**▼プログラマーにおすすめの資格一覧をご紹介！**

プログラミングの資格はどんなものがある？取得するメリットも紹介

## Javaプログラミング能力認定試験とはどのような資格なのか？

Javaは大規模システムからスマートフォンアプリ、Webアプリの開発まで、様々な分野で使われている汎用性の高いプログラミング言語です。

「Javaプログラミング能力認定試験」は、Javaに関する知識やプログラム作成能力を評価、認定する資格試験であり、一般社団法人のサーティファイ情報処理能力認定委員会が実施、運営しています。

この試験は入門者レベルの3級から上級者レベルの1級まであり、2級では初歩的なプログラミング能力が求められます。

**当記事では、Javaプログラミング能力認定試験の概要・難易度・取得メリット、勉強法などを解説するとともに、この資格が職業においてどのように活かせるかについて紹介していきます。**

【参考】：[Java™プログラミング能力認定試験 | 資格検定のサーティファイ](https://www.sikaku.gr.jp/js/cpjv/jv/introduction/)

Javaとは？人気プログラミング言語Javaの将来性やメリットについて解説

## Javaプログラミング能力認定試験の難易度や資格取得のメリット

Javaプログラミング能力認定試験は各レベルごとの合格者率は公表されていませんが、*試験全体の合格率は、公式サイトによると2021年度実績では59.4%でした。*また、累計受験者数は2022年3月31日時点で65,943人です。

3級及び2級はCBT方式で多岐選択式問題が出題されますが、1級はパソコンを用いた実技試験です。1級は知識だけではなくJavaプログラマーとしての実践力が問われる内容であるため、他の級よりも難易度は上がります。

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### Javaプログラミング能力認定試験資格取得のメリット

では、**難易度の高いJavaプログラミング能力認定試験に合格すると、どのようなメリットがあるのかについて見てみましょう。**主に以下の3つのメリットが得られますので、積極的に挑戦してみることをおすすめします。

1.Javaプログラミングにおける知識や実践力を有するスキル証明となる
2.Javaエンジニアを必要としているIT系、Web系企業への転職や就職に活かせる
3.企業によっては資格手当や報奨金などが支給され、年収アップにつながる

キャリアチェンジを目指す上で、こうしたメリットを最大限に活かすには、企業とのマッチングが重要です。ベストマッチングには転職エージェントの活用をおすすめします。

Javaの資格は？おすすめ資格のレベルや難易度・学習方法を解説！

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## Javaプログラミング能力認定試験試験の概要

ここでは、Javaプログラミング能力認定試験の概要について解説をしていきます。資格取得を目指す方はぜひ参考にしてみてください。

### Javaプログラミング能力認定試験の概要

Javaプログラミング能力認定試験の概要について、各級ごとにまとめました。**どの試験も実施日程が限られるため、受験タイミングを逃さないよう注意が必要です。**

▪実施形式：［会場集合試験］札幌・東京・名古屋・大阪・福岡の5地域にて受験
▪試験日程：第60回　2023年6月18日（日）開催（個人受験の場合）
▪試験時間：150分（9:40～12:30）
▪出題数：2問
▪合格基準：60%以上の正解率
▪受験料：7,800円（税込）
▪出題内容：
「事前に公開している テーマプログラム(2,200行程度)に対する仕様変更､ 仕様追加に対応したプログラム作成(コーディング･入力･コンパイル･デバッグを含む)､および変更仕様書の作成を行う｡」（公式サイトより）

▪試験形式：リモートWebによる公開試験（CBT方式）
▪試験日程：第60回　2023年6月18日（日）開催（個人受験の場合）
             　     第62回　2024年1月28日（日）
▪試験時間：90分（13:00～15:00の間に開始）
▪出題数：テーマ別 大問7問必須
▪合格基準：60%以上の正解率
▪受験料：6,400円（税込）
▪出題内容：
「Java™プログラミングに必要なプログラミング知識･技能を出題範囲に従って出題」
（プログラムの空欄を補完する問題を含む）

▪試験形式：リモートWebによる公開試験（CBT方式）
▪試験日程：第60回　2023年6月18日（日）開催（個人受験の場合）
                   第61回　2024年9月10日（日）
                   第62回　2024年1月28日（日）
▪試験時間：60分（10:00～12:00の間に開始）
▪出題数：テーマ別 大問6問必須
▪合格基準：60%以上の正解率
▪受験料：5,200円（税込）
▪出題内容：
「Java™プログラミングに必要なプログラミング知識･技能を出題範囲に従って出題」
（プログラムの空欄を補完する問題を含む）

