G検定・公式過去問解説 00：20問を10テーマで学ぶ目次

この講座は、JDLAが公式サイトで公開しているG検定の例題・過去問20問を一問ずつ理解するための解説です。問題文と選択肢の全文は転載せず、各回から公式の設問へ移動できるようにしました。自分で正解を選んでから、解説、誤答との境界、自作の確認問題を読む順を勧めます。

公開問題は過去の出題例であり、これだけが試験範囲ではありません。JDLAの現行シラバスを全体の地図として使い、各テーマをさらに広げてください。特に制度や技術の動向は、設問の出題年と現在を区別します。この記事群では公式の正解を明記しつつ、変わり得る事実は関連する公的・原著資料へリンクしています。

公式20問と解説の対応

1. 人工知能とは：フレーム問題（Q1）
2. 人工知能をめぐる動向：エキスパートシステムとResNet（Q2・Q3）
3. 機械学習の概要：重回帰と推薦（Q4・Q5）
4. ディープラーニングの概要：KLと勾配消失（Q6・Q7）
5. 要素技術：パディング、GAP、言い換え（Q8〜Q10）
6. 応用：スケーリング則、量子化、ゼロショット（Q11〜Q13）
7. 社会実装：データリーケージ（Q14）
8. 数理・統計：相関と期待値（Q15・Q16）
9. 法律と契約：個人情報とNDA（Q17・Q18）
10. 倫理・ガバナンス：顔認識と環境負荷（Q19・Q20）

読み方

まず公式の問題を一問読み、答えと理由を短くメモします。次に対応する記事で、正解の根拠と似た用語の違いを確かめます。最後の「自分で確かめる」は、答えを隠して考えてから読んでください。翌日には選択肢を見ずに、用語を自分の例で説明できるかを試します。

間違えた問題は、正解の記号だけでなく、どの条件を見落としたかを書きます。たとえば「数値予測と分類を混同した」「訓練時に使える情報と運用時に使える情報を混同した」といった記録です。条件が変わった練習問題にも答えられれば、丸暗記から一歩進めます。

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20問の解説を終えたら、現行シラバスで未出の項目を拾って学びます。数学は期待値・確率分布・微分、機械学習は評価指標と過学習、深層学習はCNN・Transformer・生成モデル、社会実装はデータ設計と運用、法務・倫理は利用目的と説明責任を自分の言葉で説明してください。公開問題の正答率だけで合否や実務力を推定せず、初見の例にも知識を使えることを目標にします。

参照：JDLAの例題・過去問と正解、JDLAのG検定シラバス。

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