G検定を受験するにあたり、「公式の過去問はある?」「無料で解ける問題はどこ?」「過去問だけで合格できる?」と気になっていませんか。
結論からいうと、G検定にはJDLA公式が無料公開している過去問題があります。実際に出題された問題を分野別に確認できるため、受験前に必ず解いておきたい教材です。
ただし、1回分の本試験を最初から最後まで解ける完全な過去問題集ではありません。G検定は出題範囲が広く、現在のオンライン試験では100分で145問程度を解く必要があるため、公式過去問だけで対策を終えるのは不十分です。
この記事では、G検定の過去問を無料で解く方法、公式過去問の効果的な使い方、おすすめ問題集、過去問を使った勉強方法を解説します。記事内には、本番形式を意識したオリジナル確認問題も掲載しています。
この記事の結論
- JDLA公式サイトで実際に出題された過去問題を無料で解ける
- 公式過去問は分野別の一部公開で、本試験1回分ではない
- 公式過去問は出題形式と知識レベルの確認に向いている
- 合格を目指すならテキスト・問題集・模擬試験も併用する
- 古い問題の丸暗記ではなく、最新シラバスを基準に勉強する
G検定に公式の過去問はある?
G検定を実施する一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)は、公式サイトで過去問題と例題を無料公開しています。
掲載されているのは、G検定2022年第1回・第3回、2024年第4回・第6回などで実際に出題された問題です。問題文には出題された試験回も明記されています。
そのため、「G検定には公式過去問が一切ない」という情報は正確ではありません。2026年現在は、実際の出題問題を公式サイトで確認できます。
一方で、過去に実施された試験の全問題が公開されているわけではありません。公式ページに掲載された問題を、出題分野ごとに解く形式です。
| 項目 | 公開状況 |
|---|---|
| 実際に出題された過去問題 | 一部公開されている |
| 分野別の例題 | 無料で確認できる |
| 正解 | 公式ページで確認できる |
| 本試験1回分の全問題 | 公開されていない |
| 詳細な解説 | 市販問題集のほうが充実している |
G検定の過去問を無料で解ける公式サイト
JDLA公式「G検定の例題・過去問」
最初に利用したいのが、JDLA公式の過去問ページです。2026年10月時点では、次の10分野に分けて問題が掲載されています。
- 人工知能とは
- 人工知能をめぐる動向
- 機械学習の概要
- ディープラーニングの概要
- ディープラーニングの要素技術
- ディープラーニングの応用例
- AIの社会実装に向けて
- AIに必要な数理・統計知識
- AIに関する法律と契約
- AI倫理・AIガバナンス
技術分野だけでなく、数理・統計、法律、倫理まで用意されています。自分が苦手な分野を見つけるチェックリストとしても利用できます。
JDLA公式シラバス
過去問と同時に確認したいのが、JDLA公式シラバスです。過去に出題された問題が、現在も試験範囲に含まれているとは限りません。
AI分野は変化が速く、生成AI、法律、ガバナンスなどの内容も更新されます。勉強の基準は古い問題ではなく、受験する時点の最新シラバスに置きましょう。
公式過去問から分かるG検定の出題傾向
JDLA公式の過去問を見ると、G検定は単語の意味だけを問う試験ではないことが分かります。
用語を選ぶ問題
説明文や空欄に当てはまる専門用語を選ぶ形式です。フレーム問題、勾配消失、量子化など、用語の意味を正確に理解する必要があります。
技術の特徴を判断する問題
複数の選択肢から、特定のモデルや手法の特徴として正しいものを選びます。CNN、ResNet、フィルタリング手法などを、名称だけでなく用途と結びつけて覚えることが重要です。
具体的な場面から手法を選ぶ問題
売上予測やレコメンドなどの状況を読み、適切な分析手法や機械学習手法を選ぶ問題です。「どの技術を、どの場面で使うか」まで理解していないと判断できません。
法律・倫理を判断する問題
個人情報、著作権、AI倫理、バイアス、ガバナンスなども出題範囲です。技術分野だけに偏らず、AIを安全に活用するための知識も学ぶ必要があります。
G検定の無料オリジナル確認問題5問
ここからは、G検定の出題範囲を意識したオリジナル問題を5問掲載します。JDLA公式問題の転載ではありません。現在の理解度を確認するために解いてみてください。
問題1:機械学習
正解ラベルが付いたメールのデータを使い、新しいメールが迷惑メールかどうかを判定する学習方法として、最も適切なものを1つ選んでください。
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
- クラスタリング