【参考】：[Java™プログラミング能力認定試験 | 資格検定のサーティファイ](https://www.sikaku.gr.jp/js/cpjv/)

### Javaプログラミング能力認定試験の申込の流れ

Javaプログラミング能力認定試験の申込みなどは、主催団体のWebサイトから、**ユーザー情報の登録により作成されたマイページから次の機能を利用して行います。**

・受験申込、受験料の支払い
・受験票の確認
・試験実施、試験結果の表示
（試験後約1カ月を目途に合否通知がメールで送られます。）
・デジタル認定証の発行、表示
・認定証明書の表示、印刷
・申込履歴の確認

【参考】：[公開試験案内・申込の流れ【Java™プログラミング能力認定試験】  | 資格検定のサーティファイ](https://www.sikaku.gr.jp/js/cpjv/jv/individual/)

### Javaプログラミング能力認定試験の出題範囲

Javaプログラミング能力認定試験の、各級ごとの出題範囲は以下の通りです。各級ともに、下位の級の出題範囲を含んでいます。1級であれば、2級および3級の出題範囲が含まれています。

*■ 1級試験*
Javaプログラミング能力認定試験1級の出題範囲は、公式サイトに次のように書かれています。『テーマプログラム［人材派遣管理プログラム］に対する仕様変更、仕様追加等の課題についてのプログラム作成。（変更仕様書の作成を含む）※Java SE8で出題する。』

このように非常に実践的な出題範囲ですが、**日常でJavaプログラミングに携わっている人であれば、むしろ合格しやすい試験とも言えます。**試験問題のイメージが湧かない方は、以下のサンプル問題請求フォームからサンプル問題をリクエストしてみましょう。

【参考】：[Javaプログラミング能力認定試験：サンプル問題請求フォーム - 入力](https://certify.smktg.jp/public/application/add/429)

*■ 2級試験*
3級の出題範囲に加えて、Javaプログラミングの以下の範囲が加わります。※Java SE8で出題されます。

・演算子
・制御文
・クラスと継承
・変数とメソッド
・総称
・パッケージ
・例外処理
・スレッド
・クラスライブラリ

【参考】：[2級出題範囲【Java™プログラミング能力認定試験】 | 資格検定のサーティファイ](https://www.sikaku.gr.jp/js/cpjv/jv/introduction/range/02/)

*■ 3級試験*
※Java SE8で出題されます。

・Javaの基礎
・Javaの扱うデータ
・演算子
・制御文
・クラスとメソッド

【参考】：[3級出題範囲【Java™プログラミング能力認定試験】 | 資格検定のサーティファイ](https://www.sikaku.gr.jp/js/cpjv/jv/introduction/range/03/)

### Javaプログラミング能力認定試験合格者の年収

Javaプログラミング能力認定試験に合格することによって、年収はどの程度になるのでしょうか。 Javaエンジニアに限った年収情報が存在しないため、Javaプログラマーを含むプログラマー全体の平均年収データを記載します。

プログラマーの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は344万円（※2023年2月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のSE・プログラマー（ソフトウェア製品の開発・実装）を参考にすると、平均年収568万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円であり、マイナビの調査では民間企業平均年収よりもやや低く、経済産業省の調査ではやや高いという結果が出ています。

Javaエンジニアの需要は大変多く、勤める企業や本人のスキルなどによって年収には差があります。**Javaプログラミング能力認定試験を取得しスキルアップを図ることは、年収を上げるための第一歩と言えるでしょう。**

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

プログラマーになるには何が必要？仕事内容や年収、スキルを解説！

## Javaプログラミング能力認定試験の勉強法

Javaプログラミング能力認定試験の試験概要や資格取得者の年収について紹介しましたが、これから試験合格に向けた、おすすめの勉強法について紹介していきます。

Javaを効率的に独学で学習する方法とは？おすすめの勉強方法を紹介

ここでは、**主催団体であるサーティファイの推薦書籍を紹介します。**これらの参考書でしっかり学習することが合格への早道となります。

 【参考】：[検定対応教材 | Java™プログラミング能力認定試験 | 資格検定のサーティファイ](https://www.sikaku.gr.jp/js/cpjv/learn/)

