ、そしてChatGPTやGeminiといった生成AIも壁打ち相手として活用！
   • 方法： G検定シラバスのキーワードと学習目標を照らし合わせながら、「この知識を全くの初心者に説明するとしたら？」という視点で記事を作成しました。例えば、「自然言語処理におけるコーパスの役割」といったテーマで、専門用語を極力避け、具体的な例え話を交えながら解説するイメージです。
   • 効果： これは本当に効果絶大でした！人に説明できるレベルまで理解しようとすることで、公式テキストを読んだだけでは曖昧だった部分がクリアになったり、知識同士の繋がりが見えてきたりしました。「強制アウトプット」は記憶の定着に最適です。

いざ本番！G検定2025春 試験概要とリアルな試験体験談

試験概要（2025年5月10日実施分）

項目	内容
試験日	2025年5月10日（土）
開始時間	13:00（10分前から入室・試験開始可能）
試験時間	120分
問題数	160問
1問あたり時間	約45秒（単純計算）
形式	CBT（自宅PC使用、ブラウザベース）
備考	模擬試験は200問だったので、本番はやや時間に余裕を感じるかと思いきや…？

試験直後のリアルな感想と心境の変化：「体感15分」の濃密な120分

「終わったー！」

試験終了ボタンをクリックした瞬間、まず感じたのは強烈な解放感でした。120分という長丁場のはずが、集中しすぎて体感時間はわずか15分！ それだけ問題と格闘していたのだと思います。

しかし、試験開始直後は全く違う心境でした。

• 開始直後の絶望と焦り： 画面に表示された「160問」という数字に、まず心が折れそうに。「こんなに多いのか…！」と。そして、最初の5分間、問題文を読むのに時間がかかり、思うように解答を進められない自分に強烈な焦りを感じました。
• 未知の単語との遭遇： 「え、これ何だっけ…？」「カルバック・ライブラー情報量って、テキストのどこに書いてあった…！？」と、勉強したはずなのに思い出せない用語や、聞き馴染みのない単語に遭遇するたびに軽いパニック状態。
• 基礎知識のド忘れ： 「あれ、エポック数の計算ってどうやるんだっけ…？」と、確実に押さえたはずの基礎的な計算方法が、緊張でなかなか出てこない場面も。

試験前は「ある程度勉強したし、なんとかなるだろう」と少し楽観視していた部分もありましたが、実際の試験問題は、問題集の言葉通りに出題されるものはむしろ少ないという印象。単純な暗記だけでは太刀打ちできず、「これは問題集の知識を過学習していたら危なかったかもしれない…」と冷や汗をかきました。

一方で、試験を終えてみて、G検定に対するイメージは大きく変わりました。単なる知識詰め込み型の試験ではなく、「AIの仕組みをどれだけ本質的に理解しているか」「様々なディープラーニング技術の中から、状況に応じて何を選択すべきか」といった、より実践的な思考力が問われる試験なのだと実感しました。まだまだ実用レベルには程遠いですが、AI技術の世界が少しだけクリアに見えるようになった気がします。

G検定のリアルな出題傾向と難易度（2025春・主観評価）

ここからは、私が実際に受験して感じた出題ジャンル、頻出テーマ、そして難易度について、主観を交えながら具体的にお伝えします。

頻出テーマと出題頻度（★5段階評価）

ジャンル	主な内容・キーワード例	出題頻度（体感）
機械学習の基礎	活性化関数（ReLU, sigmoidなど）、全結合層、勾配降下法、損失関数、ロジスティック回帰	★★★★☆
画像処理	CNN（畳み込み、プーリング）、Fast R-CNN、セグメンテーション、Grad-CAM、GAN、Diffusionモデル	★★★★☆
自然言語処理	RNN、LSTM、GRU、Attention、Transformer、BERT、GPT、Few-shotプロンプティング、プロンプトエンジニアリング	★★★★☆
説明可能AI (XAI)	LIME、SHAP、Grad-CAMなどの手法とその違い、解釈性の重要性	★★★☆☆
社会実装・法律・倫理	AI倫理指針、個人情報保護法、GDPR、著作権、フェイクニュース対策、AI開発の契約、SaaS型AIと再学習	★★★☆☆
統計・数学基礎	最尤法、ベイズの定理、連鎖律（バックプロパゲーションの基礎）、回帰分析、相関係数	★★☆☆☆
予測・時系列データ	ARモデル、MAモデル、ARIMAモデル、状態空間モデル	★★☆☆☆
生成AIの応用	転移学習、ファインチューニング、データ拡張、VAE	★★☆☆☆

