AI技術の急速な進化は、私たちの生活やビジネスに大きな影響を与えており、AIに関する知識を持つ人材の需要が急増しています。その能力を証明する資格として、「G検定」が注目されています。

G検定の資格を取得することで、AIに関する一定の理解があることを証明できます。*G検定はAIに関わるビジネスパーソンから、AIに興味を持つすべての方におすすめの資格です。*

この記事では、G検定に合格するための基本知識や勉強法について解説するので、AIに関わる企業への転職を目指す方はぜひ参考にしてください。

G検定（ジェネラリスト検定）とは、日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する、AIの基礎知識や活用事例に関する知識を問う試験です。ディープラーニングに関する基礎知識の他、適切な活用方法や方針を定めて事業に活用する能力や知識を証明します。

ディープラーニング検定は「G検定」と「E資格」の2種類があります。両者の違いは、**G検定が主に事業などへの活用を図るジェネラリスト向けであるのに対し、E資格はディープラーニングの実装を行うエンジニア向けの資格である点です。**

G検定の目的は、ディープラーニングをはじめとするAIに関する様々な技術的な手法や、ビジネス活用のための基礎知識を習得することと、AIを事業に活用するためのリテラシーを身につけることにあります。

【参考】：[G検定とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No02)
【参考】：[E資格とは ｜一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

G検定とは？試験概要・受験のメリット・必要な勉強時間を解説！

E資格とはどんな試験？概要や難易度と取得のメリットを解説！

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

ここで、G検定の試験概要について確認しておきましょう。ここにまとめた内容は2025年3月時点の情報なので、受験する際には公式サイトで、最新情報を確認するようにしてください。

▪試験概要：多肢選択式・220問程度
▪試験範囲：シラバスの範囲から出題
　・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
▪試験日程：通常年6回（以下2025年）
　・第1回　2025年1月11日（土）13:00〜15:00
　・第2回　2025年3月7日  （金）16:00〜18:00
　             　2025年3月8日  （土）13:00〜15:00
　・第3回    2025年5月10日（土）13:00〜
　・第4回    2025年7月4日  （金）16:00〜
　         　　 2025年7月5日  （土）13:00〜
　・第5回    2025年9月6日  （土）13:00〜
　・第6回　2025年11月7日 （金）16:00〜
　         　　 2025年11月8日（土）13:00〜
▪試験時間：120分
▪受験方式：オンライン受験
▪受験資格：制限なし
▪受験費用：一般／13,200円（税込）、学生／5,500円（税込）
　※受験日から2年以内は半額（一般／6,600円、学生／2,750円）

【参考】：[G検定試験出題範囲(シラバス 2024)](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No03)
【参考】：[G検定申し込み方法（個人）【公式】](https://www.jdla.org/certificate/general/#:~:text=%E5%90%8D%E3%81%8C%E5%90%88%E6%A0%BC%EF%BC%89-,G%E6%A4%9C%E5%AE%9A%E7%94%B3%E3%81%97%E8%BE%BC%E3%81%BF%E6%96%B9%E6%B3%95%EF%BC%88%E5%80%8B%E4%BA%BA%EF%BC%89,-2023%E5%B9%B47)

今さら聞けない人工知能（AI）の基礎知識｜AI開発の基本を解説！

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

## 受験前に知っておきたいこと

G検定の受験に際しては、勉強以外にも様々な準備や予備知識が必要です。ここでは、受験する上で知っておきたいこととして、G検定の申し込み方法、受験までの流れ、合格率や難易度などについて解説します。

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

G検定の試験概要が分かったところで、続いて試験を個人で申し込みをする方法について紹介します。

*1.JDLA受験アカウントの新規登録*
G検定やE資格を初めて受験する人は、JDLA受験アカウントの取得が必要です。以下のサイトにアクセスして利用規約に同意した後に、アカウント作成に必要な個人情報やパスワードなどの登録を行ってください。

【参考】：[JDLAアカウント | JDLA Internet-Based Testing](https://www.jdla-exam.org/d/d020/agree-policy)

*2.受験チケットの購入*
G検定の受験申込を行う際には、予め受験チケットを購入しておく必要があります。受験チケットはいつでも購入でき、購入日より1年間有効です。チケットの支払い方法は、クレジットカード決済、コンビニ決済のいずれかです。

【参考】：[JDLA 受験チケット購入サイト](https://www.jdla-exam.org/ticket/purchase)

