G検定（ジェネラリスト検定）対策の四択問題集。（ジー検定・JDLA とも呼ばれます） このページではG検定の試験概要・出題傾向・勉強法を掲載し、500 問の問題集で演習もできます。
アプリ内では「教材追加」から「G検定」で検索して追加できます。
JDLA Deep Learning for GENERAL（ジェネラリスト検定）（ジー検定・JDLA とも呼ばれます）
G検定の正式名称は「JDLA Deep Learning for GENERAL（ジェネラリスト検定）」です。「ジー検定」「JDLA」とも表記され、いずれも同じ試験を指します。ナレッジバンドルのG検定教材は、この試験の出題範囲を 7 分野 30 節に分け、500 問の四択問題・1 問ごとの解説・用語辞書 2,232 語で構成しています。分野は「人工知能の基礎と歴史」「探索・推論と知識表現」「機械学習の手法」「ディープラーニング基礎」「ディープラーニング応用モデル」「AIの社会実装と実務」などです。
| 主催 | 一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA） |
|---|---|
| 試験形式 | オンライン 100 分または会場 120 分・145 問。合格ライン 70% |
| 実施時期 | 年 6 回（オンライン）＋年 3 回（会場） |
| 受験料 | 13,200 円（税込）。学生 5,500 円 |
| 合格率 | 約 80%（2026 年第 3 回 82.4%） |
情報は 2026 年 9 月時点です。最新の日程・受験料は主催団体の公式サイトでご確認ください。
G検定の試験制度を詳しく知りたい方は「G検定の2026年の変更点まとめ：100分145問・合格率の推移・会場試験・受験料と割引【2026年版】」もあわせてご覧ください。
JDLA Deep Learning for GENERAL（ジェネラリスト検定）の出題範囲を、分野と節に分けて収録しています。節ごとの問題数は次のとおりです。
G検定の500問を30のテーマに分けて問題数の多い順に並べました。生成モデル（VAE・GAN系・拡散モデル・Stable Diffusion・LLM／RLHF）・AI倫理とXAI（ELSI・XAI・LIME・SHAP・バイアス・敵対的攻撃）・Transformer・BERT・GPTと自然言語処理の順に出題が集中しており、これらを重点的に対策すると効率的です。
| # | テーマ | 分野 | 問題数 | 割合 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 生成モデル（VAE・GAN系・拡散モデル・Stable Diffusion・LLM／RLHF） | ディープラーニング応用モデル | 32問 | 6.4% |
| 2 | AI倫理とXAI（ELSI・XAI・LIME・SHAP・バイアス・敵対的攻撃） | AI法律・倫理・ガバナンス | 31問 | 6.2% |
| 3 | Transformer・BERT・GPTと自然言語処理 | ディープラーニング応用モデル | 28問 | 5.6% |
| 4 | 法律と契約（著作権・特許・不正競争防止法・損害賠償責任） | AI法律・倫理・ガバナンス | 25問 | 5.0% |
| 5 | 画像タスク（物体検出 R-CNN系／YOLO／SSD・セグメンテーション FCN／U-Net／Mask R-CNN） | ディープラーニング応用モデル | 24問 | 4.8% |
| 6 | CNN系（LeNet・AlexNet・VGG・GoogLeNet・ResNet・MobileNet） | ディープラーニング応用モデル | 22問 | 4.4% |
| 7 | AIに必要な数理・統計（確率・分布・エントロピー・ベイズ・評価指標） | AIの社会実装と実務 | 22問 | 4.4% |
| 8 | ガバナンスと国際動向（EU AI Act・人間中心のAI社会原則・LAWS） | AI法律・倫理・ガバナンス | 22問 | 4.4% |
| 9 | RNN系（RNN・LSTM・GRU・BiRNN・Seq2Seq・Attention） | ディープラーニング応用モデル | 20問 | 4.0% |
| 10 | 個人情報・プライバシー（個人情報保護法・GDPR・仮名／匿名加工情報） | AI法律・倫理・ガバナンス | 20問 | 4.0% |
| 11 | 教師あり学習アルゴリズム（線形・ロジ回帰・SVM・決定木・kNN） | 機械学習の手法 | 18問 | 3.6% |