*■ やさしいJava 第7版*
「やさしいJava 第7版」はJavaの基礎から勉強する方にもおすすめしたい参考書です。初心者向けですが、既にJavaプログラミングを経験している方も、自らの知識を確認する上で役に立ちます。

文法の基礎から、クラスやオブジェクト指向まですべて網羅されており、基礎から学び直してみたい方は利用してみてはいかがでしょうか。

▪著者：高橋麻奈
▪ページ数：592ページ
▪出版社：SBクリエエィティブ
▪発売日：2019/1/22

【参考】：[やさしいJava 第7版 | SBクリエイティブ](https://www.sbcr.jp/product/4815600846/)

*■ わかりやすいJava 入門編*
Javaの練習問題を多く掲載する参考書です。実際に手を動かしてJavaを基礎から学ぶことができます。解説→まとめ→練習問題の3ステップで理解を深めていく構成になっており、プログラミングの初心者でも挫折しにくい内容です。

▪著者：川場隆
▪ページ数：672ページ
▪出版社：株式会社秀和システム
▪発売日：2009/10/23

【参考】：[わかりやすいJava入門編 | 秀和システム](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798024035.html)

*■ わかりやすいJava オブジェクト指向編*
「わかりやすいJava入門編」の続編となる参考書で、オブジェクト指向について徹底解説しています。クラスに基づくオブジェクトの生成・参照から、クラスの継承、オブジェクト指向の仕組み、ライブラリクラスの使い方、正規表現による文字列操作などや特殊な構文まで解説しています。

▪著者：川場隆
▪ページ数：652ページ
▪出版社：株式会社秀和システム
▪発売日：2010/03/25

【参考】：[わかりやすいJava オブジェクト指向編 | 秀和システム](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798025711.html)

試験前の勉強で是非チャレンジしてもらいたいのがサンプル問題です。**各級ごとのサンプル問題は公式サイトからダウンロードできますので、ぜひ利用してみてください。**

【参考】：[サンプル問題 - 試験を知る - 個人の方 - Java™プログラミング能力認定試験│資格検定のサーティファイ|](https://www.sikaku.gr.jp/js/jv/ind/about/sample/)

参考書やサンプル問題によって試験範囲を一通り学んだら、以下の過去問題を徹底的に解くことをおすすめします。**実際に出題された問題を解くことで、自身の実力を判定できます。**また理解が不足する分野については改めてテキストや参考書に戻って復習することで、弱点を補強できます。

【参考】：[検定対応教材 |  Java™プログラミング能力認定試験 | 資格検定のサーティファイ|](https://www.sikaku.gr.jp/js/cpjv/learn/#a4)

## Javaプログラミング能力認定試験を活かせる仕事

ここまでJavaプログラミング能力認定試験の勉強法について紹介しましたが、資格を取得することで、どのような仕事に活かせるのかについて見ていきましょう。

JavaはOSに依存せず高い汎用性を特徴としており、サーバーサイドのWeb開発に用いられるケースが少なくありません。また、**JavaにはWebシステムの構築に役立つフレームワークが豊富にあり、Webシステムの構築に利用しやすい言語です。**

そのため、WebエンジニアにはJavaプログラマー出身者が多く活躍しています。

Webエンジニアとは？仕事内容や将来性について詳しく解説！

### 基幹系システムのエンジニア

**Javaは信頼性、堅牢性の高い言語として評価されており、企業や官公庁などで基幹系システムの開発に用いられているケースがあります。**また、Javaには新規開発以外に既存システムの改修や保守運用などのニーズもあり、Javaエンジニアの需要が豊富にあります。

### 組み込みシステム系のエンジニア

Javaはその汎用性の高さから、家電製品など組み込み系システムの開発に用いられるケースも多くあります。また**最近ではインターネット接続が可能なIoT家電も増えており、Javaエンジニアの需要が高まっています。**

以上のように、Javaプログラミング能力認定試験の資格を取得することで、様々なキャリアチェンジの可能性が広がりますが、キャリアチェンジに際しては転職エージェントの活用をおすすめします。転職エージェントは、キャリアパスのアドバイスから希望にあった企業の紹介まで安心して任せられます。

