【G検定無料テキスト記事56選】独学合格を目指すなら、まず確認！
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当記事では、G検定合格に必要な知識を網羅した無料の解説記事56選を分野別に完全整理しました。
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【G検定の勉強法】初心者が独学1発合格を狙う4つの学習ステップ
G検定の勉強法にお悩みですか？文系・初心者・独学でも、正しい教材選びと4つの学習ステップで1発合格が狙えます！必要な勉強時間や社会人向けのスケジュール、難所となる…
G検定の技術分野・AI基礎の無料解説記事（37選）
G検定の大部分を占める技術・ディープラーニング・AIの歴史などの必須知識を網羅しています。
人工知能の定義と動向
人工知能の定義
AIの定義や歴史、研究分野の全体像を分かりやすく解説しています。
👉「人工知能の定義」の詳細を確認人工知能分野で議論される問題
シンボルグラウンディング問題やフレーム問題など、AIを巡る主要な哲学的・倫理的課題を分かりやすく解説しています。
👉「人工知能分野で議論される問題」の詳細を確認探索・推論
問題解決のための状態空間探索や、論理的推論の仕組みについて分かりやすく解説しています。
👉「探索・推論」の詳細を確認知識表現とエキスパートシステム
専門知識をコンピューターに表現する方法と、それを活用したエキスパートシステムの仕組みを分かりやすく解説しています。
👉「知識表現とエキスパートシステム」の詳細を確認機械学習
データから規則性を自ら学習する機械学習の基礎概念や、主要なアルゴリズムの全体像を分かりやすく解説しています。
👉「機械学習」の詳細を確認ディープラーニング
多層のニューラルネットワークを用いたディープラーニングの仕組みや、近年の技術的発展について分かりやすく解説しています。
👉「ディープラーニング」の詳細を確認
機械学習の概要
教師あり学習
正解データを用いてAIに学習させる仕組みや、回帰・分類といった代表的なタスクについて分かりやすく解説しています。
👉「教師あり学習」の詳細を確認教師なし学習
正解データを与えずにデータの隠れた構造や規則性を自ら見つけ出す、クラスタリングなどの仕組みを分かりやすく解説しています。
👉「教師なし学習」の詳細を確認強化学習
試行錯誤を通じて環境に最適な行動を学習し、報酬を最大化していく仕組みについて分かりやすく解説しています。
👉「強化学習」の詳細を確認モデルの選択・評価
機械学習モデルの精度を正しく評価するための手法や、過学習を防ぐための考え方について分かりやすく解説しています。
👉「モデルの選択・評価」の詳細を確認
ディープラーニングの概要
ニューラルネットワークとDL
人間の脳神経回路を模したニューラルネットワークの基本構造と、ディープラーニングの基礎について分かりやすく解説しています。
👉「ニューラルネットワークとDL」の詳細を確認活性化関数
ニューラルネットワークにおいて出力信号の強さを決定づける、シグモイド関数やReLUなどの活性化関数の役割を分かりやすく解説しています。
👉「活性化関数」の詳細を確認誤差関数
モデルの予測値と正解データのズレを数値化し、最適化の基準となる誤差関数の仕組みについて分かりやすく解説しています。
👉「誤差関数」の詳細を確認正則化
モデルの過学習（オーバーフィッティング）を防ぎ、未知のデータに対する汎化性能を高める正則化の手法について分かりやすく解説しています。
👉「正則化」の詳細を確認誤差逆伝播法
出力された誤差をネットワークの逆向きに伝播させ、重みを効率よく更新する誤差逆伝播法の仕組みを分かりやすく解説しています。
👉「誤差逆伝播法」の詳細を確認最適化手法
勾配降下法やAdamなど、ネットワークの重みを効率的に最適化して学習を進めるための代表的な手法について分かりやすく解説しています。
👉「最適化手法」の詳細を確認
ディープラーニングの要素技術
全結合層
すべての入力ニューロンと出力ニューロンが結合した、ニューラルネットワークの基本的な層構造の役割について分かりやすく解説しています。
👉「全結合層」の詳細を確認畳み込み層
画像などの局所的な特徴を効率的に抽出するために用いられる、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）の核心である畳み込み層の仕組みを分かりやすく解説しています。
👉「畳み込み層」の詳細を確認正規化層
