G検定カンペの作り方まとめ｜究極カンペ動画＆記事バックナンバー一覧

Q: このページは何をまとめていますか？

G検定向けに公開されている「究極カンペをつくろう」シリーズについて、各回（動画＋記事）へのリンクをテーマ別に一覧化したナビページです。

Q: 「究極カンペ」とは何ですか？

実在するチートシートそのものではなく、自分の中に知識構造（因果関係のつながり）を作るための学習コンセプトです。

Q: まずどこから見ればいいですか？

迷ったら「導入編→機械学習の概要→要素技術→応用例」の順が基本です。時間がない場合は、自分の弱点領域（画像認識/NLP/音声/強化学習/生成AIなど）から逆引きして視聴・読了してください。

Q: 「用語集カンペ」との違いは何ですか？

用語集カンペは語彙の穴埋め（暗記・確認）に強く、究極カンペは因果関係で全体像をつなぐ理解に強い、という役割分担です。

Q: 自分用カンペに落とし込むコツは？

公式シラバスで必要範囲を確認し、各回の内容を「原因→仕組み→派生→代表モデル→評価→応用」のように“つながり”で圧縮してメモ化します。最後に自分の弱点だけ追記していくと運用しやすくなります。

Q: 最新シラバスに合わせるには？

JDLAが公開する最新シラバス（例：G2024#6〜）を基準に、足りない章だけをこの一覧から逆引きして埋めていくのがおすすめです。

G検定の試験概要・勉強法・無料700問問題集は「G検定対策の完全ガイド」にまとめています。

究極カンペとは？このバックナンバー一覧の使い方
1. この記事でわかること
G検定カンペ作成の動画シリーズ（YouTube）
究極カンペ×用語カンペ関連記事
G検定カンペ#1：導入編（G検定は意味がない？／勉強ステージ）
機械学習の概要
ディープラーニングの要素技術
ディープラーニングの応用例
FAQ
参考文献（個人ブログ・企業ブログ・書籍以外／URL併記）

究極カンペとは？このバックナンバー一覧の使い方

G検定の対策でよくいただく質問のひとつが「カンペってどう作ればいいですか？」というものです。

このページでは、G検定向けに公開している「究極カンペをつくろう」シリーズのバックナンバーを一覧できるように整理しました。シラバスの各カテゴリ別の動画＋記事へのリンクをまとめています。

「まずはどこから見ればいいか」「自分のカンペにどの回を反映させればいいか」を決めるためのナビゲーションとして使っていただければと思います。

ちなみに究極カンペは「アルティメットカンペ」と読みます。（造語）
究極カンペは実際に存在するカンペを指すのではなく、各個人の中に生まれる知識構造を指すと（勝手に）定義します。
カンペ作成すらも成長の糧にし、カンペに頼らない自分自身の作り方を知りたい人には強くマッチする内容になっています。

この記事でわかること

G検定向け「究極カンペ」シリーズ全11回の構成とテーマ
各回（画像認識・自然言語処理・音声処理・強化学習・生成AIなど）で何が学べるか
自分用のG検定究極カンペにどの回を反映させると良いかの目安
シリーズ全体を通して、用語暗記から因果関係ベースの理解に切り替える考え方

G検定カンペ作成の動画シリーズ（YouTube）

G検定の究極カンペ関連動画の再生リスト

G検定対策究極カンペの作り方

G検定究極カンペの作り方というか、カンペに頼らない自分自身の作り方

究極カンペ×用語カンペ関連記事

G検定カンペ#1：導入編（G検定は意味がない？／勉強ステージ）

究極カンペの作り方についての問い合わせが増えている。
G検定の評判を確認し、ネガティブな意見を問題提起として捉える。
勉強のステージを定義し、語彙力と因果関係の把握が重要であることを説明。

G検定は意味ない？究極カンペの作り方と勉強ステージ解説【G検定対策#1】

「G検定は意味ない」と言われる理由を整理しつつ、G検定対策で目指すべき勉強のステージや究極カンペの考え方を解説します。SNS上の評判、語彙力→因果関係→応用力という学習ステージ、シラバスを使ったカテゴリ分けや因果関係図の例を通じて、「カンペに頼らない自分」を作るための導入編です。

機械学習の概要

理論基盤は マルコフ性 → マルコフ過程 → MRP → MDP → 誘導MRP の階段であり、MDP が中心モデルである。
価値は $V,Q,A$ と最適値 $V^*,Q^*$、目的関数は $J_\gamma,J_{\text{avg}}$ で、$\gamma$ は未来重視度のノブである。
探索と行動選択は ε-greedy／Softmax／UCB／Thompson／OFU を使い分け、実装は TD→SARSA／Q 学習、REINFORCE、Actor-Critic を軸に据えるべきである。