*3.G検定の受験予約*
JDLAの受験アカウントを取得し、受験チケットを購入したら、試験日程を確認した上で、取得済みのアカウントとパスワードを用いてG検定の受験申し込みを行います。試験の内容などは受験ページ（マイページ）で確認できます。

受験料は13,200円（一般）ですが、学生は5,500円（税込）、前回試験から2年以内の人は半額の6,600円（税込）になります。

【参考】：[G検定（ジェネラリスト検定）受験日程予約サイト](https://www.jdla-exam.org/d/)
【参考】：[G検定（ジェネラリスト検定）受験サイト](https://www.jdla-exam.org/d/d010/mypage-login)

G検定の申し込み方法とは？試験の概要や難易度、勉強時間も解説

ここまでG検定試験の申し込み方法について解説しました。受験申し込みが済んだ後の流れについて確認しておきましょう。

*1.案内メールが届く*
受験申込が済むと、マイページのアドレスや注意事項がメールで届きます。試験はオンラインで自宅のパソコンなどを用いて行うため、その推奨環境を確認します。利用するブラウザの種類やバージョン、モニターの解像度、ネットワーク回線などの注意事項が記されているので、必ず目を通して準備しましょう。

*2.リマインドメールが届く*
G検定の試験日が近づくと、受験日時や、受験サイトのURL、受験に関する注意事項、合格通知の方法などが記されたリマインドメールが届くので必ず確認しましょう。

*3.合否通知メール*
合否は試験実施日から2〜3週間後にメールで通知されます。メールには合否や合格証発行（PDF）、合格認証ロゴ（ダウンロード）、「合格者コミュニティ（CDLE）」への招待などが記されています。

【参考】: [よくある質問 - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/qa/)
【参考】: [G検定受験チュートリアル（動作確認：サンプル試験）](https://www.jdla-exam.org/d/d070/start-tutorial)
【参考】: [JDLA G検定受験サイト 受験当日の操作マニュアル](https://docs.jdla-exam.org/OperationManual_Examinees_JP.pdf?_ga=2.250289990.1373984193.1681091727-394413541.1681091727)

G検定の合格率は65%〜75%程度と高く、難易度はさほど高くありませんが、受験対策や勉強を怠ると合格は難しいでしょう。合格ラインは公開されていませんが、30%前後の方が不合格であるため、経験者でもしっかりとした対策は必要だと言えるでしょう。

【参考】: [【「2024年 第6回 G検定（ジェネラリスト検定）」開催結果】｜【公式】](https://www.jdla.org/news/20241125001/)

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検定に合格した人の学習時間はどの程度なのでしょうか。JDLAのG検定合格者アンケート（2024年2回目実施）によると、最も多いのが39%の「30〜50時間」、「15〜30時間」が21.7%、「50〜70時間」が15.39%でした。

合格者の76%は、15時間〜70時間程度は勉強していたことになります。**差はありますが、AIや深層学習などの知識を持たない初心者の方は、70時間程度は勉強した方が良いでしょう。**

【参考】: [G検定合格者に聞きました](https://www.jdla.org/certificate/general/start/#toc10)

### G検定はカンニングをしても良い？

G検定は自宅からオンラインで受験でき、試験監督やWebカメラによる監視がありません。そのため、カンニングは可能ですが、不正な手段で合格しても実力が伴わなければ意味がありません。

就職や転職でスキルを証明したいのであれば、正攻法でしっかりと学習しましょう。

G検定合格の鍵はカンペ？バレたりカンニングにはならない？

G検定は本当に意味ない？取得のメリットや試験概要、活用できる職種を解説！

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 エンジニア転職のご相談はぜひ *『マイナビITエージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

G検定合格者の多くの方が目指すと思われる、システムエンジニアの年収を見てみましょう。

「マイナビエージェント 職種図鑑」によると、システムエンジニアの平均年収は431万円（※2025年3月執筆時点）です。また、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」における「エンジニア/プログラマ」を参考にすると、592万円でした。

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、**システムエンジニアは国内の平均年収と同等か、それより高い年収が得られるとみられます。**

JDLAによると、G検定はAIやディープラーニングを活⽤するためのリテラシー習得を目的としており、合格者の半数近くが現役エンジニアが占めています。エンジニアはソフトウェアを作成しますが、作成においては活用する側の視点が重要です。