組み込みエンジニアは将来性がある？需要が高まる理由・必要スキルを解説

Javaプログラミング能力認定試験は「Java」に関する知識とプログラミング能力を問う試験です。様々な業界で活用されているスキルを高めることで、エンジニアとしての活躍の場が広がります。ここでは、Javaの勉強法やスキルを活かせる仕事について紹介します。

Javaプログラミング能力認定試験は、「Java」に関する知識とプログラミング能力を問う資格試験で1級から3級までレベルがある

Javaプログラミング能力認定試験の資格取得により、様々なメリットや活かせる仕事がある

Javaプログラミング能力認定試験の勉強は、サンプル問題や過去問を徹底的に解く方法が有効

Javaプログラミング能力認定試験とは？勉強法や資格を活かせる仕事を紹介！

PyTorchは数あるPython向けの機械学習ライブラリの1つであり、近年人気が高まっているものでもあります。Pythonを使ったAI開発を考えている方の多くが聞いたことはあるはずですが、どのように使えばよいかよく分からない方も多いのではないでしょうか。

本記事では、**PyTorchの概要を説明しつつ、入門としての基本的な使い方やより深く学ぶための方法を解説していきます。**

PyTorchとは、2016年からリリースされているPython向けの機械学習ライブラリです。Facebookで開発された本ライブラリは、他のPythonライブラリと同様にオープンソースであり、誰でも無料で使用することができます。*その自由度の高さや使いやすさから、世界中のユーザの中で人気が高まっており、アップデートも盛んに行われています。*

これからPythonを使ってディープラーニングを含むAI開発を行いたいと考えている方にとって、その概要や使い方を知っておいて損はないでしょう。

【参考】：[Pytorch](https://pytorch.org/)

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PyTorchを使うとどのようなことができるのでしょうか。機械学習向けに開発されただけあり、線形回帰などの基本的な回帰計算や、ニューラルネットワーク生成などディープラーニング関連の処理も容易に行うことができます。

他の大手の機械学習ライブラリが備えている自動微分、GPU連携機能も含まれているため、他のライブラリに比べて劣っているということもありません。

ただし、*PyTorch はニューラルネットワークの構築方式に「define by run」を採用しており、ここがKerasやTensorFlowなど他のメジャーなライブラリが採用している「define and run」と異なる点です。*どちらの方式もメリットはあるので、使用目的に応じてライブラリを使い分けましょう。

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PyTorchを使用するにあたってのメリットは以下の通りです。

◼︎*直感的にコーディングを行える*
PyTorchがサポートするデータ型のTensorはNumpyと使い方が非常に似ているため、使い勝手が良く、Pythonを扱ったことがあればスムーズにコーディングを行うことができるでしょう。TensorがGPU演算にそのまま使える点もそれを助けています。

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◼︎*ニューラルネットワークのデバッグがし易い*
ニューラルネットワークの構築方式に「define by run」を採用しており、ネットワークにデータを流しながら構築を行うことができます。他のライブラリでは「define and run」であらかじめネットワークを構築する必要があり、デバッグがし辛く、初心者にとっては扱いづらいという点があります。

◼︎*最先端のアルゴリズムを活用できる*
上記のメリットもあり、PyTorchは研究分野で非常に活発に使われています。そのため、最先端の研究結果を自分で試してみることができ、AI関連の技術についても最先端を取り込むことも可能です。

PyTorch についての概要を説明してきました。次に、実際に使っていくにあたって知っておくべき基礎知識を説明します。

PyTorchは他のライブラリと同様にパッケージをインポートして使用する形であり、*torchというモジュールがベースです。*その下に、機械学習に関連した以下の代表的なパッケージが付属しています。

- autograd・・・自動微分を行うためのパッケージ
- nn・・・ニューラルネットワークを構築するためのパッケージ
- optim・・・パラメータ最適化アルゴリズムが含まれるパッケージ
- utils.data・・・主にデータ操作を行うユーティリティ関数が含まれたパッケージ
- onnx・・・Open Neural Network Exchangeと呼ばれるニューラルネットワークを他ライブラリと共有できる機能を持ったパッケージ

もちろん上記はほんの一部で、公式ページでは膨大なパッケージから構成されていることが分かります。

【参考】：[PyTorchの構成](https://pytorch.org/docs/stable/)

PyTorchではデータ操作を容易に行うために、独自のデータ形式Tensorが定義されています。*torchの下に構成されているtensorは、GPU上でもそのまま使用できる上に、numpyのndarrayを扱うようにデータ操作を行えるため、非常に使い勝手がよい型です。*2次元のベクトルや行列も簡単に定義できます。