| 12 | 過学習対策（ドロップアウト・正則化・早期終了・バッチ正規化） | ディープラーニング基礎 | 18問 | 3.6% |
| 13 | AIプロジェクト推進（PoC・準委任契約・MLOps・CRISP-DM・Docker） | AIの社会実装と実務 | 18問 | 3.6% |
| 14 | 活性化関数・損失関数 | ディープラーニング基礎 | 16問 | 3.2% |
| 15 | 最適化アルゴリズム（SGD・Momentum・Adam・AdaGrad） | ディープラーニング基礎 | 16問 | 3.2% |
| 16 | 強化学習・深層強化学習（Q学習／SARSA・DQN・AlphaGo系・方策勾配） | ディープラーニング応用モデル | 16問 | 3.2% |
| 17 | 産業応用と自動運転（自動運転レベル・改正道交法・RPA・各業界事例） | AIの社会実装と実務 | 15問 | 3.0% |
| 18 | ニューラルネット・パーセプトロン・誤差逆伝播 | ディープラーニング基礎 | 14問 | 2.8% |
| 19 | 知識表現とエキスパートシステム（DENDRAL／MYCIN／Cyc） | 探索・推論と知識表現 | 12問 | 2.4% |
| 20 | 教師あり／教師なし／強化学習の概念整理 | 機械学習の手法 | 12問 | 2.4% |
| 21 | 教師なし学習・次元削減（k-means・PCA・t-SNE・SVD） | 機械学習の手法 | 12問 | 2.4% |
| 22 | データの扱い（データセット分割・データ拡張・バイアス対策） | 機械学習の手法 | 12問 | 2.4% |
| 23 | ハイパーパラメータと初期化（Xavier・He・グリッド／ランダム／ベイズ） | ディープラーニング基礎 | 12問 | 2.4% |
| 24 | AI分野の主要問題（フレーム問題・チューリングテスト・身体性） | 人工知能の基礎と歴史 | 10問 | 2.0% |
| 25 | 探索・推論（探索木・幅優先／深さ優先・αβ法） | 探索・推論と知識表現 | 10問 | 2.0% |
| 26 | アンサンブル学習・勾配ブースティング | 機械学習の手法 | 10問 | 2.0% |
| 27 | 音声処理（PCM・FFT・MFCC・WaveNet・HMM） | ディープラーニング応用モデル | 10問 | 2.0% |
| 28 | AIの定義とAI効果 | 人工知能の基礎と歴史 | 8問 | 1.6% |
| 29 | オントロジー・ワトソン・コグニティブコンピューティング | 探索・推論と知識表現 | 8問 | 1.6% |
| 30 | AIの歴史とブーム / シンギュラリティ | 人工知能の基礎と歴史 | 7問 | 1.4% |
JDLA Deep Learning for GENERAL（ジェネラリスト検定）の7分野30節500問のうち、ディープラーニング応用モデル・AI法律・倫理・ガバナンス・ディープラーニング基礎に問題が集中しています。
用語辞書2,232語にはIoT、ISO、Artificial Intelligence、アルゴリズム、アレン・ニューウェル、AIなどが入っており、G検定の問題文と解説から直接引けます。
G検定の500問を分野別に集計したナレッジバンドル独自のデータです。
| 分野 | 問題数 | 1節あたり | |
|---|---|---|---|
| ディープラーニング応用モデル | 152問（30.4%） | 22問/節 | |
| AI法律・倫理・ガバナンス | 98問（19.6%） | 24問/節 | |
| ディープラーニング基礎 | 76問（15.2%） | 15問/節 | |
| 機械学習の手法 | 64問（12.8%） | 13問/節 | |
| AIの社会実装と実務 | 55問（11.0%） | 18問/節 | |
| 探索・推論と知識表現 | 30問（6.0%） | 10問/節 | |
| 人工知能の基礎と歴史 | 25問（5.0%） | 8問/節 | |
| 合計 | 500問（100%） | 平均17問 |
G検定は「ディープラーニング応用モデル」が30.4%と突出しています。この分野を先に固めれば得点の土台ができます。ただし配点の低い分野からも出題されるため、取りこぼし防止に全7分野の学習が必要です。
1節あたりの問題数は「AI法律・倫理・ガバナンス」が24問で最も多く、「人工知能の基礎と歴史」は8問です。1日1節のペースなら30日で全範囲を一周できます。
