JDLA G検定（Deep Learning for GENERAL）に合格する最短ルートは、「インプット → 演習 → フィードバック → 弱点補強」のサイクルを高速で回すことです。本記事では ChatGPT をはじめとする生成 AI をフル活用し、スケジュール設計から本番直前ドリルまでをワンストップで解説します。すべて コピー＆ペーストですぐに使える プロンプト例・スクリプト付きなので、学習計画にそのまま落とし込んでください。
1. ChatGPTで最短距離のG検定ロードマップを引く
1-1. 60日合格プランの全体像
| フェーズ | 期間 | 主なタスク | 目安学習時間 |
|---|---|---|---|
| スプリント1 | Day1–14 | 数学基礎（線形代数・確率統計） / 用語カード作成 | 28h |
| スプリント2 | Day15–28 | DL基礎（活性化関数・誤差逆伝播） / 毎日10問ミニテスト | 28h |
| スプリント3 | Day29–42 | モデル評価指標・最新アーキテクチャ / 過去問30問 | 28h |
| スプリント4 | Day43–56 | 模試 → 弱点克服 → 模試 | 28h |
| 直前期 | Day57–60 | 30分前ドリル / メンタル & 体調管理 | 8h |
1-2. コピペ用プロンプト：目標・シラバス要約
あなたはJDLA G検定受験生のメンターです。
残り60日、学習可能時間は平日2h・休日4hです。
JDLA公式シラバス2025版を要約し、
・主要トピック
・優先度（A/B/C）
・推奨学習順序
を表形式で提案してください。
1-3. 具体アクション
- 用語カード例：「バニッシング・グラディエント：活性化関数による勾配消失。対策＝ReLU 系」。
- 理解度チェック例：「誤差逆伝播法を“水道配管”にたとえて説明して」。
2. プロンプトで「擬似・最新過去問」を生成する方法
2-1. コピペ用プロンプト：擬似過去問生成
あなたはJDLA G検定試験委員です。
『モデル評価指標』カテゴリから、Bloom's Taxonomy の「Analyze」に相当する難易度で、
・問題文（日本語）
・選択肢A〜D（正解は1つ）
・正答
・詳細解説（他選択肢が誤りである理由を含む）
・覚えやすい暗記テクニック（1行）
を3問作成してください。
2-2. 使用例（1問）
Q：ROC 曲線の AUC が 0.5 のモデルについて正しい説明はどれか。
A. 完全識別モデル
B. 無作為分類モデル
C. 過学習モデル
D. 適合率が 1
正答：B
解説：AUC=0.5 はランダム分類と同等であり…
暗記：「AUC=0.5 → コイントス」
3. 解説の「当たり外れ」を減らすレビュー・ループ（マルチモデル活用）
3-1. 4段階レビュー・ループ
- 問題生成：ChatGPT-4o で 30 問作成
- クロスチェック：Claude 3 Opus に誤り・曖昧表現を指摘させる
- 要約：相違点を Notion に貼り付け、自分の言葉で再整理
- 穴埋め質問：ChatGPT に「理解漏れポイント」をクイズ形式で出題させる
3-2. コピペ用テンプレ
次のQ&Aセットをレビューし、誤りや曖昧さを指摘してください。
根拠となる論文・公式ドキュメントを箇条書きで示し、
誤答の修正文を提案してください。
3-3. 効果
- 誤答率が高い“ひっかけ問題”を早期発見
- エビデンス付き解説で記憶の定着率アップ
4. 弱点分析ダッシュボード
4-1. システム構成（ChatGPT × Google スプレッドシート）
| フェーズ | 使用ツール | 役割 |
|---|---|---|
| 自動採点 | ChatGPT | JSON 形式で {id, category, result} 出力 |
| データ蓄積 | GAS | Webhook 経由で行追加 |
| 可視化 | スプレッドシート | QUERY + SPARKLINE でカテゴリ別正答率を表示 |
| リマインド | ChatGPT → Slack | 正答率 < 70% のカテゴリを毎週通知 |
4-2. コピペ用 GAS スニペット
function webhook(e){
const sheet = SpreadsheetApp
.getActiveSpreadsheet()
.getSheetByName("results");
const data = JSON.parse(e.postData.contents);
sheet.appendRow([data.id, data.category, data.result, new Date()]);
}
4-3. ChatGPT 出力指示
各問題の採点結果を
{id:"20250718-ROC-1", category:"モデル評価", result:0}
の形式のみで返答してください。
4-4. ダッシュボード活用例
- 赤色スパークライン：正答率 < 50%
- 自動フィルタ：直近30問で誤答が3回以上のトピックを抽出し、次回学習リストに追加
5. 本番30分前ドリル：カスタムGPTで「超高速」総仕上げ
5-1. ドリル仕様
| 項目 | 設定値 |
|---|---|
| 問題数 | 弱点上位3カテゴリ × 各5問（計15問） |
| 制限時間 | 1問あたり45秒 |
| 採点 | 自動（JSON 返却） |
| ヒントモード | 不正解時のみ1行ヒント |
| レポート | 得点・弱点・集中力維持の栄養提案 |
5-2. コピペ用プロンプト
あなたは「本番30分前ドリル」用カスタムGPTです。
弱点上位3カテゴリ（入力JSON）から各5問ずつ出題し、
・問題
・選択肢A〜D
・正答
・不正解時ヒント（1行）
を順番に提示してください。
すべての回答が終わったら
「総得点」「カテゴリ別正答率」「改善ポイント」「エネルギーマネジメント提案」をまとめてください。
5-3. ヒント & 栄養提案例
- ヒント例：「Softmax の分母を思い出して！」
- エネルギー提案：「カフェイン 200 mg + ブドウ糖 5 g で集中力を維持」
まとめ
- ロードマップで学習スプリントを明確化
- 擬似過去問生成で出題傾向を先取り
- レビュー・ループで解説の質を担保
- 弱点分析ダッシュボードでデータドリブン学習
- 本番30分前ドリルで直前の不安を一掃
これらを ChatGPT と補助ツールで「自動化 → 可視化 → 最適化」すれば、G検定合格は射程圏内です。ぜひ本記事のプロンプトとスクリプトをそのままコピペして、今日から最短距離の学習をスタートしてください。
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