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A4 G検定シラバス完全攻略｜2024年改訂の生成AI・倫理分野を含む全範囲解説

入門・基礎知識

G検定シラバス2026年版は2024年改訂版（第1.3版）を継続使用。生成AI・倫理ガバナンスが追加され、2026年からはオンライン100分145問・会場試験120分145問の2形式で実施。人工知能の定義から生成AI・法律まで6大カテゴリーで構成され、特に深層学習・生成AI・倫理・法律分野が全体の約60%を占める重要領域です。

G検定の合格には、試験範囲を網羅したシラバスの理解が不可欠です。2026年は2024年11月に改訂されたシラバスを継続使用しており、生成AI技術の急速な発展とAI倫理・ガバナンスの重要性を反映した内容になっています。

本記事では、G検定シラバス2026年版の全体構成、各カテゴリーの詳細な出題ポイント、2024年改訂での変更内容、そして効率的な学習戦略まで完全解説します。JDLA公式シラバスに完全準拠し、最新の試験傾向を踏まえた実践的な情報を提供します。

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目次

G検定シラバス2026年版の全体像

G検定シラバス2026年版は、2024年11月実施の「G検定2024 #6」から適用された改訂版を継続使用しています。このシラバスは、生成AIの登場により激しく変化している環境の中で、最先端の技術をキャッチアップし利活用できる人材育成を目的として全面的に見直されました。

シラバスの構成と出題カテゴリー一覧

G検定シラバス2026年版は6つの大カテゴリーで構成され、それぞれが詳細な小項目に分かれています。各カテゴリーの出題比重を理解することが、効率的な学習計画の第一歩となります。

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カテゴリー主要な内容出題比重の目安重要度
人工知能の定義・歴史・問題AIの定義、歴史的発展、探索・推論、知識表現約15%★★★
機械学習の概要教師あり学習、教師なし学習、強化学習、各種アルゴリズム約20%★★★★
深層学習の基礎と応用ニューラルネットワーク、CNN、RNN、Transformer、画像・音声・自然言語処理約25%★★★★★
生成AI技術基盤モデル、LLM、強化学習（RLHF）、自己教師あり学習、プロンプトエンジニアリング約15%★★★★★
AI倫理・法律・ガバナンスAI倫理、個人情報保護法、著作権法、AIガバナンス、公平性・透明性約20%★★★★★
AIの社会実装と最新動向産業応用事例、AIの社会的影響、最新技術トレンド約5%★★★

試験はオンライン形式で100分・小問145問程度（2026年より変更）、会場試験で120分・小問145問程度となっており、幅広い知識を短時間で処理する能力が求められます。特に深層学習、生成AI、倫理・法律の3分野で全体の60%以上を占めるため、これらを優先的に学習すべきです。

シラバスの詳細はJDLA公式サイト（https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No03）で確認でき、PDF形式でダウンロードも可能です。各カテゴリーには具体的なキーワードリストが記載されており、試験対策の指針となります。

2024年改訂からの変更点はあるか

2026年の試験は2024年11月改訂版のシラバスを継続使用しており、シラバスの骨子に大きな変更はありません。ただし、試験形式において重要な変更が実施されています。

  • 試験時間の変更：オンライン試験が120分から100分に短縮（会場試験は120分を維持）
  • 出題数の変更：オンライン・会場ともに小問145問程度（旧：160問程度）に変更
  • シラバス微修正：2025年5月に第1.3版として、統計的自然言語処理・SARSAなどの用語追加、LLM表記の「生成AI」への統一など修正が実施
  • 出題範囲は不変：2024年改訂で追加された生成AI・倫理分野を含む全範囲が継続

2024年改訂では、ENIACなどの歴史的事項、OCR・IoTといった周辺技術、RBM・DBNなど実用頻度が低下した古典的モデルがシラバスから削除され、代わりに基盤モデル、LLM、強化学習（RLHF）、自己教師あり学習などの最新技術が大幅に追加されました。この改訂により、試験内容は現代のAI実務に即したものへと進化しています。

特に注目すべきは、AI倫理・ガバナンス分野の強化です。改訂前は付随的な扱いだったこの分野が、現在では全体の約20%（約30問）を占める主要分野に成長しており、透明性、公平性、民主主義、環境保護、労働政策などの新課題が含まれています。

シラバスの軽微な修正は今後も継続的に行われますが、大幅な改訂は数年に一度のペースであるため、2026年受験者は2024年改訂版の内容をしっかり押さえることが合格への最短ルートとなります。詳細な勉強法については「G検定の勉強法完全ガイド」をご覧ください。