このデータはG検定の500問の四択問題と用語辞書2,232語（合計2,732件のデータ）から算出した、ナレッジバンドル独自の分析です。
出題パターンを分析して500問を構成
G検定の過去問では「ディープラーニング応用モデル」（全体の30%）に関する出題が最も多く、次いで「AI法律・倫理・ガバナンス」（20%）、「ディープラーニング基礎」が続きます。 ナレッジバンドルでは過去問をそのまま転載するのではなく、「ディープラーニング応用モデル」の生成モデル（VAE・GAN系・拡散モデル・Stable Diffusion・LLM／RLHF）・Transformer・BERT・GPTと自然言語処理・画像タスク（物体検出 R-CNN系／YOLO／SSD・セグメンテーション FCN／U-Net／Mask R-CNN）など30節の出題パターンを500問の四択問題として構成しています。
「ディープラーニング応用モデル・AI法律・倫理・ガバナンス・ディープラーニング基礎」の7分野をすべて学習した後、本番形式テストでG検定の30節から出題範囲を選んで模試を受けられます。
合格者と不合格者の違いを体験記から分析した「G検定の合格・不合格体験記52件を全部読んでわかった「受かる人」と「落ちる人」の違い【2026年版】」も参考になります。
G検定の問題文と解説に登場する用語の一部です。アプリの用語辞書（2,232語収録）ではタップで意味を確認でき、辞書だけでも通読して知識を整理できます。
7分野30節を効率よく学習するコツ
G検定の勉強は、出題ウェイトの大きい「ディープラーニング応用モデル」「AI法律・倫理・ガバナンス」「ディープラーニング基礎」（合計326問・全体の65%）から着手するのが効率的です。 得点源になる分野を先に固めてから、残りの4分野に広げていくと合格ラインに最短で到達できます。
1 日の学習は「ディープラーニング応用モデル」の中の 1 節（数問〜十数問）を学習モードで解き、解説を読み、間違えた問題は忘却曲線の復習に任せるのが定着のコツです。 用語辞書の「IoT」「ISO」「Artificial Intelligence」など2,232語を併用すれば、G検定の専門用語を問題文から即確認できます。
出題比率が低い「人工知能の基礎と歴史」（25問）も本番では問われるため、G検定は7分野すべてを一通り学習しておくと取りこぼしを防げます。
必要な勉強時間の目安は「G検定の勉強時間は何時間？合格者21人の実数から逆算する10日・3週間・1か月の学習スケジュール【2026年版】」で合格者の実数から解説しています。直前期の対策は「G検定に落ちた人の原因と直前1週間チェックリスト」をご覧ください。
G検定の学習とあわせて受験されることが多い資格に、生成 AI に特化した生成AIパスポートやIT 全般の基礎知識を問うITパスポートがあります。ナレッジバンドルのプレミアムなら追加料金なしで学べます。
G検定の試験制度・勉強法・合格体験記の読み解きを、連載でまとめています（全 10 回公開中）。コラムの一覧
第1回 G検定の合格・不合格体験記52件を全部読んでわかった「受かる人」と「落ちる人」の違い【2026年版】2026/09/24
第2回 G検定の2026年の変更点まとめ：100分145問・合格率の推移・会場試験・受験料と割引【2026年版】2026/09/25
第3回 G検定の勉強時間は何時間？合格者21人の実数から逆算する10日・3週間・1か月の学習スケジュール【2026年版】2026/09/26
第4回 G検定の教材は5つの基準で選ぶ2026/09/27
第5回 G検定の時間配分は1問41秒：時間切れしない解き方2026/09/28
第6回 G検定のカンペと検索の本当の話2026/09/29
第7回 G検定の勉強法は「生成AIを家庭教師に」2026/09/30
第8回 G検定の法律・倫理対策：著作権・個人情報・ガイドライン2026/10/01
第9回 G検定のディープラーニング・数理統計対策2026/10/02
第10回 G検定に落ちた人の原因と直前1週間チェックリスト2026/10/03G検定 対策アプリ「ナレッジバンドル」（Android 版・Google Play） からダウンロードできます。教材をダウンロードしておけばオフラインでも使えます。無料で始められ、プレミアム（月額 700 円〜）でG検定を含む全教材が使い放題です。iPhone は G検定 対策アプリ「ナレッジバンドル」（App Store） から、Android は Google Play からダウンロードできます。PC は Web 版をブラウザでそのまま使えます。アプリは教材をダウンロードしておけばオフラインでも使えます。Web 版はインターネット接続が必要です。どれも無料で始められ、プレミアム（月額 700 円〜）でG検定を含む全教材が使い放題です。
