G検定の過去問道場は古い？2026年最新シラバス対応の無料模擬演習【解説付】

2026年1月21日

G検定対策に「過去問道場」を使う人は多いですが、最近は「最新の生成AIや法律の問題が足りない」という悩みも増えています。2026年の試験ではこの新領域でどれだけ得点できるかが合否の分かれ目です。

本記事では、過去問サイトではカバーしきれない「2026年シラバスの最新分野」に絞った演習問題をまとめました。基礎は過去問で、最新テーマはこの記事で取り組んでみてください。この組み合わせが、最短合格への一番の近道です。

なぜ既存の「過去問道場」だけでは不十分なのか？2026年の落とし穴

既存サイトにはない「生成AI・LLM・マルチモーダル」の出題傾向

今のG検定は、従来の基礎知識だけでは通用しなくなっています。特にLLMやRAG、マルチモーダルAIといった最新領域の出題が増えており、ここで合否が分かれます。古い問題集ではカバーできないため、演習で補うのが合格への近道です。

日本の著作権法・EU AI法など「最新の法改正」への対応状況

AI関連の法律は、この1〜2年で大きく動きました。2024年には「EU AI法（EU AI Act）」が成立し、日本でも「AI開発・利用ガイドライン」が改訂されています。

こうした最新テーマは古い問題集では対応できず、法律・倫理分野の失点につながりやすい領域です。得点を落とさないためには、最新の内容を演習形式で確認しておくのがよいでしょう。

