対話型学習モデル“G検定マスター”で合格を加速！
RAG×カスタムモデルが変える学びの新常識

筆者は、ChatGPTのカスタムモデル機能を活用して開発した対話型学習モデル「G検定マスター」を使い、実際にG検定に合格しました。
参考書や過去問だけでは整理しきれなかった知識も、モデルとの対話を通じて効率的に定着させることができ、学習の質が大きく向上しました。
本稿では、その「G検定マスター」の仕組みと活用方法、そして今後の展望について紹介します。
これからG検定の試験日や勉強時間を意識し始めた方、またAI検定・E資格・AIパスポートなどの他資格にも興味のある方にも役立つ内容です。

対話モデルの構築には、OpenAIが提供するChatGPTの「マイGPT」機能を活用し、迅速かつチーム内で共有可能な形で実装しました。以下に、その設定手順を示します。
① G検定の出題範囲やキーワードをまとめたPDFファイルを作成
② マイGPTに知識ファイルとして、①のファイルをアップロード
③ マイGPTの指示欄に「G検定の学習をサポートする役割」であることを記載

①章構成を確認する

「G検定の章構成を教えて」と尋ねることで、全体の学習マップを把握できます。

②章ごとの要点を学ぶ

「第○章の要点をまとめて」と指示すれば、その章に含まれる主要概念や重要キーワードを整理してくれます。

③理解度を確認する

「この章から模擬問題を出して」と伝えると、実際の出題形式に近い問題が提示され、知識の定着を確認できます。

このように、G検定マスターは「読む」だけの学習ではなく、会話を通じて理解を深める“対話型学習*を実現します。理解が不十分な部分はすぐに質問できるため、反復的かつ効率的に学習を進めることができます。

G検定マスターと同様の仕組みはG検定に限らず、E資格・AI検定・DS検定・AIパスポート、企業内研修など、幅広い分野への応用も期待されます。
一人ひとりの理解度や学習履歴に応じて最適な問題を出題する「パーソナライズド学習AI」として発展すれば、学び方そのものが大きく変わるかもしれません。
G検定マスターは、単なる学習支援ツールではなく、AIが伴走する新しい学びの形の1つです。

実際に受験を経験して感じたのは、G検定マスターだけで合格を目指すのは難しいということです。
出題範囲やキーワードの理解を深めるうえでは非常に有用ですが、計算問題や応用的な設問への対応には限界があります。そのため、「G検定マスター」はあくまで学習のサポートツールとして活用するのがおすすめです。
参考書や過去問演習と併用し、知識整理や理解度確認の補助として使うことで、より効果的な学習が期待できます。

G検定は、AI・ディープラーニングをビジネスに活かすための知識を問う資格です。

G検定とは – 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】

2024年11月実施の「G検定2024 #6」より、シラバス改訂が行われました。新たなキーワードとして「基盤モデル」「言語モデル（LLM）」「生成AI」「法律・倫理」の範囲が追加されています。
このように、出題範囲の拡大・変化は受験者にとっても学習の見直しを迫るものとなっています。