単体アプリ「G検定 対策 問題集 500問・解説・用語集」は ¥700（買い切り）で、この教材だけを使えます。サブスクは不要です。Android・PC 向けはありません。
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G検定の7分野30節から「人工知能の基礎と歴史」「探索・推論と知識表現」「機械学習の手法」などの分野・節を選んで四択問題を解きます。500問すべてに「なぜその答えか」の解説つき。わからない用語は2,232語の辞書からタップで確認でき、Google 検索や AI への質問もワンタップです。
G検定で間違えた問題・忘れかけた問題を、忘れる直前のタイミングで自動的に出題します。30節を順番に・ランダム・間違えた問題だけ・未回答だけ、と絞り込めます。
7分野から範囲を選んでG検定の本番形式で挑戦。合格ラインへの到達度と弱点の分野がひと目でわかるので、試験直前の仕上げに使えます。広告は出ません。
G検定の500問すべてに解説があります。「ディープラーニング応用モデル」152問では生成モデル（VAE・GAN系・拡散モデル・Stable Diffusion・LLM／RLHF）・Transformer・BERT・GPTと自然言語処理を中心に解説し、「AI法律・倫理・ガバナンス」98問ではAI倫理とXAI（ELSI・XAI・LIME・SHAP・バイアス・敵対的攻撃）・法律と契約（著作権・特許・不正競争防止法・損害賠償責任）を中心に解説しています。
「IoT」「ISO」「Artificial Intelligence」「アルゴリズム」など2,232語を収録。問題文と解説に出てくる用語はタップで意味を引けます。
「ディープラーニング応用モデル」は152問で全体の30%を占めます。間違えた問題と忘れかけた問題を忘却曲線で繰り返し出題し、記憶に定着させます。
「ディープラーニング応用モデル」「AI法律・倫理・ガバナンス」「ディープラーニング基礎」「機械学習の手法」「AIの社会実装と実務」「探索・推論と知識表現」「人工知能の基礎と歴史」の7分野から範囲を選んで本番形式で挑戦できます。分野ごとの正答率で弱点がわかります。
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JDLA Deep Learning for GENERAL（ジェネラリスト検定）の範囲を 7 分野 30 節に分けて 500 問を収録しています。分野は「人工知能の基礎と歴史」「探索・推論と知識表現」「機械学習の手法」「ディープラーニング基礎」「ディープラーニング応用モデル」「AIの社会実装と実務」などです。上の「収録内容」で節ごとの問題数を確認できます。
過去問をそのまま載せるのではなく、G検定の 7 分野の出題傾向を分析して頻出テーマを 500 問の問題集にしています。出題比率の高い「ディープラーニング応用モデル」は 7 節 152 問を収録しています。すべての問題に「なぜその答えか」の解説がつき、用語辞書 2,232 語と連動しています。
「人工知能の基礎と歴史」の最初の節を無料で学習できます。人工知能の基礎と歴史は 3 節 25 問あり、最初の節の問題と解説・用語辞書・復習・テストをすべて体験できます。続けるならプレミアム（月額 700 円〜）で、G検定を含む全 43 教材が使い放題になります。
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はい。G検定と併せて受験されることが多い生成AIパスポート・ITパスポートをはじめ、全 43 の収録教材がプレミアムで追加料金なしで使えます。次に受ける資格も同じアプリで学べます。
出題比率が高い「ディープラーニング応用モデル」から着手して得点源を固め、学習モードで 1 節ずつ解いて解説を読み、忘却曲線で復習するサイクルが効率的です。7 分野を一通り終えたら本番形式テストで弱点を確認してください。
はい、同じ試験です。正式名称は「JDLA Deep Learning for GENERAL（ジェネラリスト検定）」で、「ジー検定・JDLA」とも呼ばれます。ナレッジバンドルでは「G検定」の名称で教材を収録しています。
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