シラバス各カテゴリーの詳細と頻出ポイント

G検定の出題範囲は多岐にわたりますが、各カテゴリーには明確な頻出ポイントが存在します。効率的に合格を目指すには、全体を均等に学習するのではなく、重要度の高い項目を優先的に押さえることが重要です。

人工知能の定義・歴史・問題

このカテゴリーは、AIの基礎概念と歴史的発展を扱う領域で、試験の土台となる知識が問われます。出題比重は約15%（20〜22問程度）で、特に歴史と用語の定義に関する問題が頻出します。

  • AIの定義：チューリングテスト、中国語の部屋、フレーム問題、シンボルグラウンディング問題
  • AI歴史：第1次〜第3次AIブーム、ダートマス会議、エキスパートシステム、ディープラーニング革命
  • 探索・推論：深さ優先探索、幅優先探索、ヒューリスティック探索、A*アルゴリズム、Mini-Max法
  • 知識表現：オントロジー、セマンティックウェブ、ルールベースシステム、知識グラフ

頻出ポイントとして、第1次AIブーム（1950年代後半〜1960年代）の探索・推論の時代、第2次AIブーム（1980年代）のエキスパートシステム、第3次AIブーム（2010年代〜現在）のディープラーニングという3つのブームの特徴と代表的技術は必ず押さえておきましょう。

また、AIの限界を示す問題（フレーム問題、シンボルグラウンディング問題、特徴表現学習の課題など）も頻出で、これらの問題がどのように現代のディープラーニングで克服されたか、あるいは未だ残されているかという観点での出題が増えています。

機械学習の手法

機械学習カテゴリーは出題比重約20%（28〜30問程度）で、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3大分類と、各種アルゴリズムの特徴・使い分けが問われます。数式の詳細な計算は出題されませんが、各手法の概念理解と適用場面の判別が重要です。

  • 教師あり学習：線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、SVM
  • 教師なし学習：k-means法、階層的クラスタリング、主成分分析（PCA）、t-SNE、UMAP
  • 強化学習：Q学習、SARSA、方策勾配法、DQN、AlphaGo、マルコフ決定過程、報酬設計
  • 評価指標：正解率、適合率、再現率、F値、AUC-ROC、混同行列、交差検証、MSE、RMSE、MAE

特に重要なのは、過学習（オーバーフィッティング）と汎化性能のトレードオフ、正則化の役割、バイアス-バリアンストレードオフといった機械学習の基本原理です。これらは実務でのモデル選択・調整に直結する知識であり、毎回複数問出題されます。

また、評価指標の使い分け（不均衡データでのF値・AUC使用、回帰問題でのRMSE・MAE使用など）や、交差検証の手法（k-fold、層化抽出、時系列での注意点）も頻出です。初心者の方は「文系・初心者向けのG検定対策」で基礎から学習することをおすすめします。

深層学習の基礎と応用

深層学習カテゴリーは試験の中核をなす分野で、出題比重は約25%（35〜40問程度）と最大です。ニューラルネットワークの基本構造から、CNN、RNN、Transformer、各種応用技術まで、幅広い知識が求められます。

  • 基礎要素：パーセプトロン、活性化関数（ReLU、Sigmoid、tanh）、誤差逆伝播法、勾配降下法
  • CNN：畳み込み層、プーリング層、AlexNet、VGG、ResNet、物体検出（YOLO、R-CNN）
  • RNN・LSTM：時系列データ処理、勾配消失問題、GRU、Seq2Seq、注意機構（Attention）
  • Transformer：自己注意機構（Self-Attention）、Multi-Head Attention、BERT、GPTアーキテクチャ、レイヤー正規化

深層学習分野の頻出ポイントは、各アーキテクチャの特徴と適用場面の理解です。例えば、画像処理にはCNN、時系列データにはRNN・LSTM、自然言語処理の現代標準はTransformerといった使い分けを理解しておく必要があります。

また、正則化技術（Dropout、Batch Normalization、Data Augmentation）、最適化アルゴリズム（SGD、Adam、RMSprop）、学習率スケジューリングなどの実践的な訓練テクニックも頻出です。これらは単なる用語暗記ではなく、「なぜその手法が有効なのか」という原理を理解することが重要です。

さらに、転移学習（Transfer Learning）とファインチューニング、GANによる敵対的学習、拡散モデル（Diffusion Model）による生成モデルなど、応用技術も2024年改訂で重点化されました。効果的な学習教材については「G検定おすすめテキスト・問題集」で詳しく紹介しています。