バッチ正規化などに代表される、学習を安定させ高速化するための正規化層の仕組みや効果について分かりやすく解説しています。
👉「正規化層」の詳細を確認プーリング層
特徴マップのサイズを縮小し、位置のズレに対する頑健性を高めるプーリング層の役割について分かりやすく解説しています。
👉「プーリング層」の詳細を確認スキップ結合
ネットワークが深くなることで生じる勾配消失問題を緩和し、効率的な学習を可能にするスキップ結合（ResNetなど）の仕組みを分かりやすく解説しています。
👉「スキップ結合」の詳細を確認回帰結合層
時系列データや音声・テキストなどの順序性を持つデータを処理するための、RNNなどの回帰結合層の仕組みについて分かりやすく解説しています。
👉「回帰結合層」の詳細を確認Attention
入力データの重要な部分に動的に重みを置いて焦点を当てる、近年のAIモデルで中核となるAttention機構の仕組みを分かりやすく解説しています。
👉「Attention」の詳細を確認オートエンコーダ
入力データを一度圧縮して再構築することで、効率的な特徴量抽出や次元削減、異常検知などを行うオートエンコーダの仕組みを分かりやすく解説しています。
👉「オートエンコーダ」の詳細を確認データ拡張
既存の学習データを加工してバリエーションを持たせることで、過学習を防ぎモデルの汎化性能を向上させるデータ拡張の手法について分かりやすく解説しています。
👉「データ拡張」の詳細を確認
ディープラーニングの応用例
画像認識
物体検出やセグメンテーションなど、コンピュータビジョン分野における画像認識の代表的なタスクや技術の仕組みを分かりやすく解説しています。
👉「画像認識」の詳細を確認自然言語処理
テキストデータをコンピュータに処理・理解させるための仕組みや、大規模言語モデルに至る自然言語処理の発展について分かりやすく解説しています。
👉「自然言語処理」の詳細を確認音声処理
音声の認識や合成など、オーディオデータをディープラーニングで扱うための基本的な技術や仕組みについて分かりやすく解説しています。
👉「音声処理」の詳細を確認深層強化学習
ディープラーニングと強化学習を組み合わせることで、複雑な環境やゲームなどで高度な意思決定を行う深層強化学習の仕組みを分かりやすく解説しています。
👉「深層強化学習」の詳細を確認データ生成
GAN（敵対的生成ネットワーク）や拡散モデルなどを用いて、高品質な画像やテキストなどのデータを新たに生み出す生成モデルの仕組みを分かりやすく解説しています。
👉「データ生成」の詳細を確認転移学習・ファメインチューニング
既存の事前学習済みモデルの知識を別のタスクや新しいデータに適応させ、効率的に学習を行う手法について分かりやすく解説しています。
👉「転移学習・ファメインチューニング」の詳細を確認マルチモーダル
テキスト、画像、音声など異なる複数の種類のデータを同時に組み合わせて処理・理解するマルチモーダルAIの仕組みを分かりやすく解説しています。
👉「マルチモーダル」の詳細を確認モデルの解釈性
AIモデルがどのような根拠や理由でその予測や判断を下したのかを人間が理解できるようにする、XAI（説明可能なAI）の技術について分かりやすく解説しています。
👉「モデルの解釈性」の詳細を確認モデルの軽量化
エッジデバイスなどでもAIが動作するように、モデルの精度を保ったままサイズを小さくし処理を高速化する軽量化手法について分かりやすく解説しています。
👉「モデルの軽量化」の詳細を確認
AIの社会実装と必要な数理・統計知識
AI プロジェクトの進め方①
AIプロジェクトを立ち上げる際の課題設定や要件定義、ビジネス目標の設定といった上流工程の進め方について分かりやすく解説しています。
👉「AI プロジェクトの進め方①」の詳細を確認AI プロジェクトの進め方②
プロジェクトの運用・保守やPoC（概念実証）の進め方、体制構築など、AI導入を成功させるための実践的なポイントについて分かりやすく解説しています。
👉「AI プロジェクトの進め方②」の詳細を確認データの収集・加工・分析・学習
AI開発において不可欠なデータの収集方法、前処理や加工、データ分析からモデル学習に至る一連の流れについて分かりやすく解説しています。
👉「データの収集・加工・分析・学習」の詳細を確認AI に必要な数理・統計知識
AIや機械学習の理解の土台となる確率・統計、線形代数、微分などの基本的な数理知識について分かりやすく解説しています。
👉「AI に必要な数理・統計知識」の詳細を確認
G検定の法律・倫理・社会実装分野の無料解説記事（19選）
近年の試験で配点が増えているAI倫理や法律、ビジネス活用に関する重要リソースです。
