AI技術の進化に伴い、ビジネスや研究の現場でも、AIの基礎知識を持つことが求められる時代となりました。これからAI・ディープラーニングの知識を習得し、AI人材としてのキャリアを築きたいと考えているなら、G検定の取得を目指しましょう。
この記事では、AIやディープラーニングの基礎を体系的に学べるG検定の概要と取得するメリット、試験範囲や合格率、合格するための学習方法について詳しく解説します。
AI人材を目指す第一歩としてAI・ディープラーニングを学習し、G検定の取得を目指しましょう。
G検定とは
G検定（ジェネラリスト検定）は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する資格試験で、AIやディープラーニングに関する基礎知識を持つ人材を認定するものです。AI技術の急速な発展に伴い、業界を問わずその理解が求められるようになる中で、AIを利活用するすべてのビジネスパーソンに有用な資格とされています。
試験では、AI・ディープラーニングの仕組みや活用事例に加え、関連する倫理や法律の知識も問われます。数学的な知識が求められる場面もありますが、プログラミングスキルは不要です。そのため、AIの開発者だけでなく、企画やマネジメントに関わる人にも適しています。
G検定に合格すると、AIの基本知識を証明できるだけでなく、業務でのAI活用や関係者との円滑なコミュニケーションにも役立ちます。AI時代を生きるビジネスパーソンにとって、取得する価値の高い資格と言えるでしょう。
ディープラーニングとは
ディープラーニング（深層学習）とは、多層のニューラルネットワークを用いてデータから特徴を自動抽出し、判断・予測を行う技術です。近年では、画像認識・音声認識・自然言語処理など、さまざまな分野で活用されています。
E資格との違い
JDLAが実施する資格試験E資格とG検定は混同されることが多いですが、G検定はAIを理解し活用する人向け、E資格はAIを開発・実装するエンジニア向けの資格です。
G検定は、AIやディープラーニングの基礎知識を持つ人材向けで、AIを活用するビジネスパーソンや企画・マネジメント層を対象としており、数学やプログラミングの深い知識は必要ありません。
一方、E資格は、ディープラーニングの理論を理解し、実装できるエンジニアを対象に、機械学習・深層学習のアルゴリズム、数学、Pythonを用いた実装力などが問われるものです。プログラミングスキル必須で、JDLA認定の講座修了が受験条件となっています。G検定とE資格の違いについてもっと詳しく知りたい方は、以下記事をご参考ください。
G検定取得はこんな人にこそおすすめ
ディープラーニングを学び、G検定合格を目指すのが大きくメリットになるのは、以下のような方々です。
- データサイエンスに関連するプロジェクトに関わりのある方
- データサイエンスをビジネスにしている・したい方
- E資格取得を目的としている方
- 転職やキャリアアップで希望を叶えたい方
- 人工知能・データサイエンスをこれから学ぶ方
G検定はE資格へのステップアップとして、初学者の方の登竜門的に受験される方もいらっしゃいます。より難易度の高いE資格を取得するメリットは大きいものの、G検定合格を目指し、ディープラーニングを学ぶことで効率よくE資格対策にもなるからです。
合格率が低くないことで「G検定は取得しても意味がないのでは」という声もあります。ですがG検定は、決して誰でも簡単に合格できるものではありません。求人検索をしてみると、G検定取得者を条件とするものも多く、業種も幅広く求められており、無意味ということはないことも一目瞭然です。
G検定シラバスに含まれるディープラーニングは、従来の機械学習より高精度で、私たちの生活に欠かせない存在となりつつあるAIの開発にも用いられるもの。活用される業種も幅広く、ディープラーニングについて理解していることを証明できるG検定取得は、転職・キャリアアップの際のアピール材料としてもおすすめなのです。
120分で200問を回答するG検定に合格するには、体系的にポイントを抑えた学びが必須です。以下のような短期間でポイントを網羅できるG検定対策講座を受講すれば、効率よく必要な知識を学べるでしょう。
G検定の難易度と合格率はどのくらい？
