スライドで学び、ノートに残し、AIに壁打ち。そして本番形式で解いて、採点・解説まで。
登録なしで第1章をすぐにお試しいただけます。
参考書・ノート・問題集・質問相手――バラバラだった学習を、1つのアプリに。
スライドで学び、ノートに書き留め、AIに壁打ち。インプットがこのアプリだけで完結します。
→ 丸暗記ではなく、“理解して説明できる”状態へ。

実践的な4択問題を解き、その場で採点、解説で復習。アウトプットも同じアプリで。
→ 「わかる」を「解ける」に変える、実践のサイクル。

ホーム・章別スライド・AIチューターまで、PCでの操作感を録画でご紹介します。
実際に「G模試」で対策した利用者からの声です。




カンニング不可の会場受験(Onsite)での、まぎれもない合格実績です。
私は、先日 JDLA Deep Learning for GENERAL 2026 #3 Onsite を受験しました! 自宅受験ではなく、試験会場で受ける「カンニングが一切できない」形式です。 試験対策は「G模試」で章別のスライドでAIに質問をしながら学習をし、4択の練習問題を解いては解説で復習、これを繰り返しただけです。 その結果、しっかり合格できました。
「自分が受かるために本気で作ったアプリ」を、そのまま利用可能にしました! だからこそ、本番で問われる勘所を外していない――そう胸を張って言えます。 分からないことなどあれば、いつでもお問い合わせや、InstagramのDMで待っています!
G検定の学習法・用語まとめからAI開発の実務まで、Noteで発信中。

JDLA公式データをもとに、G検定の合格率を全38回分で総まとめ。年次推移グラフ・全回詳細・オンラインとオンサイト(会場受験)で合格率がどれだけ違うのかを解説します。

JDLA Deep Learning for GENERAL 2026 #3 に一発合格した大学生が、G検定の出題範囲を「10章」に整理し、用語の意味をまとめたチートシートです。

「AIに関して何も知らない学生」だった私が、どのように2か月の準備期間でG検定に一発合格したか。具体的な学習方法をまとめました。

生成AIの学習でよく聞くTransformerの「Query」「Key」「Value」について、Geminiを用いてわかりやすく解説します。

Claude codeでのVibe Codingを通じて学んだ、初歩的で便利な関数・用語・アプリなどをまとめた初心者向けガイドです。

Claude Codeを使った「Vibe Coding」を通じて学んだ、APIキーの基本とその安全な管理方法について解説します。

開発のハードルが下がった今だからこそ知っておきたい、AIプロダクトの開発・ローンチで「知らなかった」では済まされない法規制をチェックリスト化しました。