G検定対策究極カンペをつくろう#7 強化学習(マルコフ性、MDP、価値関数、目的関数、探索と行動選択、Q学習、SARSA、方策勾配、Actor-Critic)

理論基盤はマルコフ性 → マルコフ過程 → MRP → MDP → 誘導MRP の階段であり、MDP が中心モデルである。価値は V,Q,A と最適値 V^*,Q^*、目的関数は Jγ,Javg で、γ は未来重視度のノブである。探索と行動選択は ε-greedy／Softmax／UCB／Thompson／OFU を使い分け、実装は TD→SARSA／Q 学習、REINFORCE、Actor-Critic を軸に据えるべきである。

ディープラーニングの要素技術

Seq2SeqからTransformerへの進化により、自然言語処理は理解系（BERT）と生成系（GPT）に分岐した。
AttentionはSelf・Multi-Head・Encoder-Decoder型に分類され、Query・Key・Valueによる計算構造が中核を成す。
位置エンコーディングや残差接続などの補助構成要素が、Transformerの性能と安定性を支えている。

G検定対策究極カンペをつくろう#4 Attention(Transformer構成要素、モデルアーキテクチャの系譜、 Attention基本概念、自己注目と多視点処理、Attention計算構造)

Seq2SeqからTransformerへの進化により、自然言語処理は理解系（BERT）と生成系（GPT）に分岐した。 AttentionはSelf・Multi-Head・Encoder-Decoder型に分類され、Query・Key・Valueによる計算構造が中核を成す。位置エンコーディングや残差接続などの補助構成要素が、Transformerの性能と安定性を支えている。

ディープラーニングの応用例

画像認識の全体像を因果関係図で整理し、AlexNetを起点に各モデルの進化をたどる。
一般物体認識から物体検出・セグメンテーション・姿勢推定まで、各カテゴリの代表モデルと技術を解説。
モデル同士の構造的なつながりや技術的背景を踏まえ、因果関係をもとに体系的に理解を深めていく。

G検定画像認識究極カンペ#2｜一般物体認識・物体検出・セグメンテーション・姿勢推定

G検定の画像認識分野（一般物体認識・物体検出・セグメンテーション・姿勢推定）を、AlexNetを起点とした因果関係図で整理した「究極カンペ」シリーズ#2の講義ノートです。VGG・ResNet・DenseNet・EfficientNet・Vision Transformer、YOLO・R-CNN・SSD、FCN・U-Net・DeepLab、OpenPoseやPAFなど、代表的なモデルのつながりをG検定カンペ用に理解しやすく解説します。

自然言語処理の技術は、単なる用語の暗記ではなく、「何を解決するために生まれた技術か」という視点で理解することが重要である。因果関係を意識することで、技術のつながりが明確になり、より深い理解につながる。

G検定対策究極カンペをつくろう#3 自然言語処理(基盤技術、テキスト表現、モデルアーキテクチャ、言語モデル、LLM、評価ベンチマーク、応用タスク)

自然言語処理は、単語の分割から意味理解・文生成・応用まで、因果関係に基づいて技術が連続的に発展している。基盤技術・テキスト表現・モデルアーキテクチャ・言語モデル・LLM・応用タスクの各領域が相互に関連している。技術の背景や目的を理解することで、単なる用語暗記ではなく、体系的な理解が可能となる。

音声処理は「AD変換 → PCM → FFT → MFCC → 音素 → モデル → 応用」という因果関係で構成されている。
音素を中心に、HMMによる音声認識、WaveNetによる音声合成が展開される。
MFCCは話者識別や感情分析にも応用され、音声処理の幅広い可能性を支えている。

G検定対策究極カンペをつくろう#5 音声処理(音声信号のデジタル化・符号化、音響特徴量の抽出、音声の言語的・音韻的特徴、音声処理モデル、音声処理タスクの種類と応用)

音声処理は「AD変換 → PCM → FFT → MFCC → 音素 → モデル → 応用」という因果関係で構成されている。音素を中心に、HMMによる音声認識、WaveNetによる音声合成が展開される。 MFCCは話者識別や感情分析にも応用され、音声処理の幅広い可能性を支えている。

強化学習は「状態・行動・報酬・環境・エージェント」の基本構造を中心に、補助技術と連携して進化してきた。
DQNやPPOを軸に、価値ベース・方策勾配・分散型アルゴリズムが技術的に発展し、応用事例へとつながっている。
因果関係図を活用することで、技術のつながりと応用先が体系的に理解でき、G検定対策にも有効である。

G検定対策究極カンペをつくろう#6 深層強化学習(強化学習の基本構造、価値ベースアルゴリズム、方策勾配アルゴリズム、分散・統合型アルゴリズム、補助・拡張技術、学習設定と環境構築、応用事例)