例えば、以下のような形です。

```vector_sample = torch.tensor([1,2])
matrix_sample = torch.tensor([1,2],[3,4])```

ランダムなデータも以下のようにtensor型で作成可能です。

この例では、3×4のサイズで各要素が0～1の間でランダムとなる行列を生成することができます。

機械学習、とりわけディープラーニングを扱っていくには、高速演算を行えるGPUとの連携が欠かせません。*PyTorchでもコード内で明示的にGPU演算を行うことができます。*

Tensor型はそのままの状態でGPUへデータを転送することができるだけでなく、初期化の時点でGPU上にTensorを作成することもできます。

```tensor_gpu = torch.tensor([1,2], device=torch.device('cuda'))```

以下がGPUとCPU間でのデータやり取りの例です。

```tensor_cpu = tensor_gpu.to('cuda')
tensor_gpu = tensor_cpu.to('cpu')```

PyTorchの基礎を解説した次は、実際のコーティングにおける使い方を説明していきます。ここでは、データセットに対してニューラルネットワークで機械学習を行っていく例を紹介します。

まずは基本として、機械学習に使用するデータセットの定義方法です。*PyTorchではDataset型と呼ばれる独自のデータセット型が用意されており、この型を使用して機械学習を進めることが基本です。*この型では、通常のデータセットと同じく特徴量Xとラベルyから構成されていますが、それぞれTensor型になっているところが特徴的です。

Dataset型を定義するには、Numpyの配列で特徴量Xとラベルyのデータを用意し、下記のように処理する必要があります。

```Sample_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(X, y)```

配列と同じようにdataset型のインデックスを指定すれば、ラベルと対応した特徴量を取得することができます。

### DataLoaderによるミニバッチの作成

データセットが用意できたら、元の学習データから一部を取り出してミニバッチを作るケースが多いと思います。*このミニバッチの作成には、DataLoderというクラスを使用します。*元のdatasetからDataLoaderでミニバッチを作るには、下記のようなコーディングをすればいいでしょう。

```batch_size = 32
load_batch =  torch.utils.data.DataLoader(Sample_dataset , batch_size, shuffle=True)```

shuffleがTrueなのでランダムにデータが抽出される形です。

### ニューラルネットワークの生成

学習データが用意できたら、学習モデルであるニューラルネットワークを作成していきましょう。ここでは最もシンプルなSequentialモデルで作成していきます。例として、Sequentialモデルに活性化関数をReLUとして、以下のように定義します。

```neural_network = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(64, 32),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(32, 24)
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(24, 8)
)```