AIに関する法律と契約
個人情報保護法
AI開発やデータ活用において遵守すべき、個人情報の定義や適正な取得・利用に関する法規制のポイントを分かりやすく解説しています。
👉「個人情報保護法」の詳細を確認著作権法
AI生成物や学習用データ利用をめぐる著作権の扱いや、文化庁の考え方など知財に関するルールを分かりやすく解説しています。
👉「著作権法」の詳細を確認特許法
AI関連の発明において特許が認められる要件や、AIが発明者になり得るかといった特許法の仕組みについて分かりやすく解説しています。
👉「特許法」の詳細を確認不正競争防止法
営業秘密の保護やデータの不正取得、AIビジネスにおける模倣品対策などに関わる不正競争防止法の要点を分かりやすく解説しています。
👉「不正競争防止法」の詳細を確認独占禁止法
AI分野やプラットフォームビジネスにおけるデータ寡占や、不公正な取引手法に関する独占禁止法上の留意点を分かりやすく解説しています。
👉「独占禁止法」の詳細を確認AI開発委託契約
AIの特性（成果物の不確実性など）を踏まえて、システム開発とは異なるAI開発委託契約特有の注意点や契約実務を分かりやすく解説しています。
👉「AI開発委託契約」の詳細を確認AIサービス提供契約
SaaS型などのAIサービスを導入・提供する際における利用規約やSLA（サービス品質保証）、責任範囲などの契約実務について分かりやすく解説しています。
👉「AIサービス提供契約」の詳細を確認
AI倫理・AIガバナンス
国内外のガイドライン
欧州連合（EU）、日本政府などが策定している、AI倫理や開発・利用に関する国内外の主要なガイドラインや原則について分かりやすく解説しています。
👉「国内外のガイドライン」の詳細を確認プライバシー
AIによる高度なプロファイリングや個人データの収集・分析が個人のプライバシーに及ぼすリスクと、その保護に向けた考え方を分かりやすく解説しています。
👉「プライバシー」の詳細を確認公平性
AIモデルの学習データやアルゴリズムに潜む偏見（バイアス）がもたらす差別や不公正を防ぎ、公平性を担保するための取り組みについて分かりやすく解説しています。
👉「公平性」の詳細を確認安全性とセキュリティ
AIシステムの誤作動やサイバー攻撃、敵対的攻撃（アドバーサリウム攻撃）などに対する安全性とセキュリティ確保の重要性を分かりやすく解説しています。
👉「安全性とセキュリティ」の詳細を確認悪用
ディープフェイクやサイバー攻撃への悪用、偽情報の拡散など、AI技術が意図せず悪用された場合のリスクと対策について分かりやすく解説しています。
👉「悪用」の詳細を確認透明性
AIの判断プロセスやデータの使われ方を可視化し、説明責任（アカウンタビリティ）を果たすための透明性確保の仕組みについて分かりやすく解説しています。
👉「透明性」の詳細を確認民主主義
AIによる世論誘導や選挙への介入、フェイクニュースが民主的なプロセスに与える影響と、その健全性を守るための課題について分かりやすく解説しています。
👉「民主主義」の詳細を確認環境保護
大規模なAIモデルの学習・運用において膨大な電力が消費される問題など、AI技術が環境やエネルギーに与える負荷と対策について分かりやすく解説しています。
👉「環境保護」の詳細を確認労働政策
AIや自動化技術の普及が雇用の代替や働き方の変化に与える影響と、それに伴うリスキリングなどの労働政策について分かりやすく解説しています。
👉「労働政策」の詳細を確認その他の重要な価値
人間の尊厳の保持や自己決定権（人間の主体性）の尊重など、AI社会において守るべきその他の普遍的な価値について分かりやすく解説しています。
👉「その他の重要な価値」の詳細を確認AIガバナンス
組織がAIのリスクを管理し、倫理的かつ適法に開発・運用を統制するための仕組みづくりや体制構築のあり方について分かりやすく解説しています。
👉「AIガバナンス」の詳細を確認
まとめ：無料記事56選を使い倒してG検定の一発合格をつかもう！
ここまで紹介した56記事は、合格に必要な知識の宝庫です。
すべてを一度に読むのではなく、模擬試験で分からなかった点や、テキストを読んでいてつまずいた箇所を、このリストからピンポイントで探して深掘りするように活用してください。
さらに効率よく合格を目指したい方はこちら
【G検定の勉強法】初心者が独学1発合格を狙う4つの学習ステップ
G検定の勉強法にお悩みですか？文系・初心者・独学でも、正しい教材選びと4つの学習ステップで1発合格が狙えます！必要な勉強時間や社会人向けのスケジュール、難所となる…
