G検定とは?試験内容・メリット・勉強方法を徹底解説

G検定対策

はじめに

AIという言葉を耳にしない日はない。機械学習、ディープラーニング、そして生成AI——これらの技術はすでに日常に溶け込みつつある。
だが、それを理解し、活用できる人間はどれだけいるのだろうか?
単に「AIがすごいらしい」と思うだけでなく、実際にどのように活用できるのか。その知識を持つ人材が、今後ますます求められていくだろう。

そこで登場するのが「G検定(ジェネラリスト検定)」だ。
この資格を取得することで、AIの基礎知識を体系的に学び、ディープラーニングの活用可能性を理解できる。

本記事では、G検定の概要、学習方法、受験のポイントを整理し、これから挑戦する人の道しるべとなるような内容をまとめた。


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G検定とは?

G検定は、日本ディープラーニング協会(JDLA)が主催するAI知識に関する試験で、ディープラーニングの基礎から倫理、応用事例まで幅広い範囲を問われる。

試験概要

  • 正式名称:JDLA Deep Learning for GENERAL(年度ごとに変更あり)
  • 主催:日本ディープラーニング協会(JDLA)
  • 受験資格:なし(誰でも受験可能)
  • 試験形式:オンライン(自宅受験)
  • 試験時間:120分
  • 問題数:200問前後(多肢選択式)
  • 合格率:50~60%(年度により変動)

G検定は、「AIを活用する人向け」の試験だ。エンジニアだけでなく、ビジネスパーソンや企画職、マーケターなど、幅広い層が受験している。
AI開発者向けの「E資格」とは異なり、実装技術よりも理論や活用事例が問われるため、文系出身者でも十分合格を狙えるのが特徴だ。


G検定を取得するメリット

では、このG検定を取得することで、何が得られるのか?

1. AIの基礎知識が体系的に学べる

AIとは何か?」を知っているつもりでも、いざ説明しようとすると意外と難しい。
G検定の勉強を通じて、機械学習やディープラーニングの概念が整理され、専門用語もスムーズに理解できるようになる。

2. AI関連の仕事に活かせる

IT業界、DX推進、データ分析など、AIが絡む仕事は増えている。
G検定の取得は「AIの基礎を理解している」証明となり、業務での応用力も高まる。履歴書に記載することで、AIリテラシーを持つ人材としての評価も上がるだろう。

3. エンジニア以外でも取得可能

AIはプログラミングができないと無理」と思うかもしれない。
しかし、G検定は非エンジニアでも受験しやすい。実際に、経営層やマーケター、営業職でも取得している人は多い。

4. JDLA認定資格としての信頼性

G検定は、日本ディープラーニング協会(JDLA)が運営する公式資格であるため、一定の信頼性がある。
AI人材の育成に力を入れている企業では、社内評価に組み込まれているケースもあるようだ。


G検定とE資格の違い

G検定とよく比較されるのが「E資格」だ。
E資格はAIエンジニア向けの試験で、プログラミングやディープラーニングの実装スキルが求められる。以下に両者の違いをまとめた。

項目 G検定 E資格
主な対象者 AIを活用する人 AIを開発・実装する人
内容 AIの基礎知識・活用事例・倫理 ディープラーニングの実装技術
受験資格 なし(誰でもOK) JDLA認定プログラムの修了が必要
試験形式 オンライン(選択式) 会場受験(実技含む)
難易度 比較的易しい 難関(Python・深層学習実装)

どちらを受験すべきか迷ったら、自分がAIを「活用する側」なのか、「開発する側」なのかを考えてみるとよいだろう。


G検定の勉強方法

おすすめの教材

G検定合格には、効率的な学習が不可欠だ。以下の教材は特に役立った。

  • 徹底解説 ディープラーニングG検定公式テキスト

  • 最短突破 ディープラーニングG検定問題集

  • 人工知能は人間を超えるか(松尾豊)

勉強のポイント

  1. AIの歴史・倫理を押さえる(出題割合が高い)
  2. ディープラーニングの基本概念を理解する(活性化関数、CNN、RNNなど)
  3. 過去問・模擬問題を繰り返し解く(試験は時間との勝負)
  4. 最新のAIトレンドをチェック(政策・法律も出題される)

まとめ

G検定は、AI時代に必要な知識を体系的に学べる資格だ。
特に、エンジニア以外のビジネスパーソンや、AIに関心のある人にとって最適な試験である。

今後、AIの影響はますます大きくなるだろう。
仕事でAIを活用したい、DXを推進したい、あるいは単にAIに興味がある——どんな理由であれ、G検定を取得することは大きなメリットになる。

興味があるなら、ぜひ挑戦してみてほしい。試験勉強を進める中で、AIの世界がよりクリアに見えてくるはずだ。

参考リンク

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