強化学習は「状態・行動・報酬・環境・エージェント」の基本構造を中心に、補助技術と連携して進化してきた。 DQNやPPOを軸に、価値ベース・方策勾配・分散型アルゴリズムが技術的に発展し、応用事例へとつながっている。因果関係図を活用することで、技術のつながりと応用先が体系的に理解でき、G検定対策にも有効である。

生成AIは タスク→モデル→学習原理→データ要件→評価→応用 の因果で理解すると全体像が掴めるのである。
手法選定は目的（タスク）と制約（データ・計算・権利）から逆算し、GAN／拡散／NeRF／言語モデルを使い分けるべきである。
評価は単一指標に依存せず 複数指標＋人手評価 を併用し、再現性と法倫理を運用に組み込むべきである。

G検定対策究極カンペをつくろう#8 データ生成(CycleGAN, DCGAN, Diffusion Model, NeRF, Pix2Pix, 音声生成, 画像生成, GAN, 文章生成)

生成AIはタスク→モデル→学習原理→データ要件→評価→応用の因果で理解すると全体像が掴めるのである。手法選定は目的（タスク）と制約（データ・計算・権利）から逆算し、GAN／拡散／NeRF／言語モデルを使い分けるべきである。評価は単一指標に依存せず複数指標＋人手評価を併用し、再現性と法倫理を運用に組み込むべきである。

事前学習が汎用表現を供給し、転移学習→ファインチューニングへと因果的に接続してターゲットタスクへ効率適応する構図である
戦略（特徴抽出・全体微調整・凍結・層別LR・ヘッド置換・正則化・早期終了）、少数ショット、自己教師あり・半教師あり、そしてResNet・BERT・ViTの役割を位置づけた。
適用場面（小規模データ・計算制約・ドメイン近接/シフト）に潜む破壊的忘却・過学習・負の転移をEWC・部分凍結・データ混合・低LRで抑え、データ準備→評価の実務手順を示した。

G検定対策究極カンペをつくろう#9 転移学習・ファインチューニング(Few-shot, One-shot, 自己教師あり学習, 事前学習, 事前学習済みモデル, 破壊的忘却, 半教師あり学習)

事前学習が汎用表現を供給し、転移学習→ファインチューニングへと因果的に接続してターゲットタスクへ効率適応する構図である戦略（特徴抽出・全体微調整・凍結・層別LR・ヘッド置換・正則化・早期終了）、少数ショット、自己教師あり・半教師あり、そしてResNet・BERT・ViTの役割を位置づけた。適用場面（小規模データ・計算制約・ドメイン近接/シフト）に潜む破壊的忘却・過学習・負の転移をEWC・部分凍結・データ混合・低LRで抑え、データ準備→評価の実務手順を示した。

基盤モデルを起点に共有表現→マルチタスク学習→Zero-shotへと汎化が連鎖し、画像×テキストを同一意味空間で扱う枠組みを整理した記事である。
主要タスクは画像キャプション・テキスト→画像生成・視覚質問応答であり、共有表現を背骨に検索・生成・説明・応答へ橋渡しする。
代表モデルはCLIP（検索）、DALL·E（生成）、Flamingo（少数例対応）、Unified-IO（統合処理）であり、活用は検索／クリエイティブ／アクセシビリティ／ロボティクス／EC／医療に及ぶ。

G検定対策究極カンペをつくろう#10 マルチモーダル(CLIP,DALL-E,Flamingo,Unified-IO,Zero-shot,基盤モデル,マルチタスク学習)

基盤モデルを起点に共有表現→マルチタスク学習→Zero-shotへと汎化が連鎖し、画像×テキストを同一意味空間で扱う枠組みを整理した記事である。主要タスクは画像キャプション・テキスト→画像生成・視覚質問応答であり、共有表現を背骨に検索・生成・説明・応答へ橋渡しする。代表モデルはCLIP（検索）、DALL·E（生成）、Flamingo（少数例対応）、Unified-IO（統合処理）であり、活用は検索／クリエイティブ／アクセシビリティ／ロボティクス／EC／医療に及ぶ。

解釈性は「高リスク×説明責任×バイアス」で必須になる。
手法はまず「グローバル/ローカル」と「非依存/依存」の軸で置く。
CAM/Grad-CAM＝画像局所、LIME＝局所近似、PI＝全体重要度、SHAP＝寄与分解で両対応。

G検定対策究極カンペをつくろう#11｜モデルの解釈性（CAM / Grad-CAM / LIME / Permutation Importance / SHAP / XAI）

G検定頻出「モデルの解釈性／XAI」を、背景→ユースケース→グローバル/ローカル→モデル依存/非依存→代表手法（CAM・Grad-CAM・LIME・PI・SHAP）の因果で一枚に整理する。

