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G検定（ジェネラリスト検定）対策講座（2026年版）
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第8回

【G検定対策講座】第8回：G検定合格のための総仕上げ問題（改訂版）②

2026年6月14日 45min
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授業の概要

本授業では、総仕上げ問題100問のうち問26〜問50に取り組みます。


AIガバナンスや法規制（EU AI Act、広島AIプロセス、著作権法など）の最新トピックから、決定木、CNNの出力サイズ計算、偏微分などの数理問題まで、G検定で頻出のテーマを実践形式で確認します。講師による丁寧な解説を通じて理解を深めるとともに、2026年度からの新試験形式を意識した時間配分や解答のコツも身につけます。

 

【この授業で学べること】

  • オンライン試験（100分・約145問）のペースを体に染み込ませる、1問あたり約41秒のタイムマネジメント実戦
  • 【新シラバス最重点】EU AI Actの4段階リスク分類（ソーシャルスコアリング等の禁止行為）や、広島AIプロセスの国際行動規範
  • 著作権法第30条の4における「享受を目的としない利用」の定義と、AI生成物の著作権をめぐる実務的な議論
  • データの変化を監視する「データドリフト」の概念や、ディープフェイク対策として注目される来歴証明規格（C2PA）
  • 判断根拠を可視化する説明可能AI（XAI）の手法（ゲーム理論に基づくSHAPの特徴）
  • 決定木の解釈性やバギング（ランダムフォレスト）の特徴、不均衡データへの正しいアプローチ（SMOTE等）
  • 畳み込み演算における特徴マップの出力サイズ計算、および2変数関数の偏微分・相関係数の解釈などの数理統計

 

【授業構成】

  • イントロダクション
    • 講座の構成と第8回のゴール
  • 総仕上げ問題（問26〜問50）の演習と詳細解説
    • 【問26〜問27】EU AI Actの禁止AI（ソーシャルスコアリングなど）、広島AIプロセスの国際指針
    • 【問28・問30】著作権法第30条の4（享受目的でない利用）、AI生成物への著作権発生の議論
    • 【問29・問31】データドリフトの定義、ディープフェイク対策技術（C2PAの来歴証明）
    • 【問32〜問34】SHAP（シャプレイ値）、生成AIの個人情報学習リスク、日本のガイドライン型規制
    • 【問35〜問40】アライメント問題、2変数関数の偏微分、標準偏差（ばらつき）、ベクトルの内積、相関係数（負の相関）、ベイズの定理の数理統計
    • 【問41〜問45】中国語の部屋、チューリングテスト、特化型と汎用AI（AGI）の違い、シンギュラリティ（2045年）、AlphaGoの仕組み
    • 【問46〜問48】F1値（調和平均）の計算、ラッソ回回帰（L1）とリッジ回帰（L2）の特徴量選択、勾配ブースティング（残差の逐次学習）
    • 【問49〜問50】次元の呪い（空間のスパース化）、決定木（if-then形式）のメリット
  • 第8回の総括と次回（問51以降）に向けたアドバイス

こんな人にオススメ

G検定を受験する方

担当の先生／パーソナリティ

チャプター

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問26~
08:45
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問31~
08:28
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問36~
08:02
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問41~
07:48
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問46~