特に「画像処理」と「自然言語処理」は、様々なモデルや手法が満遍なく問われた印象です。

難易度分布（あくまで体感です！）

難易度	出題割合（体感）	内容例・所感
★☆☆☆☆	約20%	ロジスティック回帰の式、y=Wx+bの意味、基本的な活性化関数の名称など、テキストを読んでいれば確実に取れる問題。
★★☆☆☆	約30%	Grad-CAMの概要、Fast R-CNNの特徴、XAIの基本的な考え方、主要な法律の名称など、キーワードとその概要を理解していれば対応可能。
★★★☆☆	約30%	ここからが勝負の分かれ目！ 転移学習の具体的な応用判断、プライバシーに配慮したAI設計の考え方、複数の技術を比較検討させる問題、アノテーション方法の適切性判断など、単なる暗記では難しい思考力問題。
★★★★☆	約15%	Diffusionモデルの詳細な仕組みの一部、LLMの社会実装における具体的な課題、GDPRの具体的な適用範囲、カメラ活用ガイドラインの内容など、より深い理解や実務的な視点が求められる問題。
★★★★★	約5%	「これはマニアックすぎる…」と感じるような、非常に細かい知識や、複数の難解な概念を組み合わせないと解けない問題。実装コードレベルの問題はほぼありませんでした。

「これは唸った！」実際に出たテーマ例（印象に残ったもの）

• 思考力をゴリゴリ問う問題：
  • 「GPT-3.5をベースとするChatGPTが、それ以前の大規模言語モデル（LLM）と比べて革新的であった点は何か？」といった、技術の進化のポイントを的確に捉えているかを問う問題。選択肢が長文で、一つひとつ丁寧に読み解く必要がありました。
  • 「あるAI開発プロジェクトチームの一員として、アノテーションの実施方法を検討しています。以下の選択肢のうち、最も適切なものはどれか／不適切なものはどれか」といった、具体的なシナリオに基づいてリスクや妥当性を判断させる問題。
  • 複数の機械学習モデルや手法が提示され、「このタスクにはどの手法が最も適しているか、その理由は何か」を考えさせる問題。
• 実務の匂いがプンプンする問題：
  • 「AI搭載カメラを公共の場に設置する際のガイドラインとして、考慮すべき点は何か」といった、実際のガイドラインの内容を理解しているか問うもの。
  • AIシステムの「透明性」と「説明可能性」を確保するために、開発プロセスにおいてどのような点に留意すべきか。
  • GDPR（EU一般データ保護規則）が、日本の企業が提供するAIサービスにどのような影響を与えるか、具体的なケーススタディ。
  • SaaS型のAIサービスを導入する際の契約で、特に注意すべき再学習の権利やデータの取り扱いに関する項目。
• その他印象的だったキーワード：
  • 機械学習プロセス（CRISP-DM、ASUM-DMなど）
  • SVM（サポートベクターマシン）のマージン最大化、Triplet Loss
  • Attention機構、GRU
  • SimCLRのような自己教師あり学習の手法

計算問題はそれほど多くありませんでしたが、その分、用語の正確な理解と、それがどのような文脈で使われるのかを把握していることが重要だと感じました。

私のG検定体験：良かった点と「もっとこうすれば…」な反省点

今回のG検定受験を通して、自分なりの「こうすれば良かった！」が見えてきました。皆さんの学習計画の参考にしてください。

やってて良かった！学習効果を実感したポイント

1. 「歴史」パートの熟読でモチベーションアップ！： AIの発展のドラマは、単純な暗記作業になりがちな勉強期間において、知的好奇心を刺激し、学習意欲を維持するのに大きく役立ちました。「なぜ学ぶのか」という原点に立ち返らせてくれました。
2. シラバスキーワードのブログ記事化による「強制アウトプット」： これが一番効果を実感しました。人に説明するつもりで情報を整理し、自分の言葉でまとめることで、曖昧だった知識が驚くほど定着しました。ChatGPTやGeminiに壁打ち相手になってもらいながら記事を書くのも、多角的な視点が得られて良かったです。
3. 模擬試験での時間配分シミュレーション： 本番同様の形式で時間を計って解くことで、どの程度のペースで進めれば良いのか、どの問題に時間をかけるべきか（あるいは捨てるべきか）といった戦略を立てる練習になりました。