高性能化は巨大化を招きやすく、計算資源・遅延・電力/発熱・通信依存・プライバシ/オフライン要件が重なって、軽量化が必要になりやすい
軽量化の目的地はエッジAIになり、スマホ/ウェアラブル、監視カメラ、産業IoT、車載/ロボットなどの現場に落ちやすい
代表手法はモデル圧縮としてプルーニング・量子化・蒸留が軸になり、宝くじ仮説は「当たりサブネット」という見方として押さえると混ざりにくい
効果は速度・電力・サイズに集約される一方、精度低下リスクが残るため、評価・再学習・チューニングまで含めて初めて“使える軽量化”となりやすい

G検定対策究極カンペをつくろう#12｜モデルの軽量化（エッジAI・蒸留・宝くじ仮説・プルーニング・量子化）

DLモデルの巨大化が招く現実制約（計算資源・遅延・電力・通信・プライバシ）から、モデル圧縮（プルーニング/量子化/蒸留/宝くじ仮説）と効果・注意点、そしてエッジAIのユースケースまでを因果で一本化して整理する。

FAQ

Q1. このページは何をまとめていますか？

A. G検定向けに公開されている「究極カンペをつくろう」シリーズについて、各回（動画＋記事）へのリンクをテーマ別に一覧化した“道しるべ”ページです。(シミュレーションルーム999)

Q2. 「究極カンペ」とは何ですか？

A. 実在するチートシートそのものではなく、「自分の中に知識構造（因果関係のつながり）を作る」ための学習コンセプトとして定義されています。(シミュレーションルーム999)

Q3. まずどこから見ればいいですか？

A. 迷ったら「導入編 → 機械学習の概要 → 要素技術 → 応用例」と進み、時間がない場合は自分の弱点領域（例：画像認識／NLP／音声／強化学習／生成AI）から拾うのがおすすめです。(シミュレーションルーム999)

Q4. このシリーズはどこまで公開されていますか？

A. このページでは、現時点で公開されている「究極カンペをつくろう」シリーズのバックナンバーをまとめています。シリーズは今後も継続して追加される予定のため、新しい回が公開され次第、随時アップデートします。

Q5. 「用語集カンペ」との違いは何ですか？

A. 用語集カンペは“語彙の穴埋め（暗記・確認）”に強く、究極カンペは“因果関係で全体像をつなぐ理解”に強い、という役割分担です（併用を前提に設計されています）。(シミュレーションルーム999)

Q6. 自分用カンペに落とし込むコツは？

A. 公式シラバスで必要範囲を押さえたうえで、各回の内容を「原因→仕組み→派生→代表モデル→評価→応用」のように“つながり”で圧縮し、最後に自分の弱点だけ追記していくと崩れにくいです。(シミュレーションルーム999)

Q7. 最新シラバスに合わせるには？

A. JDLAが公開している最新のG検定シラバス（例：G2024#6〜）を基準に、足りない章だけをこの一覧から逆引きして埋めていくのが確実です。(一般社団法人日本ディープラーニング協会〖公式〗)

参考文献（個人ブログ・企業ブログ・書籍以外／URL併記）

■ 試験・公式情報

JDLA「G検定とは」 https://www.jdla.org/certificate/general/
JDLA「G検定のよくある質問」 https://www.jdla.org/g-qa/
JDLA「G検定の試験出題範囲（シラバス）G2024#6〜」 https://www.jdla.org/download/g%E6%A4%9C%E5%AE%9A%E3%81%AE%E8%A9%A6%E9%A8%93%E5%87%BA%E9%A1%8C%E7%AF%84%E5%9B%B2-%EF%BC%88%E3%82%B7%E3%83%A9%E3%83%90%E3%82%B9%EF%BC%89g20246%EF%BD%9Ev1-3/

■ 記事内の主要トピック（一次ソース：論文）

Vaswani et al., “Attention Is All You Need” (2017) https://arxiv.org/abs/1706.03762
Devlin et al., “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” (2018) https://arxiv.org/abs/1810.04805
van den Oord et al., “WaveNet: A Generative Model for Raw Audio” (2016) https://arxiv.org/abs/1609.03499
Mnih et al., “Playing Atari with Deep Reinforcement Learning” (2013) https://arxiv.org/abs/1312.5602
Schulman et al., “Proximal Policy Optimization Algorithms” (2017) https://arxiv.org/abs/1707.06347
Ho et al., “Denoising Diffusion Probabilistic Models” (2020) https://arxiv.org/abs/2006.11239
Radford et al., “Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision (CLIP)” (2021) https://arxiv.org/abs/2103.00020
He et al., “Deep Residual Learning for Image Recognition (ResNet)” (2015) https://arxiv.org/abs/1512.03385