G検定はシラバス10分野から200問が出題されます。ランダムに問題を解き進めるより、分野別にテキスト→一問一答→実践演習のサイクルで進めた方が、漏れなく・効率よく定着します。本記事では、おすすめの学習順序、1分野あたりの進め方、模擬試験後の弱点分野の潰し方を整理します。当サイトの分野別演習は本番・過去問を想定した模擬問題であり、公式の過去問そのものではありません。
なぜ分野別で進めるのか
G検定の出題は、特定分野に偏るのではなく10分野すべてから問われます（試験範囲・シラバス）。分野別に進めるメリットは次の3点です。
- テキストと演習が直結する 公式テキストの章を読んだ直後に、その分野の問題を解くと定着率が上がる
- 弱点が分野単位で見える 「機械学習は70%、倫理は45%」のように、再学習すべき場所が明確になる
- 学習の達成感が得やすい 「今週はDL要素技術を終えた」と区切りがつき、モチベーション維持に役立つ
逆に、分野を意識せずランダムに500問を解くと、得意分野ばかり触れて苦手分野が放置されやすくなります。3モード全体の位置づけは過去問想定問題で対策する方法、一問一答の効果は別記事で詳述しています。
おすすめの学習順序（10分野）
シラバス上の並び順そのままでも構いませんが、前提知識の依存関係を考えると、次の順序がおすすめです。
- 人工知能とは AIの定義・歴史。全体の「地図」を作る入口
- AIに必要な数理・統計知識 確率・統計・勾配など、以降の分野の土台
- 機械学習の概要 教師あり・なし、評価指標、過学習
- ディープラーニングの概要 ニューラルネットの基本構造
- ディープラーニングの要素技術 CNN・RNN・正則化・最適化など
- ディープラーニングの応用例 画像・言語・生成AIなど
- AI倫理・AIガバナンス バイアス・公平性・説明可能性
- AIの社会実装に向けて 導入プロセス・ビジネス活用
- AIに関する法律と契約 著作権・個人情報・契約
- 人工知能をめぐる動向 産業動向・政策。直前に再確認すると効果的
社会実装・法律・動向は文系寄りの分野ですが、技術分野を先に固めておくと、用語の意味がわかった状態で読めます。試験直前は動向・倫理・法律を軽く総復習するのが定番です（直前1週間の仕上げ）。
1分野あたりのサイクル
各分野は、次の4ステップを1セットとして進めます。1分野あたり3〜5日（社会人・1日30〜60分）が目安です。
| ステップ | やること | 時間目安 |
|---|---|---|
| 1. テキスト | 該当章を読み、用語辞典で不明語を潰す | 1〜2時間 |
| 2. 一問一答 | 分野フィルタで○×問題を解く（20問以上） | 30〜60分 |
| 3. 弱点の再学習 | 70%未満ならテキストに戻り、間違えた問題の解説を読む | 30分 |
| 4. 実践演習 | 一問一答70%到達後、同分野の四肢択一を10〜20問 | 30〜45分 |
10分野すべてこのサイクルを1周したら、模擬試験で総合チェック（模擬試験の使い方）。弱点が出た分野だけ、ステップ2〜4に戻る——この螺旋型の繰り返しが分野別勉強法の核心です。
正答率の見方と切り替え基準
分野別演習では、分野ごとの正答率を基準に次のアクションを決めます。
| 正答率 | 状態 | 次にやること |
|---|---|---|
| 70%未満 | 定着不足 | テキスト再読＋一問一答を同分野でもう20問 |
| 70〜85% | 実践演習へ | 同分野の実践演習10〜20問。解説で引っかけを確認 |
| 85%以上 | 次の分野へ | 新しい分野に進み、週末に弱点分野だけ軽く復習 |
「全問正解」を目指さない
500問すべてを100%にするより、10分野それぞれ70%以上を揃える方が本番に効きます。得意分野で90%を追いかけている間に、苦手分野が放置されるのが最大の落とし穴です。
弱点分野の潰し方（模擬試験後）
模擬試験の結果画面には分野別正答率が表示されます（当サイト一問一答・模擬試験共通）。ここから弱点を潰す手順です。
- 失点3問以上の分野をリストアップ 優先度A（最優先）とB（余力があれば）に分ける
- 優先度A：一問一答で20問 分野フィルタを指定し、間違えた問題の解説をすべて読む
- 優先度A：実践演習で10問 四肢択一の引っかけパターンを確認
- 1週間後：同分野だけ再テスト 一問一答10問で正答率が70%以上に戻ったか確認