最後に、データの伝搬を行う方法を紹介します。先ほど作成したニューラルネットワークに対してミニバッチを下記のように伝搬させます。

```output = neural_network(load_batch)```

ニューラルネットワークの学習ができていれば、これで出力結果を得ることができます。

PyTorchに関する入門とも言える使い方を紹介しましたが、まだまだ使える機能はありますし、日々アップデートもされています。もっと使いこなせるようになるためにはどうすればよいでしょうか。具体的な方法を紹介していきます。

*まず始めに見るべきは公式のチュートリアルです。*それなりのボリュームがあり、基礎からディープラーニング含めたアルゴリズムの適用まで学ぶことができます。公式サイトでは英語ですが、日本語訳がされており、英語が分からなくても安心して取り組むことができます。コーディングをしながら学ぶことができる点もポイントです。

いきなりチュートリアルを始めるのも良いですが、本記事である程度全体を把握しておくことで、よりスムーズに学ぶことができるでしょう。注意点として、Google Colaboratoryを使用する前提の構成となっています。

【参考】：[PyTorchチュートリアル](https://yutaroogawa.github.io/pytorch_tutorials_jp/)

チュートリアルを全てこなすだけでは物足りない場合には、書籍を活用してより理解を深めるとよいでしょう。書籍1冊の中には、多くの知識が凝縮されているため、読破すればかなりの知識を身に付けることができます。

加えて、チュートリアルにはなかった新たな視点も見つけることができるでしょう。入門書としては「最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング」がおすすめです。*付録のマップで学習の立ち位置が分かるほか、サポートサイトに用意されたサンプルコードも充実しています。*


■最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング
▪著者：赤石 雅典
▪ページ数：584ページ
▪出版社：日経BP
▪発売日：2021/9/21
【参考】：[最短コースでわかる PyTorch ＆深層学習プログラミング](https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/21/283980/)

機械学習が学べるおすすめの本12選！初心者から上級者まで厳選してご紹介！

AI開発が盛んなPythonには数多くのAIライブラリが存在しています。その中でも最近人気が高まっているのがPyTorchです。本記事ではPyTorchの概要を説明しつつ、基礎知識や入門としての使い方を紹介していきます。

PyTorchはFacebookが開発したAI開発用のPythonライブラリ

PyTorchは直感的なコーディングができること、デバッグがしやすいところにメリットがある

PyTorchを機械学習で使うにはTensor型やdataset型を理解する必要がある

PyTorch入門！基礎や使い方、学習方法について徹底解説

## G検定とはどのような資格なのか

AI開発が活況の中、AIエンジニアだけに留まらず幅広い職種でAIに関する知識が求められて来ています。こういった状況の中、AIに関連する資格も次々と発表されています。そんな中にG検定と呼ばれる資格があるのをご存知でしょうか。

本記事では、**このG検定がどのような資格であるかを説明するとともに、試験突破のための勉強方法や活かせる仕事についても紹介していきます。**

## G検定は非エンジニアのためのAI資格

G検定とは何かを端的に説明すれば、「ビジネス向けのAI資格」と言えます。一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する本資格では、AI全般に関わる基礎知識が求められるとともに、AIを事業活用する力があるかが問われます。

こう聞くと現役のエンジニアにとってはあまり所得メリットがない資格と思いがちですが、**データサイエンティストを目指すための入門資格として、またはメインの技術領域のほかにAI関連の知識を持っていることのアピールとして役に立つと言えるでしょう。**

G検定とは？試験概要・出題範囲から試験対策の進め方まで解説

まずは、G検定とはどのような資格なのか、概要を説明していきます。本資格取得者が想定される年収についてもここでご紹介します。

G検定とは、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催するAIに関する民間資格です。G検定のGはGeneralistの頭文字から来ており、*エンジニア向けというよりはビジネスパーソンを対象とした資格と言えます。*

試験の形式はオンラインで受験する形であり、自宅からでも受験可能ですが、試験は1年に5回開催されるため、CBT方式のように受験タイミングを柔軟に選べるわけではありません。受験費用は一般が13,200円であり、資格試験の中ではやや高めと言えます。

【参考】：[G検定とは](https://www.jdla.org/certificate/general/start/#toc1)

### 試験の難易度やE資格との違い

G検定の難易度はどの程度なのでしょうか。公式サイトによれば、合格率は昨年2022年で66.17%であり、比較的高い値です。出題範囲に関しては、AIの定義、動向、プロジェクトの進め方、機械学習やディープラーニングの手法が問われる形で、理論分野での出題は少なめです。

*問題の形式も多肢選択式で、自宅受験もできることからそれほど難易度が高くない資格と言えます。*一方、120分で220問程度を解答しなければならないため、時間配分には注意が必要です。

上位の資格であるE資格との違いについては、会場での受験となり、受験回数も年2回だけとなるほか、出題範囲もAI技術のより理論的かつ高度な分野に移ります。E資格はエンジニア向けの資格であり、AI開発に必要な技術を持っているかにフォーカスされます。

【参考】：[2022年のG検定合格率](https://www.jdla.org/news/20221121001/)

G検定の難易度は低くて意味ない？合格率や勉強法・対策についても解説

G検定取得にはどのようなメリットがあるのでしょうか。G検定自体が難易度の高い資格ではなく、取得までのハードルもあまり高くないため、どのような職種でも頑張れば取得することができるでしょう。