時を戻せるなら…後悔先に立たずな反省点

1. 問題集への着手、遅すぎ問題！： やはり、試験1週間前から問題集を始めるのは無謀でした…。 前日に焦って一周するのがやっとで、間違えた問題の復習や、なぜ間違えたのかの分析が十分にできませんでした。理想としては、公式テキストを読み終えたらすぐにでも問題集に取り掛かり、毎日少しずつでも良いので継続して解き進めるべきでした。 全くのAI初心者の場合、まずはシラバスのキーワードをざっと眺めて、気になる単語を調べることから始め、毎日1時間以上は問題演習の時間を取りたかったです。
2. 「画像処理系」、特にCNNの理解が浅かった…： 出題頻度が高いと分かっていながら、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）関連の理解が最後まで曖昧でした。特に、畳み込み層やプーリング層が実際に画像データに対してどのような処理を行っているのか、その「動き」のイメージが掴みきれていなかったです。対策としては、実際に簡単な図やイラストを描いて処理の流れを可視化してみたり、可能であれば簡単なプログラミングコードを書いて動かしてみたりすると、より深く理解できたかもしれません。
3. キーワード調べは楽しいけど…情報整理とのバランスに課題： 知らない用語を調べるのは知的好奇心が満たされて楽しかったのですが、それに時間をかけすぎてしまい、肝心の「試験に出るポイント」の整理が疎かになる場面も。インプットとアウトプット、そして「試験対策」という目的意識のバランスが重要だと痛感しました。

G検定「全体総評」～これから受験するあなたへ熱い？メッセージ～

私が実際にG検定を受験して感じた、試験全体の総評と、これから受験される皆さんへのアドバイスです。

G検定は「思考力」と「実務応用力」を問う試験へ

• 単なる暗記だけでは通用しない、思考力重視の設問が増加： 用語を知っているだけでなく、それが「なぜそうなるのか」「他の技術と比較してどうか」「実際の場面でどう判断するか」といった、一歩踏み込んだ理解と判断力が求められます。
• 実務に直結するテーマが多数出題： AIプロジェクトにおける契約上の注意点、個人情報保護や著作権といった法制度、AI倫理など、実際のビジネスシーンでAIを導入・活用する際に必要となる知識が問われる傾向にあります。
• 複雑な計算問題は控えめ、しかし用語の正確な理解は必須： 数学的な深い知識よりも、各用語が何を指し、どのような場面で使われるのかを正確に押さえているかが重要です。
• 出題範囲は広いが、極端な専門性は求められない（一部除く）： 深掘りしすぎるとキリがありません。「広く浅く」を基本に、シラバスで重要とされているポイントや、新しい技術トレンド（特に生成AI関連）については正確に押さえる、という戦略が有効だと感じました。

一言で言うなら、G検定は「AI技術を、社会の中でどのように責任を持って活用していくか」を問う試験なのだと、強く感じました。

これからG検定に挑むあなたへ！合格を掴むための5つのアドバイス

1. 「用語の定義」＋「具体的な活用例」をセットで覚えよう！： 単語だけを覚えても、実際の試験では「で、それは何に使えるの？」という形で問われます。必ず具体的なシーンをイメージしながら学習しましょう。
2. 出題数が多い「画像処理（特にCNN）」と「自然言語処理（特にTransformer以降）」は重点的に！： これらの分野は頻出かつ、新しい技術もどんどん出てきているので、仕組みの理解を深めておくと大きなアドバンテージになります。特にCNNは、処理の「動き」をイメージできるように！
3. 問題集や模擬試験には早期に着手し、本番形式に慣れよう！： 時間配分、問題の言い回し、CBTの操作感など、早めに体験しておくことで、本番での焦りを軽減できます。間違えた問題は「宝の山」。なぜ間違えたのかを徹底的に分析しましょう。
4. AI関連のニュースや社会動向もアンテナを張っておこう！： 特に法律・倫理や社会実装に関する問題は、最新の動向を踏まえたものが出題される可能性があります。日頃からニュースに触れておくと、実務寄りの問題に対応しやすくなります。
5. 最初の一歩は「シラバスのキーワードを眺めてみる」ことから！： AI初心者の方は、まず公式ウェブサイトで公開されているシラバスを見て、どんな単語があるのか、どんなことが問われるのか、全体像を掴むことから始めてみましょう。そこから興味のあるキーワードを一つ調べてみるだけでも、立派なスタートです！

おわりに：「学ぶことって楽しい！」G検定は新たな学びへの扉

G検定の勉強は、確かに簡単ではありませんでした。特にAI知識ゼロからのスタートだった私にとっては、毎日が新しい専門用語との戦いでした。

しかし、試験を終えた今、心から「挑戦して良かった！」と思っています。「なぜChatGPTはあんなに自然に会話できるんだろう？」という最初の素朴な疑問が、学習を通して少しずつ解き明かされていく感覚は、非常にエキサイティングでした。

そして何より、このG検定は単なる資格取得に留まらず、「AI技術を社会にどう活かしていくべきか」という、より本質的な問いを考える素晴らしいきっかけを与えてくれました。忙しい日々の中でも「学ぶことって、やっぱり楽しいな」と再認識させてくれたG検定に感謝です。

私のこの体験記が、これからG検定に挑戦される皆さんにとって、少しでもお役に立てれば、そして「大変だけど、きっと無駄じゃないはず！」という前向きな気持ちを後押しできれば、これほど嬉しいことはありません。

皆さんの合格を心から応援しています！そして、この学びの楽しさを、ぜひ皆さん自身で体験してみてください！