G検定の受験者数や合格率は回によって異なりますが、最新のデータによると、2025年1月11日に実施された「2025年 第1回 G検定」では、受験者数が4,633名、そのうち合格者数は3,414名で、合格率は73.69％でした。
過去のデータを見ても、合格率は概ね70％前後で推移しています。例えば、2024年の各回では、次のような結果となっています。
| 開催回 | 受験者数 | 合格者数 | 合格率 |
|---|---|---|---|
| 2024年 第1回 | 3,291名 | 2,398名 | 72.87% |
| 2024年 第2回 | 5,527名 | 3,760名 | 68.03% |
| 2024年 第3回 | 3,044名 | 2,236名 | 73.46% |
| 2024年 第4回 | 4,140名 | 3,080名 | 74.40% |
| 2024年 第5回 | 4,917名 | 3,689名 | 75.03% |
| 2024年 第6回 | 6,850名 | 5,027名 | 73.39% |
これらのデータから、G検定の合格率は比較的高めであることがわかります。
一方で、G検定は試験範囲は広く、AIやディープラーニングに関する幅広い知識が求められるため、しっかりとした学習と対策が必要です。公式テキストや過去問を活用して、体系的に学習を進めましょう。短期間で合格を狙いたいなら、G検定対策講座のような専門セミナーを活用するのもおすすめです。
G検定でディープラーニングを学ぶメリット
G検定を通じてディープラーニングを学ぶことで、AIの基礎知識を体系的に習得し、ビジネスやキャリアの可能性を広げることができます。ここでは、G検定を取得することで得られる具体的なメリットについて解説します。
①AI・ディープラーニングを体系的に学べる
G検定では、AIやディープラーニングの基礎知識を体系的に学べるのがメリットです。独学では必要な知識の全体像を把握するのが難しいですが、G検定の試験範囲に沿って学習することで、重要な概念をバランスよく習得できます。
また、G検定に向けた学習を通じて、機械学習の基本原理やディープラーニングの仕組み、ニューラルネットワークの構造などのほか、AIの活用事例や倫理・法律に関する知識まで幅広く学べます。単に技術を知るだけでなく、社会におけるAIの役割や課題についても理解が深まるのは、G検定の大きな魅力と言えるでしょう。
②業務でのAI活用の幅が広がる
G検定を取得することで、AIやディープラーニングの基礎知識を業務に活かせるのもメリットです。AIはマーケティング、製造、医療、金融などの幅広い分野で既に活用が進んでおり、G検定の学習を通じてAIの仕組みや活用事例を理解することで、自社の業務に適したAI導入のアイデアを考えやすくなります。
また、G検定ではデータの利活用やAIの倫理についても学ぶため、AIを用いた課題解決の手法を適切に選択できるようになります。これにより、データ分析の知見を活かした戦略立案やAIプロジェクトの推進が、よりスムーズに進められるようになるでしょう。
③キャリアアップにつながる
G検定は「AIを理解し、適切に活用できる人材」であることを示す資格であり、AI時代においてはキャリアアップにも大きく貢献します。
AI技術の発展により、多くの業界でデータ活用や自動化が進んでおり、AIの基礎知識を持つ人材の需要が高まっています。G検定に合格することで、ディープラーニングの基本概念や活用事例、法律・倫理などを理解していることを証明でき、ビジネスの現場でAIを利活用するスキルがあると評価されるのです。
特に、企画職・マーケティング・コンサルタント・エンジニアなど、AIを活用する職種では、知識が業務に直結します。IT業界だけでなく、製造・金融・医療などの分野でもAI活用が進んでいるため、キャリアの選択肢が広がるでしょう。また、AI関連のプロジェクトに関わる機会が増えれば、昇進や転職時のアピールポイントにもつながります。
G検定の試験範囲
G検定の試験では、AIやディープラーニングの基礎知識から実際の活用事例、関連する法律や倫理まで、実に幅広い分野が出題されます。
具体的な出題範囲は次のとおりです。
| 分野 | 内容 |
|---|---|
| 人工知能とは |
|