このように、*AIに関する資格を比較的容易に取得できる点は、社内外にアピールしやすいと言う点でメリットと言えるでしょう。*ほか、データサイエンティストを目指すような方にとっては、入門資格としてちょうど良いポジションにあるとも言えます。

G検定取得者の年収はどの程度であると考えられるのでしょうか。AI開発業務に関係する職種として製品開発／研究開発エンジニアを例にとります。

製品開発／研究開発エンジニアの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は477万円（※2023年2月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のSE・プログラマ（顧客向けシステムの開発・実装）を参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、製品開発／研究開発エンジニアは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

**G検定はAI資格のスタートともいえる資格であるため、E資格などを獲得し、ステップアップしていけばより高い年収を得ることもできるでしょう。**

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/13.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

G検定を取得したいと考えたとき、どのような勉強をすればよいでしょうか。ここでは効果的な勉強方法を解説していきます。

G検定には過去問は存在せず、公式サイト上のサンプル問題でしか実際の試験同様の問題を解くことはできません。*したがって最も効果的な勉強方法は、公式が出版しているテキストを勉強することと言えます。*

「ディープラーニング G検定公式テキスト」では、AIの基礎からディープラーニングの手法まで分かりやすく解説されています。

公式が監修したため、試験に準拠した内容であることも特徴です。ただし、ディープラーニングに特化した内容であり、機械学習全般など他の分野が手薄になりがちなので、G検定に特化した問題集も合わせて学習した方がよいでしょう。

*■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2版*
▪著者：一般社団法人日本ディープラーニング協会
▪ページ数：404ページ
▪出版社：株式会社インプレス
▪発売日：2021/4/27
【参考】：[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2版](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798165943)

### オンラインで対策講座を受講する

G検定のようにビジネスパーソン向けの資格では、多くの方がAIという身近でない技術に不慣れであり、書籍だけでは挫折してしまう方も多いはずです。そのような背景もあり、G検定には多数のオンライン講座が存在します。

*AVILENの「全人類がわかるG検定対策コース」では、G検定の出題範囲を講義動画の視聴でカバーできるほか、Webテストも実施することができます。*さらには、条件付きですが不合格だった場合の返金保証制度も用意されており、本気で合格したいと考えている方におすすめできると言えるでしょう。

【参考】：[全人類がわかるG検定対策コース](https://avilen.co.jp/course/g-certificate/)

G検定合格の鍵はいかに良いカンペを作れるかに掛かっている？

G検定に合格して資格を取得したとき、その資格はどのように仕事へ活かせるのでしょうか。代表的な例を2つ紹介します。

本資格と直接的に関係のある仕事がデータサイエンティストです。ビッグデータを活用して企業に利益をもたらすことを目的とする同職種では、AIを活用することが必須と言っても過言ではありません。

そのAIを使いこなすには、数学、統計学などの理論知識だけではなくコーディング力も必要です。同職種を目指すのであれば、上位資格のE資格を取ったとしても十分とは言うことは難しいでしょう。

ではG検定は全く役に立たないのかというと、もちろんそうではありません。難解なAI技術を身に付けるためには挫折せずにやりきることが重要です。*データサイエンティストを目指す方にとってG検定は、その難易度から安定した一歩として役に立つはずです。*

データサイエンティストにおすすめの資格7選！難易度や勉強法も解説

### AIプロジェクトに携わる職種全般

元々のG検定の対象像であるジェネラリストにとっては本資格は役に立つでしょう。ここでいうジェネラリストは、AIプロジェクトに関わる営業・事務・SEなど様々な職種のことを指しています。

AIと聞くとデータサイエンティストのような専門家をイメージしますが、専門家を取り巻く人材もAIについて知らなければ、協力して仕事をすることは難しいでしょう。そのための資格がG検定であり、*本資格を持つことで社内外にAI知識をアピールでき、知識面以上にスムーズに仕事を進められることが期待できます。*

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

## G検定に合格してAI関連の職業を目指そう

本記事ではG検定について、その試験概要を説明しつつ、効果的な勉強方法や活かせる仕事を紹介しました。**G検定について理解が深まり、AIに関連した仕事を始めてみたいと思った方もいらっしゃるのではないでしょうか。**しかし、そういった自分のやりたいことと自分の実力に合った求人を探していくことは難しいものです。

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AI開発が盛り上がる中、数ある資格のうちG検定という資格をご存知でしょうか。エンジニア以外の一般的な職種向けに作られた資格がG検定です。本記事ではG検定の概要を説明しつつ、効果的な勉強方法や活かせる仕事も紹介していきます。

G検定はビジネス向けのAIに関する基礎知識や事業活用力を試す資格

G検定の合格率は2022年は66.17%で比較的高い

G検定はデータサイエンティストを目指すにあたっての入門資格として活かせる

G検定とはどのような資格？難易度や勉強方法、活かせる仕事も紹介

学習・勉強方法の記事（20ページ目）