- 次の模擬試験 弱点分野の得点が改善しているか総合チェック
模擬試験→弱点分野演習→再模擬試験のサイクルは、模擬試験の復習方法と組み合わせて使ってください。
週次スケジュール例
社会人が3か月（12週）で10分野を攻略する一例です。1週間に1〜2分野が現実的なペースです。
| 週 | 進める分野 | 平日（30分） | 週末（2時間） |
|---|---|---|---|
| 1〜2週 | 人工知能とは ＋ 数理・統計 | テキスト＋一問一答10問 | 2分野の一問一答完走＋弱点復習 |
| 3〜4週 | 機械学習 ＋ DL概要 | 一問一答 or 実践演習 | 実践演習10〜20問／分野 |
| 5〜6週 | DL要素技術 ＋ DL応用 | 一問一答10問 | 問題数の多い分野を重点演習 |
| 7〜8週 | 倫理 ＋ 社会実装 ＋ 法律 | 一問一答10問 | 文系分野をまとめて消化 |
| 9週 | 人工知能をめぐる動向 | 一問一答＋時事確認 | 模擬試験1回目 |
| 10〜12週 | 弱点分野の再演習 | 弱点分野の一問一答 | 模擬試験＋直前仕上げ |
6週間コースの場合は、1週間に2分野を進め、模擬試験は4週目と6週目に受けるイメージです。詳しい時間配分は勉強時間の目安も参照してください。
当サイトの分野別演習ページ
当サイトでは、一問一答・実践演習ともに分野別ページと分野フィルタに対応しています。シラバス10分野と1対1で演習できます。
| 分野 | 一問一答 | 実践演習 |
|---|---|---|
| 人工知能とは | domain-08 | domain-08 |
| 人工知能をめぐる動向 | domain-09 | domain-09 |
| AIに必要な数理・統計知識 | domain-01 | domain-01 |
| 機械学習の概要 | domain-10 | domain-10 |
| ディープラーニングの概要 | domain-06 | domain-06 |
| ディープラーニングの要素技術 | domain-07 | domain-07 |
| ディープラーニングの応用例 | domain-05 | domain-05 |
| AI倫理・AIガバナンス | domain-04 | domain-04 |
| AIの社会実装に向けて | domain-03 | domain-03 |
| AIに関する法律と契約 | domain-02 | domain-02 |
一問一答は10分野すべてに十分な問題数（合計500問）があります。実践演習は機械学習・ディープラーニング系の分野に問題が多く、倫理・動向などは一問一答を中心に補強するのがおすすめです。各ページから分野を選んで演習を始められます。
無料で分野別演習を始める
G検定 試験対策トップ — 分野別一問一答500問・実践演習500問・模擬試験（解説付き・公式過去問ではありません）
よくある失敗
- 得意な技術分野だけ進め、倫理・法律を後回しにする → 文系分野は意外と出題比率高。10分野すべて最低1周は必須
- 分野をまたいでランダムに解く → テキストとの対応がわからず、定着が浅くなる
- 1分野で100%を目指して次に進まない → 70%到達で次へ。全体を1周してから弱点に戻る
- 模擬試験の分野別結果を見ずに全体点だけ確認 → 分野別正答率こそ次の演習計画の材料
- 動向分野を試験直前まで未着手 → 最終週に一問一答＋公式シラバスで時事確認
よくある質問
G検定は分野別に勉強した方がいい？
はい。10分野からバランスよく出題されるため、分野別サイクルで進めると漏れが少なくなります。全分野1周後に模擬試験で総合チェックする流れが効果的です。
分野別演習はどの順番で進めるべき？
人工知能とは→数理・統計→機械学習→DL（概要→要素→応用）→倫理・社会実装・法律→動向、の順がおすすめです。
1分野あたり何問解けば十分？
一問一答は20問以上で正答率70%を目指します。実践演習は70%到達後、同分野10〜20問。模擬試験後は弱点分野だけ追加演習します。
苦手分野が複数ある場合、どれから潰す？
模擬試験での失点数が多い順に優先。DL系と機械学習は問題数・配点が多い傾向があるため、正答率が低い場合は早めに手を付けてください。
AI Masterの練習問題は公式過去問ですか？
いいえ。本番・過去問を想定した模擬問題であり、協会の公式過去問そのものではありません。