| 人工知能をめぐる動向 |
|
| 機械学習の概要 |
|
| ディープラーニングの概要 |
|
| ディープラーニングの要素技術 |
|
| ディープラーニングの応用例 |
|
| AIの社会実装に向けて |
|
| AIに必要な数理・統計知識 |
|
| AIに関する法律と契約 |
|
| AI倫理・AIガバナンス |
|
参考：G検定公式サイト
このように、G検定では技術的な知識だけでなく、AIの社会的側面や倫理、法律に関する理解も重要視されています。
G検定合格対策！ディープラーニングの学習ポイント
G検定合格にはディープラーニングやAIへの理解を深め、効率的に学習することが欠かせません。以下にディープラーニングをメインとして抑えておきたい学習ポイントをまとめました。
| カテゴリ | 理解すべきポイント | 解説 |
|---|---|---|
| ニューラルネットワーク | ニューラルネットワークの構造 | 入力層・中間層（隠れ層）・出力層の役割を理解 |
| 活性化関数 | ReLU・シグモイド・ソフトマックスの違いを押さえる | |
| 学習と最適化 | 勾配降下法 | 最適な重みを求める手法（確率的勾配降下法（SGD）も重要） |
| バックプロパゲーション（誤差逆伝播法） | 誤差を遡って修正する仕組み | |
| 損失関数 | 交差エントロピー・平均二乗誤差（MSE）などの役割 | |
| 過学習対策 | 正則化（L1・L2）・ドロップアウトの効果を理解 | |
| ディープラーニングの種類 | CNN（畳み込みニューラルネットワーク） | 画像認識・畳み込み層とプーリング層がポイント |
| RNN（リカレントニューラルネットワーク） | 時系列データ処理（LSTM・GRU含む） | |
| Transformer | BERTやGPTなどの自然言語処理モデルの基盤 | |
| 応用技術とモデル | 生成AI（Generative AI） | GAN（敵対的生成ネットワーク）・VAE（変分オートエンコーダ） |
| 基盤モデル | GPT-4・BERTなどの大規模言語モデル（LLM） | |
| 強化学習 | AlphaGoのようなエージェント型AIの学習手法 | |
| 社会実装と倫理 | AI倫理・公平性 | バイアスの影響・プライバシー問題・説明可能性 |
| 法規制とガイドライン | AIに関する国内外の法律・EUのAI規制など |
データをもとに予測・判断するのがディープラーニングですから、上記のように数学的知識・スキルも欠かせないポイントです。短い時間で多くの問題を解かなくてはいけないため、上記を参考に解き方を習得しておくと、当日も安心して試験に望んでいただけます。
もし「独学では限界を感じる」「ネット解説ではわからないところがあって不安」ということがあれば、以下のようなJDLA認定のG検定対策講座の受講は、効率よく理解を深められるのでおすすめです。
こちらのG検定対策講座は、1日の対面受講・オンラインウェビナーの他、何度も見返して学べるeラーニング、3つのスタイルで受講できます。最新シラバスに対応したカリキュラムで、基礎から応用まで網羅的に理解できるでしょう。
ディープラーニングを含むG検定おすすめ学習方法
G検定に合格するためには、試験範囲を効率よく学習し、実践的な対策を行うことが重要です。ここでは、G検定合格に向けた効果的な学習方法を紹介します。自分に合った勉強法を見つけ、計画的に学習を進めましょう。
公式テキストを読む
G検定合格のためには、まず「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」をしっかりと読み込むことが重要です。この公式テキストは試験範囲を網羅しており、G検定の出題内容を効率よく学べる最適な教材となっています。
公式テキストでは、AIの歴史や基本概念、機械学習やディープラーニングの技術、さらに応用事例や倫理・法律まで幅広く解説されています。G検定ではAIの社会実装やガバナンスに関する問題が頻出するため、技術的な内容だけでなく、これらの章も重点的に学習することが大切です。
過去問を解く
G検定の学習を進める上で、過去問を解いて試験の傾向をつかむことは非常に重要です。G検定は選択式のオンライン試験であり、幅広い分野から出題されるため、実際の問題形式に慣れておくと本番での得点アップにつながります。
