2026年版 G検定で生成AIはどう問われるか ─ 出題予想と対策

G検定は 2024 年 11 月のシラバス改訂以降、生成 AI(LLM・拡散モデル)関連のキーワードが大幅追加 されました。2026 年現在の試験では、AI の歴史よりも『現代の実装・運用・規制』の比重が高くなっています。本記事では具体的に何が問われるかを整理します。

シラバス改訂の大きな流れ

• 2024 年 11 月: G2024 #6 から新シラバス適用、生成 AI セクション大幅追加
• 2026 年: オンライン試験 100 分・145 問程度、会場試験 120 分・145 問程度に変更(従来 200 問 → 145 問へ集中)
• 削除傾向: ENIAC・RBM など歴史的細部、古典的な AI 手法の細かい比較
• 追加傾向: 生成 AI、AI ガバナンス、MLOps、AI 著作権

頻出キーワード(2026 年版)

1. 生成 AI の基礎概念

• LLM(大規模言語モデル) ─ Transformer ベース、スケーリング則
• 基盤モデル(Foundation Model) ─ 大規模事前学習 + 下流タスク転移
• プロンプトエンジニアリング ─ Zero-shot / Few-shot / Chain-of-Thought
• RAG(検索拡張生成) ─ ベクトル DB + 埋め込みモデル + LLM
• マルチモーダル AI ─ CLIP, GPT-4o, Gemini
• 拡散モデル ─ Stable Diffusion, Forward / Reverse 過程

2. ファインチューニング技術

• LoRA ─ 低ランク行列で軽量ファインチューン
• QLoRA ─ 4 bit 量子化との組み合わせ
• RLHF ─ 人間フィードバックによる強化学習(SFT → 報酬モデル → PPO)
• Constitutional AI ─ Anthropic の AI フィードバック手法

3. AI 倫理・規制(2026 で重要度急増)

• EU AI 法 (EU AI Act, 2024 採択) ─ リスク 4 段階分類、最大年売上 7% の罰金
• 広島 AI プロセス(2023, G7) ─ 国際的ガイドライン
• 著作権法 30 条の 4(日本) ─ AI 学習の許容範囲、文化庁 2024 年見解
• ハルシネーション対策(RAG・出典明示)
• ディープフェイク・プロンプトインジェクション

4. AI システム運用(MLOps)

• データドリフト・コンセプトドリフト
• シャドーデプロイ・カナリアリリース
• MLflow・Kubeflow・Weights & Biases
• XAI(SHAP・LIME・Grad-CAM)

出題パターン例

対策の進め方

1. 用語の意味を最初に固める: [/glossary](/glossary) で AI 倫理・生成 AI カテゴリを優先
2. [暗記カード](/flashcards)で『LLM』『RAG』『LoRA』を反復
3. [G検定 教科書 第 7 章](/certs/g-test/textbook#ch7) で構造的に理解
4. [G検定 演習問題](/certs/g-test/quiz) で実戦練習
5. 最新ニュース にも目を通す: 直近の AI 規制動向は本番で問われやすい

捨てて良い論点(2026 では優先度低)

• 第 1 次・第 2 次 AI ブームの細部(年代・人名の暗記)
• 古典的な ML アルゴリズムの数式(KNN・SVM の双対問題など)
• ハードウェア詳細(TPU vs GPU の細かい違い)

まとめ

• 2026 年の G 検定は『現代の実装・運用・規制』が中心
• 生成 AI 関連 4 領域(LLM 基礎・FT 技術・倫理規制・MLOps)を最優先
• 歴史細部は捨てて、現代キーワードに時間を投資
• 用語ペアでの違いを問う問題が増加

関連リンク

• [G検定 教科書](/certs/g-test/textbook) ─ 第 7 章で 2026 シラバス対応
• [G検定 演習問題](/certs/g-test/quiz)
• [用語集 → AI 倫理・生成 AI](/glossary)
• [ブログ: RAG を1から理解する](/blog/rag-pattern-explained)