G検定の過去問は一部のみ公式公開|例題と無料練習問題326問で対策【2026年】

G検定の「過去問」は一部だけ公式公開されている

G検定を主催するJDLA(日本ディープラーニング協会)は、公式サイトの「例題・過去問」ページで、過去に実際に出題された問題の一部を公開しています。過去のどの回で出題されたかが記載された問題も含まれます。ただし公開されているのはごく一部で、試験1回分(小問145問程度)をまるごと収録した過去問題集のような形では公開されていません。

市販教材には出版社や運営者が独自に作成した予想問題・練習問題が含まれます。公開過去問の収録有無は教材ごとの説明を確認し、公式の公開問題と独自問題を区別して利用してください。

また、G検定は合格ラインも非公開です。そのため「過去問で何点取れたら合格」という逆算はそもそもできず、シラバスの全分野を穴なく演習して正答率を底上げするアプローチが基本になります。

本記事で紹介する練習問題も、FujiCertが独自に作成した教材です。実試験問題の転載ではない点をあらかじめ明記しておきます。

公式の例題・過去問ページの場所と使い方

公式の学習素材の一つが、JDLA公式サイトの「例題・過去問」ページで無料公開されている問題です。問題文の長さ、選択肢の紛らわしさ、問われ方の粒度を確認できる一次情報なので、演習を始める前に一度目を通しておくことをおすすめします。

ただし公開分は10分野で20問程度(2026年9月1日時点)と限られており、シラバス全域を演習でカバーできる量ではありません。「形式確認は公式ページ、演習量は練習問題で確保」という役割分担が現実的です。

• 公式の例題・過去問ページ: https://www.jdla.org/certificate/general/issues/ (無料公開)
• 確認ポイント1: 選択肢は「最も適切なものはどれか」型が中心で、消去法が有効かどうか
• 確認ポイント2: 法律・倫理分野など、技術以外の分野がどの深さで問われるか

例題3問を解いてみる(FujiCert独自作成)

FujiCertのG検定練習問題326問から、出題分野の異なる3問を掲載します。本番の目安は1問約41秒です。時間を計って解いてみてください。

【例題1|機械学習の概要・モデル選択と評価】訓練データでは誤差が小さいが、同じ母集団から独立に集めたテストデータでは誤差が大きい。この状況の説明を（　）に補う。 (1) 訓練誤差と汎化誤差がともに小さく、未知データへ十分に一般化している (2) 訓練データへ適合しすぎ、訓練誤差に比べて汎化誤差が大きくなっている可能性がある (3) モデルが単純すぎる場合に限って起きるため、必ずパラメータ数を増やせば解消する (4) テストデータを訓練へ混ぜれば、公正な汎化性能を保ったまま誤差を下げられる

正解は(2)です。訓練だけ良く未知データで悪いのは過学習の典型である。①は観測と逆、③は原因と対策を断定し、④はテスト情報の漏えいで評価の独立性を失う。

【例題2|ディープラーニングの要素技術】Transformerの構造として、最も適切なものはどれか。 (1) 畳み込みだけを積み重ね、入力系列の全位置を常に一方向へ逐次処理するモデル (2) Attentionと位置信号で系列依存を並列に扱うモデル (3) 決定木を多数作り、各木の多数決だけで次の単語を選ぶモデル (4) k-means法で単語をクラスタ化し、クラスタ中心だけを出力するモデル

正解は(2)です。TransformerはAttention主体で、位置エンコーディングにより順序を加えます。畳み込みだけの逐次処理、決定木の多数決、k-meansのクラスタ中心出力はいずれもTransformerの構造ではありません。

【例題3|AIに関する法律と契約】生成AIを利用して作った表現が著作物に該当するかは、AIを使ったという事実だけでは決まらない。人の創作意図に加え、単なる労力にとどまらない（　）が認められるかを個別に検討する。空欄に最もよく当てはまるものはどれか。 (1) 創作的寄与 (2) 既存著作物への依拠性 (3) 発明の新規性 (4) 営業秘密の秘密管理性

正解は(1)です。① AI生成物の著作物性は、人がAIを道具として用い、創作意図と創作的寄与が認められるかを個別具体的に検討します。 ② 依拠性は既存著作物との著作権侵害を検討する要素で、生成物自体の著作物性とは別の論点です。 ③ 新規性は主に特許法上の発明の要件です。 ④ 秘密管理性は不正競争防止法上の営業秘密の要件です。

3問とも即答できた方は、カテゴリ別演習で分野の抜けを確認する段階です。迷った分野があれば、その分野から演習を始めると効率的です。

2026年の試験形式と日程

2026年のG検定は、オンライン試験が年6回(1・3・5・7・9・11月)、会場試験が年3回(3・5・9月)実施されます(JDLAが2025年10月8日に発表した2026年スケジュールに基づく)。開催回数が多いため、試験日と申込締切に合わせて学習計画を立てやすくなっています。

なお、最新公表の2026年第4回オンライン試験の合格率は83.08%です。合格率の推移や難しさの判断材料は、難易度の専門記事で詳しく解説しています。

• 合格率・難易度データの詳細: /guide/g-kentei-difficulty

資料に頼らず、1問約41秒の時間配分を練習する

G検定のオンライン試験は自宅などのPCで受験します。資料参照の可否は、受験する回の公式ルールを確認してください。自宅受験であることだけを根拠に、資料を使えると判断しないようにしましょう。

100分で小問145問程度ということは、単純計算で1問あたり約41秒です。演習では資料に頼らず解き、迷う問題に時間を使いすぎない練習をすると、知識の抜けと時間配分の両方を確認できます。

したがって対策の主軸は資料の整備ではなく、シラバスの用語を見た瞬間に正誤を判断できる状態を作る反復演習です。用語の意味を横断的に確認したいときは、サイト内の用語集(/glossary)も併用できます。

無料練習問題326問の使い方(分野別→145問・100分の模試)

FujiCertでは、G2024シラバス第1.4版に対応した10分野・合計326問の練習問題を無料で公開しています。すべてFujiCertが独自に作成した問題で、実試験問題や公式問題の転載ではありません。おすすめの進め方は次の3ステップです。

• 手順1: 分野一覧(/g-kentei/categories)から各分野を選んで演習し、正答率の低い分野を特定する
• 手順2: 苦手分野を分野一覧(/g-kentei/categories)から選び、正答率が安定するまで反復する
• 手順3: 仕上げに145問・100分の模試(/g-kentei/mini-exam)で、1問約41秒の時間感覚を体に入れる
• 移動中などのスキマ時間はアプリ版(/g-kentei/app)で回すと反復回数を稼ぎやすい

難易度・勉強時間の詳細は専門記事で

本記事は例題と演習の使い方に絞って解説しました。受験判断や学習計画に必要な情報は、それぞれの専門記事をご覧ください。

• 合格率の推移・難しさの判断材料: /guide/g-kentei-difficulty
• 勉強時間の目安と学習計画・教材の選び方: /guide/g-kentei-study-plan
• DS検定とどちらを受けるか迷ったら: /guide/g-kentei-vs-data-scientist
• AI系資格全体の取得順序: /guide/ai-certification-roadmap