生成AI・倫理分野の出題傾向

2024年シラバス改訂で大幅に強化された生成AIと倫理・法律分野は、2026年試験でも最重要領域です。この2分野で合計約35%（50問前後）を占めるため、これらの対策が合否を分けると言っても過言ではありません。

生成AI（ChatGPT・画像生成等）の出題ポイント

生成AIカテゴリーは出題比重約15%（20〜25問程度）で、2024年改訂で新設された最新分野です。ChatGPT、Stable Diffusion、Midjourneyなど、実務で急速に普及している技術の理論的背景と実用上の注意点が問われます。

  • 基盤モデル：Foundation Modelの概念、大規模事前学習、ゼロショット学習、Few-shot学習
  • LLM技術：Transformer、GPTシリーズ、BERT、T5、スケーリング則、創発能力
  • RLHF：人間フィードバックによる強化学習、報酬モデル、PPOアルゴリズム、アライメント
  • プロンプトエンジニアリング：Few-shotプロンプト、Chain-of-Thought、InstructGPT、コンテキスト学習
  • 画像生成：Diffusion Model、VAE、GAN、CLIP、ControlNet、LoRA、NeRF

生成AI分野の頻出ポイントは、技術の仕組みだけでなく、実用上の課題（ハルシネーション、バイアス、著作権問題）も含まれる点です。例えば、ChatGPTが事実と異なる情報を自信を持って生成してしまうハルシネーション現象や、訓練データに含まれる社会的バイアスが出力に反映される問題などは、頻繁に出題されます。

また、自己教師あり学習（Self-Supervised Learning）の概念、マスク言語モデル（MLM）、次単語予測（Next Token Prediction）といった事前学習手法の理解も重要です。これらは生成AIが大量のラベルなしデータから知識を獲得する仕組みの核心であり、理論問題として頻出します。

さらに、RAG（Retrieval-Augmented Generation）やファインチューニング、プロンプトインジェクション対策など、実務での生成AI活用に関する知識も2026年試験では増加傾向にあります。用語の定義については「G検定頻出用語集」で確認できます。

AI倫理・法律・ガバナンスの重要論点

AI倫理・法律・ガバナンスカテゴリーは出題比重約20%（28〜30問程度）で、技術分野と同等以上に重要です。特に2024年改訂でガバナンス・透明性・公平性などの項目が大幅に拡充されました。

  • 個人情報保護法：個人情報の定義、要配慮個人情報、匿名加工情報、仮名加工情報、GDPR
  • 著作権法：著作権法第30条の4（享受を目的としない利用）、AI生成物の権利帰属、創作的寄与の概念
  • AI倫理原則：公平性（Fairness）、説明可能性（Explainability）、透明性（Transparency）、アカウンタビリティ
  • AIガバナンス：ハードロー・ソフトロー、リスクベースアプローチ、第三者監査、EU AI Act
  • 社会的課題：アルゴリズムバイアス、フィルターバブル、ディープフェイク、雇用への影響、環境負荷

この分野で特に重要なのは、日本の個人情報保護法における「個人情報」の定義（特定の個人を識別できる情報）、要配慮個人情報（人種、信条、病歴等）、匿名加工情報と仮名加工情報の違いです。これらは具体的な事例問題として出題されることが多く、法律の条文レベルでの理解が求められます。

著作権法に関しては、AIの学習データとして著作物を使用することの適法性（著作権法第30条の4「享受を目的としない利用」）、AI生成物の著作権帰属（人間の「創作的寄与」が必要）、既存作品との類似性判断など、生成AI時代の新しい論点が頻出します。特に2023年以降の政府見解や判例が出題される傾向があります。

また、EUのAI規制法（AI Act）のリスクベースアプローチ、「広島AIプロセス」などの国際的枠組み、中国の生成AI規制など、国際的なAI規制の動向も出題範囲です。各国の規制の特徴（EUはリスクベース、中国は政府統制強化など）を比較して理解しておくことが重要です。改訂の詳細は「G検定2026年の変更点まとめ」でも解説しています。

シラバスに基づく効率的な学習戦略

シラバスの全体像と各カテゴリーの出題傾向を把握したら、次は効率的な学習計画の立案です。限られた時間で合格ラインに到達するには、カテゴリー別の重要度に応じた時間配分と、自分の弱点分野の重点対策が不可欠です。

