G検定
AI基礎 / 民間資格(JDLA)
どんな試験か
日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施する、AI・ディープラーニングを「事業に活用する人材」向けの検定です。技術用語・歴史・社会実装・倫理まで幅広く問われます。
出題傾向
・AIの定義と歴史
・機械学習の手法
・ディープラーニングの概要と応用
・AIの社会実装と倫理・法律
2024年以降、生成AI・大規模言語モデルに関する出題が拡大しています。
サンプル問題（3問）
公式の過去問は非公開のため、傾向に沿った例題を掲載しています。
問1
教師あり学習に分類されるタスクとして最も適切なものはどれか。
A. 顧客データのクラスタリング
B. メールのスパム判定
C. 強化学習による迷路探索
D. 主成分分析による次元削減
B. メールのスパム判定
C. 強化学習による迷路探索
D. 主成分分析による次元削減
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正解：B
スパム判定は「正解ラベル付きデータ」から学習する典型的な教師あり学習です。
スパム判定は「正解ラベル付きデータ」から学習する典型的な教師あり学習です。
問2
CNN(畳み込みニューラルネットワーク)が最も得意とする処理はどれか。
A. 時系列データの予測
B. 画像認識
C. 強化学習における報酬計算
D. テキストの感情分析
B. 画像認識
C. 強化学習における報酬計算
D. テキストの感情分析
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正解：B
CNNは画像の局所的な特徴を捉えることに優れ、画像認識の分野で広く使われます。
CNNは画像の局所的な特徴を捉えることに優れ、画像認識の分野で広く使われます。
問3
AIの判断根拠を人間が解釈できるようにする技術や考え方を指す言葉はどれか。
A. オーバーフィッティング
B. ファインチューニング
C. 説明可能AI(XAI)
D. アンサンブル学習
B. ファインチューニング
C. 説明可能AI(XAI)
D. アンサンブル学習
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正解：C
説明可能AI(Explainable AI, XAI)はAIの判断過程を人間に説明可能にする取り組みです。
説明可能AI(Explainable AI, XAI)はAIの判断過程を人間に説明可能にする取り組みです。
向いている人
・AIを業務に活用したい企画・営業職
・AI関連プロジェクトのマネージャー
・AIの全体像を体系的に学びたい方
学習リソース
公式
JDLA公式サイト 問題集
深層学習教科書 ディープラーニングG検定 公式テキスト 徹底攻略 ディープラーニングG検定 問題集 講座
Udemy G検定対策講座