答えと解説を見る
正解:A.教師あり学習
迷惑メールかどうかの正解ラベルを利用して学習するため、教師あり学習です。分類は教師あり学習の代表的なタスクです。
問題2:過学習
学習データに対する精度は高い一方で、未知のデータに対する精度が低い状態として、最も適切なものを1つ選んでください。
- 勾配消失
- 過学習
- 次元削減
- 蒸留
答えと解説を見る
正解:B.過学習
学習データに適合しすぎて、未知データへうまく対応できない状態を過学習と呼びます。データ拡張、正則化、ドロップアウトなどが対策として使われます。
問題3:評価指標
病気のスクリーニングで、実際には病気である人を見逃さないことを特に重視する場合、確認すべき評価指標として最も適切なものを1つ選んでください。
- 適合率
- 再現率
- 決定係数
- 平均二乗誤差
答えと解説を見る
正解:B.再現率
再現率は、実際に陽性である対象のうち、正しく陽性と判定できた割合です。偽陰性、つまり陽性者の見逃しを減らしたい場合に重視します。
問題4:ニューラルネットワーク
Transformerで、入力中のどの要素を重視するかを計算する仕組みとして、最も適切なものを1つ選んでください。
- Attention
- Pooling
- Dropout
- Clustering
答えと解説を見る
正解:A.Attention
Attentionは、入力された要素同士の関係を評価し、処理時に重視する部分を決める仕組みです。Transformerの中核となる技術です。
問題5:生成AI
生成AIが、事実に基づかない内容をもっともらしく出力する現象として、最も適切なものを1つ選んでください。
- ハルシネーション
- 正則化
- アノテーション
- ファインチューニング
答えと解説を見る
正解:A.ハルシネーション
生成AIが事実と異なる情報を自然な文章で出力する現象をハルシネーションと呼びます。重要な情報は、信頼できる情報源による確認が必要です。
G検定は過去問だけで合格できる?
公式過去問だけで合格を目指すのはおすすめしません。
JDLA公式の過去問は、出題形式や難易度を知るには役立ちます。しかし、本試験1回分の問題数を網羅しておらず、各分野の詳しい解説も市販教材ほど多くありません。
また、G検定のオンライン試験は100分で145問程度です。公式過去問だけでは、本番と同じ問題数を解く練習や時間配分の確認ができません。
| 教材 | 主な役割 |
|---|---|
| 公式テキスト | 試験範囲を体系的に理解する |
| 市販問題集 | 問題演習量を確保し、詳しい解説で復習する |
| JDLA公式過去問 | 実際の出題形式と知識レベルを確認する |
| 模擬試験 | 時間配分と総合的な実力を確認する |
基本は「テキストで理解する→問題集で定着させる→公式過去問で出題形式を確認する→模擬試験で仕上げる」という順番がおすすめです。
教材ごとの特徴や組み合わせは、G検定におすすめの参考書・問題集で詳しく比較しています。
G検定問題集の選び方
最新シラバスに対応しているか
最も重要なのは、受験時点のシラバスに対応していることです。AI分野は変化が速く、生成AI、法律、倫理、ガバナンスなどの内容も更新されます。
中古で安く購入できても、古い版では現在の出題範囲をカバーできない可能性があります。購入前に対応シラバスと発行日を確認しましょう。
解説が詳しいか
問題数だけでなく、誤りの選択肢まで説明されている問題集が向いています。G検定は似た用語が多いため、正解だけを暗記しても、選択肢の表現が変わると対応できません。
模擬試験が付いているか
本番では多数の問題を短時間で処理します。まとまった問題数の模擬試験があれば、知識だけでなく、解答速度や集中力も確認できます。
自分の知識レベルに合っているか
AI未経験者は、図解や用語説明が多いテキスト兼問題集から始めると理解しやすくなります。すでに基礎知識がある人は、演習量の多い問題集を中心に進めると効率的です。
過去問と問題集を使った勉強方法
STEP1:最初に公式過去問を少し解く
勉強開始時に、公式過去問を数問だけ解いてみましょう。正答率を気にする必要はありません。どのような形式で、どの程度の知識が問われるかを確認することが目的です。
STEP2:テキストを一度最後まで読む
過去問で試験のイメージをつかんだら、テキストを一周します。最初からすべてを暗記しようとせず、AI史、機械学習、ディープラーニング、法律・倫理までの全体像を把握しましょう。
STEP3:問題集を分野別に解く
テキストを読んだ分野から、問題集を解きます。間違えた問題には印を付け、解説を読んでも理解できない場合はテキストへ戻ります。
正解した問題でも、消去法だけで選んだ場合は復習対象です。すべての選択肢について、正しい理由と誤っている理由を説明できる状態を目指します。
