G検定の一問一答 400問｜分野別・全問に解説つき（無料） - G検定無料問題集

このページではカテゴリ別に練習問題を作成しています。
苦手分野や覚えたい分野を徹底的に練習しましょう。正解/不正解の根拠や解説もついています。

当サイトでは、G検定の市販の問題集（黒本・白本）と同等レベルの問題を無料で400問を公開しています。まずは無料の練習問題でG検定の知識を幅広く定着させましょう。

無料の練習問題（カテゴリ別）

下のカテゴリから選んで実力を試してみましょう。各カテゴリに解説付きの問題が用意されています。

全19問AIの定義と歴史、チューリングテストや中国語の部屋といった古典的な論点。似た用語の言い換えが多く、意味を取り違えると失点しやすい分野です。

全38問探索・推論からエキスパートシステム、機械学習の登場まで。3度のAIブームで何ができるようになり、何が限界だったのかを順に押さえます。

全68問教師あり・教師なし・強化学習の代表的な手法と、正解率・適合率・再現率などの評価指標。手法の名前と「何ができるか」の対応を、まとめて覚えるより1問ずつ確かめるほうが定着します。

全48問ニューラルネットワークの仕組みと、活性化関数・誤差逆伝播法・最適化手法。名前の似た用語が多いので、1つずつではなく比較で覚えるのが近道です。

全37問CNN・RNN・LSTM・Attention・Transformer。生成AIの話題につながる土台にあたる部分で、用語どうしの関係を図で押さえておくと応用問題に強くなります（畳み込みニューラルネットワークの解説）。

全101問画像認識・自然言語処理・音声処理・生成モデルの応用。具体的なモデル名と、それが解いたタスクの対応を問われます。

全16問AIプロジェクトの進め方、データの集め方と加工、契約や体制づくり。技術ではなく「進め方」を問う分野で、実務経験の有無で差がつきやすいところです。

全48問著作権法・個人情報保護法とAIガバナンス。2024年のシラバス改訂で比重が増した分野で、文系の受験者が得点源にしやすい範囲です。

全22問基本統計量・確率・微分・線形代数の基礎。全問を取りにいく必要はなく、頻出の型に絞るほうが効率的です（計算問題は「捨てる」が正解？）。