G検定の略語によく使われる英単語は？ シラバス61語の早見表と、まとめて覚えられる略語
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G検定（JDLA Deep Learning for GENERAL）には、CNN・RNN・GAN のようなモデル名や、MSE・AUC のような評価指標の略語がたくさん出てきます。似た名前のモデルが多いので、略語の各文字が何の単語かまで分かっていると、選択肢を見分けやすくなります。
この記事では、G検定のシラバス（2024 第1.4版）に載っている略語61語を、このサイトの略語クイズのデータから集計しました。
数字で見るG検定の略語
| 分野 | 略語の数 |
|---|---|
| 人工知能をめぐる動向 | 1語 |
| 機械学習の概要 | 15語 |
| ディープラーニングの概要 | 6語 |
| ディープラーニングの要素技術 | 9語 |
| ディープラーニングの応用例 | 30語 |
半分がディープラーニングの応用例で、画像認識・自然言語処理・音声処理・強化学習の手法や、AI の運用・契約に関する略語（MLOps・PoC・NDA）が含まれます。機械学習の概要の15語は、評価指標（MSE・ROC・AUC など）と教師なし学習の手法（PCA・SVD など）が中心です。
略語によく使われる英単語（A〜Z 早見表）
61語の略語を1文字ずつ分解し、どの英単語の頭文字になっているかを数えました。カッコ内は、その単語を使う略語の数と例です。J・Y・Z で始まる単語はありません。
| 文字 | いちばん多い単語 | 次に多い単語 |
|---|---|---|
| A | Artificial（2語：AI・XAI） | Adversarial（1）、Analysis（1） |
| B | Bag（2語：BoW・CBOW） | Backpropagation（1）、Bound（1） |
| C | Convolutional（2語：CNN・FCN） | Criterion（2）、Characteristic（1） |
| D | Data（1語：GDPR） | Descent（1）、Decomposition（1） |
| E | Error（4語：MSE・RMSE・MAE など） | Embedding（1）、Evaluation（1） |
| F | Frequency（2語：IDF・MFCC） | Feedback（1）、Fast（1） |
| G | General（2語：GDPR・GLUE） | Gated（1）、Generative（1） |
| H | Human（1語：RLHF） | — |
| I | Intelligence（2語：AI・XAI） | Information（2）、Interface（1） |
| K | Kullback（1語：KL） | — |
| L | Learning（4語：ML・MLOps・RLHF など） | Language（2）、Large（1） |
| M | Machine（3語：SVM・ML・MLOps） | Mean（3）、Multi（2） |
| N | Network（5語：RNN・CNN・GAN など） | Neural（3）、Neighbor（1） |
| O | of（3語：PoC・BoW・CBOW） | Operating（1）、Operations（1） |
| P | Processing（3語：CPU・GPU・TPU） | Principal（1）、Protection（1） |
| Q | Quantization（1語：VQ） | — |
| R | Recurrent（2語：RNN・GRU） | Reinforcement（2）、Receiver（1） |
| S | Squared（2語：MSE・RMSE） | Stochastic（2）、Sequence（1） |
| T | Term（1語：LSTM） | Temporal（1）、Tensor（1） |
| U | Unit（5語：CPU・GPU・TPU など） | Under（1）、Understanding（1） |
| V | Vector（2語：SVM・VQ） | Variational（1）、Value（1） |
| W | Words（2語：BoW・CBOW） | — |
| X | Explainable（1語：XAI） | — |
文字ごとの全単語と、その単語を使う略語の一覧はA〜Z 単語表で見られます。
まとめて覚えられる略語
- 末尾の N は Network：RNN・CNN・GAN・FCN・FPN の5語です。その前の文字が、ネットワークの種類（Recurrent＝再帰、Convolutional＝畳み込み、Generative Adversarial＝敵対的生成）を表します。
- 末尾の U は Unit：CPU・GPU・TPU は「処理装置」、ReLU と GRU は「ユニット」です。同じ Unit でも、ハードウェアとニューラルネットワークの部品で意味が分かれます。
- E は Error、M は Mean：MSE（平均二乗誤差）・RMSE（二乗平均平方根誤差）・MAE（平均絶対誤差）は、回帰モデルの評価指標です。S は Squared（二乗）、A は Absolute（絶対値）、R は Root（平方根）と分解すると、計算式まで思い出せます。
- C は Criterion：AIC と BIC はモデル選択の情報量規準です。A は Akaike（赤池）、B は Bayesian（ベイズ）です。
情報処理技術者試験と意味が違う略語
ITパスポートや基本情報技術者試験も受ける人は、同じ表記で意味が違う略語に注意してください。
| 略語 | G検定での意味 | 情報処理技術者試験での意味 |
|---|---|---|
| SSD | Single Shot MultiBox Detector（物体検出のモデル） | Solid State Drive（記憶装置） |
| CAM | Class Activation Mapping（判断根拠の可視化） | Computer Aided Manufacturing（コンピュータ支援製造） |
| IDF | Inverse Document Frequency（TF-IDF の IDF） | Intermediate Distribution Frame（中間配線盤） |
| NAS | Neural Architecture Search（モデル構造の自動探索） | Network Attached Storage（ネットワーク接続ストレージ） |
シラバスで正式名が書かれているのは NAS だけで、SSD・CAM・IDF は略語だけが並んでいます。「画像認識のモデル」「自然言語処理の手法」のように、どの分野の用語として出てくるかで意味を判断します。
集計の方法と注意
略語クイズで覚える
このサイトのG検定の略語クイズでは、61語を「その文字は何の略？」と1文字ずつ選んで覚えられます。分野や、このサイトで付けた重要度の目安で絞り込めます。無料・登録不要・広告なしで、スマホでも使えます。
試験の勉強方法はG検定 合格体験記にまとめています。