「AI・機械学習に興味があるが、エンジニアほど深く実装できるわけではない」
そう感じる方が、知識を客観的に示す手段として検討するのがG検定です。
本記事では、資格の特徴と勉強法を解説します。
🔍 G検定とは
G検定は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する、AI・ディープラーニングに関する基礎知識を問う検定です。
実装スキルそのものではなく、AIの仕組み・できること・できないこと・関連する法律やビジネス活用についての理解を測る点が特徴です。
📊 受験資格と試験の概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 受験資格 | 制限なし |
| 受験方法 | オンライン（自宅受験）／会場試験の2つから選ぶ |
| 試験時間 | オンライン100分／会場試験120分 |
| 出題数・形式 | 145問程度の多肢選択式 |
| 受験料 | 一般13,200円／学生5,500円（税込）。オンライン受験は再受験者割引などあり、会場試験は割引なし |
| 実施回数 | 2026年はオンライン年6回、会場試験年3回 |
| 出題範囲 | AIの歴史、機械学習・深層学習の基礎、生成AI、法律・倫理、ビジネス活用 |
受験資格に制限がないため、エンジニア職以外（企画職、営業職など）でも受験しやすい資格です。
2024年の第6回から新しいシラバス（出題範囲の基準）に変わり、大規模言語モデル（LLM）や生成AI、著作権・個人情報など法律・倫理の出題が増えています。
古い年の問題集だけで対策すると、この部分が手薄になりやすい点に注意しましょう。
✅ 勉強法の進め方
- 公式テキスト（協会推奨の参考書）で全体像を把握する
- 問題集で出題パターンに慣れる（時間内に解き切る練習を重視）
- AIに関する法律・倫理分野は、ニュース等で最新動向を補足する
オンライン試験は自宅で受けるため調べながら解答することもできますが、100分で145問程度を解くので、1問にかけられるのは40秒ほどです。
調べる時間はほとんどないため、出題範囲全体を一度通して理解しておくことと、時間内に解き切る速度が重要になります。
📚 G検定の講座・教材の選び方
G検定の対策は、大きく「公式テキスト」「問題集」「オンライン講座」の3つです。
どれか1つではなく、公式テキストを軸に、足りない部分をほかで補う組み合わせが基本になります。
| 教材・講座 | 向いている人 | 選ぶときのポイント |
|---|---|---|
| 公式テキスト | すべての受験者（最初の1冊） | 協会が公式テキストとしている『深層学習教科書 ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版』（翔泳社）を選ぶ。新シラバスに対応しているか、版を確認する |
| 問題集 | テキストを一通り読んだ人 | 新シラバス（2024年第6回以降）に対応したものを選ぶ。時間を計って解き、1問40秒のペースに慣れる |
| 法律・倫理のテキスト | 法律・倫理の分野が苦手な人 | 協会のサイトに推薦図書として『ディープラーニングG検定（ジェネラリスト）法律・倫理テキスト』が載っている。著作権・個人情報などは改正があるので、最新の版を選ぶ |
| オンライン講座・模擬試験 | 独学だと計画を立てにくい人、短期間で合格したい人 | 新シラバスに対応しているか、模擬試験の回数、質問できるかを比べる。費用がかかるので、テキストと問題集で足りない場合に検討する |
独学で進める場合は、公式テキスト → 問題集 → 苦手分野の見直しの順が効率的です。
試験日から逆算して、テキストと問題集を1周ずつ終えられるかで、講座が必要かどうかを判断するとよいでしょう。
参考書は、記事の下のリンクから探せます。
❓ よくある質問
Q. プログラミング経験が無くても合格できますか？
A. 可能です。
実装スキルではなく、AIの知識・ビジネス活用の理解を問う試験のため、文系・未経験者の合格者も多いとされています。
Q. データサイエンティストを目指す場合、G検定だけで十分ですか？
A. G検定は基礎知識の証明としては有効ですが、実務ではPython・統計学・機械学習の実装スキルが別途求められます。
G検定は土台の一つとして位置づけるのが現実的です。
Q. オンラインと会場試験、どちらで受けるべきですか？
A. 自宅で受けられて、再受験者割引などの割引制度もあるオンライン試験が受けやすいでしょう。
自宅に集中できる環境がない場合や、試験会場の方が落ち着いて受けられる場合は会場試験を選びます。
会場試験は試験時間が120分と長い一方、割引制度はありません。
🎯 まとめ
G検定はAI・ディープラーニングの基礎知識を問う検定で、受験資格に制限が無く、実装スキルが無くても挑戦できます。
データサイエンティストを目指す場合は、G検定を土台として、Python等の実装スキルを別途習得することが重要です。
自分の現状にとって、この検定がどの程度優先度が高いかは、目指す職種によって変わります。
学んだスキルが今の市場でどれくらいの価値になるか、一度確認しておくと目標設定がしやすくなります。
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【免責事項】
本記事は一般的な資格制度に関する情報提供を目的としており、特定の学習方法による資格取得や転職成功を保証するものではありません。
出題範囲・試験形式は変更される場合があるため、最新情報は日本ディープラーニング協会の公式サイトでご確認ください。