G検定の公式サイトでは、一部の過去問が公開されており、無料で確認することができます。出題傾向を知るだけでなく、自分の理解度をチェックするのにも役立つので、ぜひ活用しましょう。
問題集・模擬試験で実践力をつける
G検定に合格するためには、知識をインプットするだけでなく、問題集や模擬試験を活用して実践的な対策を行うことも重要です。市販の問題集やオンラインの模擬試験を活用し、間違えた問題は解説をしっかり確認して復習しましょう。
G検定の試験では、多肢選択式の問題が約160問出題され、120分という制限時間内に解答しなければなりません。そのため、本番と同じ形式の模擬試験を繰り返し解くことで、試験のペース配分や問題傾向を把握できます。
動画講座を活用する
G検定の学習では、書籍だけでなく動画講座を活用することで、効率よく知識を習得できます。特にAIやディープラーニングの概念を図解や実演を交えて解説している動画は、初心者でも理解しやすく、短時間で重要ポイントを押さえるのに役立つでしょう。
例えばYouTubeでは、G検定対策の無料講座が多数公開されており、試験範囲の解説や頻出問題の解説を視聴できます。また、有料のUdemyやStudy-AIなどのオンライン学習プラットフォームでは、試験対策に特化したカリキュラムが提供されており、より体系的に学習を進めることが可能です。
講座・セミナーに参加する
G検定に合格するためには、対策講座やセミナーに参加して効率的に学習することも有効です。
G検定の試験範囲は広いため、独学では理解が難しい部分もありますが、セミナーでは専門講師が試験範囲を分かりやすく解説してくれるため、短期間で重要ポイントを習得できます。また、試験によく出るポイントや頻出問題の解説など、合格に直結する情報を学ぶことができ、本番の試験対策としての実践的な学習も可能です。
短期間に必要な学びを効率よく履修できるG検定対策講座もおすすめです。
上記講座も含め、G検定セミナーのおすすめについて詳しく知りたい方は、こちらの記事も参考にしてください。
G検定の受験方法と申し込みの流れ
G検定を受験するには、事前の申し込みが必要です。ここでは、G検定の受験方法や申し込みの流れについて詳しく解説します。
G検定の受験方法
G検定はオンライン形式で実施されるため、自宅や職場など好きな場所で受験できます。試験はPCで受験し、合否結果も後日メールで通知されるため、インターネット環境が必要です。なお、試験時間は120分で、出題形式は多肢選択式となっています。
試験当日は、トラブルを防ぐために事前にPCの動作確認を行い、安定した通信環境のもとで受験するようにしましょう。
G検定の申し込みの流れ
G検定を受験するには、事前に公式サイトから申し込みを行う必要があります。申し込みはオンラインで完結し、受験予約が完了すると試験日前に受験案内が送られてくるという流れです。
なお、2023年7月以降、受験申込方法が「受験チケット」制に変更されました。これにより、年間を通じてチケットの購入が可能となり、受験計画が立てやすくなっています。チケットの有効期限は購入日から1年間です。
申込を行う際は、以下の手順で申し込みを進めましょう。
- 試験日程を確認する
- 受験チケットを購入する
- 希望する試験回に受験予約を行う
- 試験当日に受験ページで受験する
試験はオンライン形式で実施されるため、安定した通信環境を整え、試験時間に遅れないように準備しましょう。また試験当日の試験開始までに、必ず動作確認と操作マニュアルの確認も済ませておきましょう。
G検定を取得してディープラーニングの知識を深めよう
G検定は、AIやディープラーニングの基礎知識を体系的に学べる資格であり、業務でのAI活用やキャリアアップにも役立ちます。試験は幅広い範囲から出題されますが、公式テキストや問題集、動画講座、セミナーを活用することで効率よく学習を進めましょう。
AIやディープラーニングの知識を効率的に学び、最短でG検定の合格を目指す方には、G検定対策講座がおすすめです。G検定合格に必要な知識を網羅しており、試験に頻出の内容や過去の出題傾向をもとにした対策が行えます。この機会にぜひ受講をご検討ください！