カテゴリー別の重要度と配点目安

G検定の合格基準は正答率約70%と言われています（公式には非公表）。145問中約100問正解が目標となるため、全カテゴリーで均等に7割を取る必要はありません。得意分野で8割以上を確保し、苦手分野は6割で逃げ切るという戦略が有効です。

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カテゴリー出題数目安目標正答率目標正答数学習優先度推奨学習時間（総80時間中）
人工知能の定義・歴史20〜22問70%14〜15問中10時間
機械学習の概要28〜30問75%21〜23問高15時間
深層学習35〜40問80%28〜32問最高25時間
生成AI技術20〜25問75%15〜19問最高15時間
倫理・法律・ガバナンス28〜30問65%18〜20問高12時間
社会実装・最新動向7〜10問60%4〜6問低3時間

上記の配分は、標準的な学習者（IT知識あり・数学基礎あり）を想定しています。文系出身者や初学者の場合は、深層学習と機械学習の学習時間をさらに増やし、合計100〜120時間の学習時間を確保することを推奨します。

重要なのは、深層学習と生成AIで合計55〜65問（全体の約40%）が出題されるという事実です。この2分野で8割正解できれば、それだけで44〜52問を確保でき、合格ラインの半分以上に到達します。したがって、学習の最優先はこの2分野に置くべきです。

一方、倫理・法律分野は暗記要素が強く短期集中で対策可能なため、試験直前2週間に集中的に取り組むのが効率的です。最新の法改正や政府ガイドラインは試験直前まで更新される可能性があるため、直前期の情報収集が重要になります。

苦手分野の克服法

G検定の学習で多くの受験者が苦手とするのは、数学的な概念（微分、線形代数、確率統計）と、抽象的な理論（バイアス-バリアンストレードオフ、情報量基準、正則化の原理など）です。これらの克服には段階的アプローチが有効です。

  • 数学の苦手克服：完全理解を目指さず、「微分は傾きを求める計算」「行列は数字の表」程度の直感的理解で十分。公式の導出は不要
  • 理論の苦手克服：具体例とセットで理解する。例：過学習は「問題集の答えを丸暗記して実力テストで失敗」に例えると理解しやすい
  • 用語の苦手克服：類似用語を比較表にまとめる。例：「教師あり vs 教師なし」「CNN vs RNN」「GAN vs 拡散モデル」
  • 最新技術の苦手克服：実際に触ってみる。ChatGPT、Stable Diffusion、Copilotなどを使い、体感的に理解する

特に効果的なのは、過去問演習とシラバスの対応付けです。過去問を解いた後、間違えた問題がシラバスのどの項目に該当するかを確認し、その項目を公式テキストや参考書で集中的に復習します。この方法により、自分の弱点がシラバスのどこにあるかが可視化され、効率的な対策が可能になります。

また、公式テキストだけでは理解しにくい場合は、複数の参考書や動画教材を併用することも有効です。同じ内容でも説明の仕方が変わると理解度が飛躍的に向上することがあります。参考書選びのポイントは「おすすめテキスト・問題集」で詳しく解説しています。

法律・倫理分野が苦手な場合は、条文や原則を丸暗記するのではなく、「なぜその規制が必要なのか」という背景を理解することが重要です。例えば個人情報保護法は「個人のプライバシーを守るため」、AI倫理原則は「AIによる差別や不公平を防ぐため」という目的を理解すれば、各規定の内容が自然と頭に入ります。

全体的な学習ロードマップについては「G検定完全ガイド」で、文系初学者向けの対策は「文系・初心者向けG検定対策」で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

よくある質問

シラバスは試験ごとに変更されますか？

大幅な改訂は数年に一度です。2024年11月に大規模改訂が行われ、2026年はこの改訂版（第1.3版）を継続使用しています。ただし用語の追加・統一など軽微な修正は随時行われるため、JDLA公式サイトで最新版を確認してください。試験直前には必ず最新シラバスをダウンロードし、追加・削除項目がないか確認することを推奨します。

シラバスの全項目を完璧に暗記する必要がありますか？

不要です。シラバスは出題範囲の指針であり、全項目が均等に出題されるわけではありません。深層学習・生成AI・倫理法律の3分野で全体の60%以上を占めるため、これらを重点的に学習し、他分野は基本事項を押さえる程度で十分です。特に社会実装・最新動向は出題数が少ないため、時間がない場合は優先度を下げても問題ありません。効率的な学習には重要度に応じたメリハリが重要です。

