- 2026年の試験形式変更（100分・145問）への対応ポイント
- 直前1週間の日別スケジュールと優先すべき分野
- オンライン受験の当日チェックリスト
G検定の本番まであと1週間。「まだ全範囲が終わっていない」「何から手をつければいいかわからない」と焦っていませんか？
結論から言うと、G検定は直前1週間の過ごし方で合否が大きく変わる試験です。
この記事では、2026年3月試験に合格した筆者の経験と、最新の出題傾向データをもとに、残り1週間で合格ラインに到達するための具体的な戦略をお伝えします。
2026年G検定の試験形式をおさらい
直前対策の前に、まず今年の試験形式を正確に把握しておきましょう。2026年から試験形式が変更されています。
| 項目 | オンライン試験 | 会場試験 |
|---|---|---|
| 試験日（第3回） | 2026年5月9日(土) 13:00〜 | 2026年5月8日(金)〜10日(日) |
| 試験時間 | 100分 | 120分 |
| 問題数 | 約145問（小問） | 約145問（小問） |
| 1問あたりの時間 | 約41秒 | 約50秒 |
| 形式 | 多肢選択式 | 多肢選択式 |
| 受験料（一般） | 13,200円（税込） | 13,200円（税込） |
※出典：JDLA公式サイト
特に注意すべきはオンライン試験の時間短縮です。以前は120分でしたが、2026年からは100分に変更されました。1問あたり約41秒しかないため、「わからない問題に時間をかけすぎない」ことが以前にも増して重要です。
直前1週間のスケジュール
【残り7〜5日】弱点分野の集中補強
まず、自分の苦手分野を特定します。G検定の出題範囲は大きく以下の分野に分かれます。
| シラバス大分類 | 出題ボリューム | 直前の優先度 |
|---|---|---|
| 人工知能とは／人工知能をめぐる動向 | 少なめ | ★★☆（用語を押さえれば得点源） |
| 機械学習の概要 | 多い | ★★★（最頻出・落とせない） |
| ディープラーニングの概要・要素技術 | 多い | ★★★（最頻出・落とせない） |
| ディープラーニングの応用例 | 多い | ★★★（生成AI・LLM関連の出題が急増中） |
| AIの社会実装に向けて | やや多い | ★★☆（実務的な内容） |
| AIに必要な数理・統計知識 | 少なめ | ★☆☆（深追いしない） |
| AIに関する法律と契約／AI倫理・AIガバナンス | やや多い | ★★☆（暗記で対応しやすい） |
最大のポイントは「ディープラーニングの応用例」分野です。 2024年のシラバス改訂（G2024#6）で、この分野に生成AI関連のトピックが大幅に追加されました。具体的には、自然言語処理の中でLLM（大規模言語モデル）やRAG（検索拡張生成）、データ生成の中で拡散モデル（Stable Diffusionなど）、さらにマルチモーダルAIなどが出題範囲に加わっています。市販のテキストではまだ対応が追いついていないものもあるため、最新シラバスに対応した問題で演習することが重要です。
【残り4〜3日】模擬問題で実戦演習
直前期に最も効果的なのは、本番に近い形式での問題演習です。
G検定の過去問はJDLAから公式に公開されていません。そのため、本番相当レベルの模擬問題をどれだけ解けるかが合否を分けます。
問題を解く際のポイント：
- 時間を計って解く（100分で145問のペースに慣れる）
- 間違えた問題は必ず解説を読む（同じ間違いを本番で繰り返さない）
- 正答率が低い分野を記録する（残り日数でそこを重点補強）
当サイト「G検定の森」では、分野別の一問一答や模擬演習を無料で提供しています。まずは自分の弱点を把握するところから始めてみてください。
さらに、本番相当のレベル感で腕試しをしたい方には、当サイト運営者が作成したUdemy問題集もあります。標準レベル435問＋本番相当レベル290問の計725問を収録しています。
【残り2〜1日】チートシートで最終確認
試験前日〜当日は、新しい知識を詰め込むよりも既に学んだ内容の最終確認に徹しましょう。
直前に確認すべき頻出キーワード（一部）：
機械学習
- 教師あり学習・教師なし学習・強化学習の違い
- 過学習とその対策（正則化、ドロップアウト、交差検証）
- 評価指標（精度・適合率・再現率・F値・AUC）
ディープラーニング
- CNN（畳み込みニューラルネットワーク）の構造と用途
- RNN / LSTM / GRU の違い
- 勾配消失問題と対策
ディープラーニングの応用例（2024年シラバス改訂で追加・拡充）
- Transformerの仕組み（Self-Attention）
- GPT（自己回帰モデル）とBERT（マスク言語モデル）の違い
- LLMの学習手法（RLHF、ファインチューニング）
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）の仕組みと利点
- 拡散モデル（Diffusion Model）の概要
- マルチモーダルAIの応用
AIに関する法律と契約／AI倫理・AIガバナンス
- 個人情報保護法とAI
- EU AI法（AI Act）のリスク分類
- 公平性・透明性・説明可能性
当サイトではこれらの用語を一つひとつ解説したWeb教科書も用意しています。わからない用語があればすぐに確認できます。
オンライン受験の当日チェックリスト
試験当日に慌てないよう、以下を事前に確認しておきましょう。
- 受験環境の確認 — PC、安定したネット回線、静かな部屋
- ブラウザの確認 — 推奨ブラウザ（Chrome等）で受験ページにログインできるか
- 時間配分の意識 — 100分÷145問＝1問41秒。わからない問題は即マークして次へ
- 途中保存はない — 試験が始まったら制限時間まで一気に解く
- 参考資料の準備 — オンライン試験ではテキストやチートシートの参照が可能（※会場試験では不可）
特にオンライン試験ではチートシートやWeb教科書を手元に用意しておけるのが大きなメリットです。全てを暗記する必要はありません。ただし、1問41秒のペースなので、調べる時間を最小限にするために、事前に目次や索引を把握しておきましょう。
合格率は約77%。でも油断は禁物
2026年の直近2回の合格率は以下の通りです。
| 試験回 | 受験者数 | 合格者数 | 合格率 |
|---|---|---|---|
| 2026年 第1回（1月） | 8,529名 | 6,718名 | 78.77% |
| 2026年 第2回（3月） | 12,027名 | 9,265名 | 77.04% |
※出典：JDLA公式 試験結果
「合格率77%なら余裕では？」と思うかもしれませんが、受験者の約3割はIT系の実務経験者です。つまり、ある程度の前提知識がある人たちの中での77%です。
また、前述の通り2026年からオンライン試験が100分に短縮されたことで、「時間が足りなかった」という声も増えています。十分な演習なしに臨むのはリスクがあります。
まとめ：直前1週間のアクションプラン
| 残り日数 | やること |
|---|---|
| 7〜5日 | 苦手分野を特定し、「ディープラーニングの応用例」分野を重点的に補強 |
| 4〜3日 | 模擬問題を本番形式（時間計測）で解く。間違えた問題を復習 |
| 2〜1日 | チートシート・Web教科書で頻出キーワードの最終確認 |
| 当日 | 受験環境を整え、参考資料を手元に。1問41秒のペースを意識 |
G検定は正しい方向で対策すれば十分に合格できる試験です。残り1週間を有効に使って、一発合格を勝ち取りましょう。
この記事の情報は2026年4月時点のものです。最新の試験情報はJDLA公式サイトでご確認ください。
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