STEP4:公式過去問を分野別に解き直す
一通り学習したあとで公式過去問を解き直すと、知識が定着したか確認できます。間違いが多い分野は、シラバスと照らし合わせて学習漏れを探しましょう。
STEP5:模擬試験を時間内に解く
仕上げとして、まとまった問題数の模擬試験を時間を測って解きます。オンライン試験は100分で145問程度のため、1問に使える時間は平均約41秒です。
分からない問題を長時間考えず、解ける問題から進める練習も必要です。復習では正答率だけでなく、時間不足になった原因も確認してください。
過去問を解くおすすめタイミング
| タイミング | 目的 | 解く量 |
|---|---|---|
| 勉強開始前 | 出題形式と現在地を知る | 各分野から1問程度 |
| テキスト1周後 | 理解できていない分野を探す | 分野別にまとめて解く |
| 試験1〜2週間前 | 本番レベルの最終確認 | 掲載問題を一通り解く |
| 試験直前 | 間違えた問題を復習する | 苦手問題だけ |
同じ問題を繰り返すと、問題文を読んだだけで答えを思い出せるようになります。その正答率を実力と考えず、選択肢の根拠を説明できるか確認しましょう。
G検定の過去問対策で注意すること
古い問題だけを暗記しない
G検定の出題範囲は更新されます。過去問に出た用語だけを覚えるのではなく、最新シラバスに記載された範囲を一通り学習してください。
非公式な流出問題に頼らない
出典が不明な「本番問題」「流出問題」をうたうサイトやファイルには注意が必要です。内容が古い、正解が間違っている、著作権や試験規約上の問題がある可能性があります。
JDLA公式ページ、市販の正規教材、自作の学習メモを中心に対策しましょう。
答えだけを覚えない
本番では、同じテーマでも問題文や選択肢が変わります。正解の記号ではなく、用語の定義、技術の目的、利用場面まで説明できるようにしてください。
技術分野だけに偏らない
AI経験者やエンジニアは、機械学習やディープラーニングばかり勉強しがちです。法律・契約、AI倫理、ガバナンスも公式過去問の独立した分野として掲載されています。
G検定の難易度と必要な勉強時間
2026年第5回G検定の合格率は76.97%です。初心者から挑戦しやすい試験ですが、出題範囲が広く、短時間で多くの問題を処理する必要があります。
JDLAの2026年受験者アンケートでは、勉強時間「30〜50時間」の回答が32.2%で最も多い結果でした。AI未経験者は、用語の理解に時間がかかることを考えて50〜80時間程度を見込むと計画を立てやすくなります。
経験別の難易度や詳しい勉強時間は、G検定の難易度・合格率・勉強時間を解説した記事で紹介しています。
G検定の過去問に関するよくある質問
G検定の過去問は無料ですか?
JDLA公式サイトで公開されている過去問題・例題は無料で利用できます。会員登録も必要ありません。
公式過去問は何問ありますか?
公式サイトでは、複数の試験回から選ばれた問題が10分野に分けて掲載されています。掲載内容は更新される可能性があるため、正確な問題数は公式ページで確認してください。
過去問と同じ問題が本番に出ますか?
同じ問題が出題されるとは限りません。過去問の答えを暗記するのではなく、関連する用語や技術まで理解することが重要です。
公式過去問だけで合格できますか?
おすすめしません。公式過去問は本試験1回分の全問題ではなく、演習量と詳しい解説が不足します。テキストと市販問題集を併用しましょう。
過去問は何周すればよいですか?
回数より、各選択肢の理由を説明できることが重要です。目安として2〜3周し、最後は間違えた問題だけを解き直すと効率的です。
試験直前は何を勉強すればよいですか?
新しい教材へ手を広げず、問題集と公式過去問で間違えた箇所を復習しましょう。法律・倫理、評価指標、モデル名など、混同しやすい知識を比較して整理するのがおすすめです。
まとめ:公式過去問と問題集を組み合わせよう
G検定には、JDLA公式が無料公開している過去問題があります。実際に出題された問題を確認できるため、受験前に必ず活用したい教材です。
- JDLA公式サイトで過去問題・例題を無料で解ける
- 実際に出題された問題が分野別に掲載されている
- 本試験1回分の全問題が公開されているわけではない
- 最新シラバスに対応したテキスト・問題集も必要
- 問題の答えではなく、選択肢の根拠まで理解する
- 模擬試験では時間配分も練習する
最初に公式過去問を数問解いて出題形式を知り、テキストと問題集で知識を固めたあと、もう一度過去問へ戻りましょう。最後に模擬試験を時間内に解けば、知識と解答速度の両方を確認できます。
どの教材を使うか迷っている方は、G検定におすすめの参考書・問題集も参考にしてください。

コメント