2024年改訂で削除された項目は勉強しなくてよいですか？

基本的には不要ですが、削除項目の背景知識は役立つ場合があります。2024年改訂ではENIAC・第五世代コンピュータなどの歴史的事項やRBM・DBNなどの古典的モデルが削除されましたが、これらの限界を理解することで現代の深層学習の優位性がより深く理解できます。時間に余裕があれば基本概念は押さえておくと良いですが、優先度は低いです。限られた時間では2024年改訂で追加された生成AI・倫理分野に集中すべきです。

シラバスに記載のないAI最新ニュースは出題されますか？

はい、最新動向として出題される可能性があります。G検定は「AIの最新動向」もシラバス項目に含まれており、試験実施3〜6ヶ月前までのAI関連ニュース（新モデル発表、法規制、企業動向等）が時事問題として出題されます。ただし配点は全体の5%程度と少ないため、基礎知識の学習を優先し、試験直前1〜2週間でニュースサイトやSNSで最新情報をキャッチアップする程度で十分です。

公式テキストだけでシラバス全範囲をカバーできますか？

公式テキスト第3版（2024年5月27日刊行）はシラバス第1.0版（2024年改訂）に準拠しており、基本的な学習には十分です。ただし公式テキストは網羅性重視で解説が簡潔なため、理解が難しい箇所は副教材の併用を推奨します。特に数学的背景や実装の詳細は公式テキストでは省略されているため、より深く理解したい場合は専門書やオンライン教材を活用してください。また問題演習は別途問題集が必要です。

シラバスのPDFはどこで入手できますか？

JDLA公式サイトのG検定ページ（https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No03）から無料でダウンロードできます。シラバスはPDF形式で提供され、各カテゴリーの詳細な項目とキーワードリストが記載されています。受験申込時にも最新版へのリンクが案内されますが、学習開始時点で早めにダウンロードし、学習計画の立案に活用することを推奨します。印刷して手元に置き、学習の進捗管理に使うと効果的です。

生成AI分野はどの程度の深さまで理解が必要ですか？

G検定では数式レベルの理解は不要で、概念的理解と用語の正確な定義が求められます。例えばTransformerの自己注意機構については、数式を解く必要はなく「入力シーケンスの各要素間の関連性を重み付けする仕組み」という概念を理解し、どのような問題に有効かを説明できればOKです。ただし最新技術（RAG、LoRA、RLHF等）は用語の定義と用途を正確に押さえる必要があります。実際にChatGPT等を使用して体感的に理解することが効果的です。

倫理・法律分野は暗記だけで対応できますか？

単純暗記だけでは不十分で、具体的事例への適用能力が問われます。例えば個人情報保護法では「この情報は個人情報に該当するか」といった判断問題が出題され、定義を暗記しているだけでは正解できません。法律や倫理原則の背景にある「なぜその規制が必要か」という目的を理解し、具体的ケースに適用できる思考力が必要です。過去問や問題集で事例問題を繰り返し解き、判断基準を身につけることが重要です。

まとめ

G検定シラバス2026年版は、2024年11月改訂版を継続使用し、生成AI技術とAI倫理・ガバナンスを大幅に強化した内容となっています。試験形式は2026年よりオンライン100分145問・会場試験120分145問の2形式に変更されましたが、出題範囲自体に大きな変更はありません。

シラバスは6大カテゴリー（人工知能の定義・歴史、機械学習、深層学習、生成AI、倫理・法律、社会実装）で構成され、特に深層学習（25%）、倫理・法律（20%）、生成AI（15%）の3分野で全体の60%を占めます。効率的な学習には、この3分野を最優先で対策し、他分野は基本事項を押さえる戦略が有効です。

2024年改訂では、基盤モデル、LLM、RLHF、自己教師あり学習などの最新技術が追加され、ENIACや第五世代コンピュータなどの歴史的事項、RBM・DBNなど古典的モデルは削除されました。また倫理・法律分野では、AIガバナンス、透明性、公平性、環境保護などの新課題が組み込まれ、重要分野として位置づけられています。

合格のための学習戦略としては、総学習時間80〜120時間を確保し、深層学習と生成AIに各25時間・15時間、機械学習に15時間、倫理・法律に12時間を配分することを推奨します。苦手分野は具体例とセットで理解し、過去問演習とシラバスの対応付けで弱点を可視化することが効果的です。

最新のシラバスはJDLA公式サイトから無料でダウンロードでき、学習の進捗管理に活用できます。シラバスを正しく理解し、重要度に応じたメリハリある学習を行うことが、G検定合格への最短ルートです。

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