【実力診断】G検定・2026年最新シラバス対応模擬演習（Q&A形式）

ここからはWeb問題集セクションです。各問題のすぐ下に解答と解説を配置しています。まずは自力で考え、クリックして確認するつもりで読み進めてください。

【最新】生成AI・大規模言語モデル（LLM）の仕組みと応用問題

問1：LLMの学習プロセス 事前学習後のモデルを特定のタスクに適応させる追加学習の手は？

　　 【解答】 ファインチューニング（微調整）

【解説】 特定目的に適応させる手法。効率的な「PEFT」と共に頻出。

問2：RAG（検索拡張生成）外部知識を検索して取り込み、回答を生成する手法は？

【解答】 RAG

【解説】 最新情報の繁栄や「ハルシネーション」の抑制に不可欠。

【分野別】G検定過去問道場・徹底攻略問題（全15問）

各分野から2026年試験で合否を分ける重要問題を厳選しました。

【人工知能の動向】AIの歴史と「今」をつなぐ最新トピック

問1：フレーム問題 自分に関係のある事柄だけを抽出して処理するのが困難であるという問題は？

【解答】 フレーム問題

【解説】 AIが「想定外の事態」に対処できない限界。歴史的問題の定番。

問2：記号接地問題（シンボルグラウンディング問題） AIが言葉（記号）とその実世界の意味を結びつけられない問題は？

【解答】 記号接地問題

【解説】 マルチモーダルAIにより、この問題の解消が進んでいる。

問3：ダートマス会議 1956年に開催され、「人工知能」という言葉が初めて使われた会議は？

【解答】 ダートマス会議

【解説】 ジョン・マッカーシーが初めてAIを提唱したAI研究の原点。

問4：Transformer データの重要な部分に重み付けをおこなう「注意機構」を用いたモデルは？

　　　【解答】 Transformer

　　　【解説】 文脈把握に優れ、現在のLLMの標準となっている基盤技術。

問5：ハルシネーション AIがもっともらしい嘘（事実に基づかない情報）を生成する現象は？

　　　【解答】ハルシネーション

　　　【解説】 確率的に単語を選ぶ性質上発生。RAGなどで抑制を図る。

問6：マルチモーダルAI テキスト、画像、音声など複数種類のデータを一度に処理できるAIは？

　　　【解答】マルチモーダルAI

　　　【解説】 GPT-4oのように異なる情報を統合して理解・出力できる。

【機械学習・深層学習】実務で役立つモデル選定の思考法

問7：アンサンブル学習 複数の学習器を並列に学習させ、結果を統合する手法は？

【解答】 バギング（例：ランダムフォレスト）

　　　【解説】 並列学習で過学習を抑える。代表例はランダムフォレスト。

問8：不均衡データの評価指標 データの偏りが大きい場合、適合率と再現率の調和平均として重視すべき指標は？

【解答】 F値

【解説】 正解率だけでは判断できないデータの評価に必須。

問9：正則化（L1） 一部の重みを完全に0にすることで、特徴量選択の効果を持たせる手法は？

【解答】 L1正則化（ラッソ回帰）

　　 【解説】 不要な変数を削る効果がある。L2（リッジ回帰）との違いに注意。

問10：勾配消失問題 層が深くなるにつれて誤差の情報が伝わらなくなり、学習が進まなくなる問題は？

　　　【解答】勾配消失問題

　　　【解説】 活性化関数「ReLU」や、バッチ正規化などで解決を図る。

問11：連合学習 生データを移動させず、各端末ごとの学習結果(更新値)のみを統合する手法は？

　　　【解答】連合学習

　　　【解説】 プライバシー保護が重要な医療分野などで活用される。

【法律・倫理】最新ガイドラインとAIガバナンスの勘所

問12：EU AI法のリスク分類 個人の信用スコアリングをおこなうAIのリスクレベルは？

【解答】 高リスク（High Risk）

【解説】 権利や安全に影響するAIを指す。2026年試験の目玉トピック。

問13：日本の著作権法30条の4 AI学習のための著作物利用において、例外的に制限されるのはどんな場合か？

【解答】 著作権者の利益を不当に害することとなる場合

【解説】 学習目的であれば原則自由だが、海賊版利用など「不当に害する」際は制限。

問14：ディープフェイク 実在の人物の顔や声を合成し、本物のように見せかける偽造コンテンツは？

　　　【解答】ディープフェイク

　　　【解説】 倫理的課題（ELSI）として世界中で法規制が進んでいる。

問15：XAI（説明可能なAI） AIがなぜその判断を下したのか、人間が根拠を理解できるようにする技術は？

　　　【解答】 XAI（Explainable AI）

　　　【解説】判断の「透明性」を確保する技術。医療や金融分野で必須。

丸暗記を脱却！「逆引き」で覚えるG検定重要キーワード20

2026年シラバスの最重要語句を厳選しました。用語の意味を自分の言葉で説明できるか、知識の総仕上げに活用してください。

【技術・モデル編】2026年試験の土台を作る10選

用語	解説・定義
汎化性能	未知のデータに対する予測能力
勾配消失問題	深層学習で誤差情報が消え、学習が止まる現象
過学習	訓練データに慣れすぎ、新しいデータに対応できない状態
トランスフォーマー	Attention機構を用いたモデルで、生成AIの基盤モデル
ハルシネーション	AIが事実に基づかない嘘を生成してしまう現象
マルチモーダルAI	テキスト、画像など、複数種類のデータを統合してできるAI
自己教師あり学習	ラベルなしデータから、AI自らが学習用データを作る手法
強化学習	報酬を最大化するように行動を学習する手法
データオーギュメンテーション	既存のデータを加工して学習データを水増しする手法
蒸留（Distillation）	巨大なモデルの知識を、小さなモデルに継承させる手法

【実装・法律・倫理編】実務を支える10選

用語	解説・定義
ELSI	倫理的・法的・社会的課題の総称
XAI（説明可能なAI）	AIの判断根拠を人間に示す技術
連合学習	データを手元に残したまま分散学習するプライバシー保護技術
差分プライバシー	統計データにノイズを加えることで、個人を特定させない技術
トロッコ問題	自動運転などの倫理的ジレンマの象徴
AIガバナンス	組織がAIを安全・適切に運用するための枠組み
アルゴリズムバイアス	学習データの偏りによる不当な差別の発生
ディープフェイク	AIを用いて作られた精巧な偽造コンテンツ
アノテーション	学習データに正解ラベルを付与する作業
AI法（EU AI Act）	世界初の包括的なAI規制法