さらに、活用スキルはプロジェクトリーダーやITコンサルタントなど、システム開発の上流側の職種で特に求められるので、キャリアアップや年収アップを目指す人に役立ちます。

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.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)

<center>[*ITコンサルタントの転職・求人情報を見る　＞*](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job2_0101/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

<center>[*プロジェクトマネージャ・プロジェクトリーダの転職・求人情報を見る　＞*](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0103008/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

<center>[*プログラマ・システムエンジニア(制御・組み込み)の転職・求人情報を見る　＞*](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0103012/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

## G検定に合格するための勉強方法

ここでは、G検定合格のための学習ロードマップを、初心者向けと経験者向けに分けて解説します。これらのロードマップはあくまで一例ですので、自身の学習スタイルやスケジュールに合わせて調整しましょう。

G検定のおすすめ本10選！試験概要から想定スキルを合わせて解説

### 初心者向けの学習ロードマップ

まずはAIやディープラーニングの知識が全くない、あるいはほとんどない方を対象としたロードマップの例です。*おおよそ2ヶ月間、100時間程度の学習時間を想定しています。*

*1.全体像の把握（1週間）*
G検定の公式サイトや参考書で、試験範囲や出題傾向を把握し、「AI」「機械学習」「ディープラーニング」といった用語の基本的な意味を理解します。AIの歴史や社会における活用事例など、背景知識を学びます。

*2.教材選定と基礎学習（2週間）*
初心者向けの参考書やオンライン講座を選び、学習を開始します。まずは、AIの基礎概念や機械学習の仕組み、ディープラーニングの概要など、基本的な知識を体系的に習得します。JDLA推奨のテキストを使用したり、勉強サイトの確認テストなどを活用したりなど、理解度を確認しながら進めましょう。

【参考】：[G検定について(試験概要・学習方法・試験対策・合格者体験談) - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/certificate/general/start/#:~:text=GENERAL%E2%80%9D%20reference%20book-,G%E6%A4%9C%E5%AE%9A%E5%85%AC%E5%BC%8F%E3%83%86%E3%82%AD%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BB%E5%90%88%E6%A0%BC%E8%80%85%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%8F%82%E8%80%83%E6%9B%B8,-G%E6%A4%9C%E5%AE%9A%E3%81%AE)
【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3版｜翔泳社](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798187273)
【参考】: [G検定対策・勉強アプリ スキマ時間でG検定対策の勉強ができる | スキルアップNeXt](https://www.skillupai.com/general-app/)

*3.実践問題演習（2週間）*
過去問や模擬試験に取り組み、実践的な問題解決能力を養います。間違えた箇所は復習して理解を深めます。問題集を繰り返し解くことで、出題傾向や時間配分に慣れます。JDLA推奨の模試や問題集を活用することもおすすめです。

【参考】: [徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 第3版｜インプレス](https://book.impress.co.jp/books/1123101028)
【参考】: [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｜技術評論社](https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13240-8)

*4.苦手分野の克服と総復習（1週間）*
過去問題集や模擬試験の結果から、自分の苦手分野を特定して重点的に学習し、試験直前は全体の復習を行って知識の定着を図ります。

【参考】: [【全200問の模擬試験付き】G検定に合格するための集中講義！人工知能（AI）について体系的に学ぶ（初心者向け）](https://www.udemy.com/course/new_g_ai/?srsltid=AfmBOoocIuKGlq_A4ZDxRQ8iyLjefHYQU5jlBNhJpPoZse3urk9qXOXU)

*5. 試験対策（1週間）*
試験時間内に全問解答できるよう、時間配分の練習をします。また、JDLAの公式サイトやJDLAの案内メールなどを確認し、オンライン受験の操作方法を確認しておきます。

### 経験者向けの学習ロードマップ

続いて、現役エンジニアの方、AIやディープラーニングに関する知識や実務経験がある方を対象としたロードマップ例を紹介します。自身のスキルや経験を勘案して、自身に合ったロードマップを作成してください。*ここでは1ヶ月半、50時間程度の勉強時間をモデルにしています。*

*1.試験範囲の確認と現状把握（1週間）*
公式サイトやシラバスで試験範囲を確認し、過去問題集や模擬試験を解いて自分の得意分野と苦手分野を把握します。

【参考】: [スッキリわかるディープラーニングG検定(ジェネラリスト) テキスト&問題演習 第2版｜TAC出版ナビ](https://tacpub.jp/list/detail.php?bc=110101)

*2.苦手分野の重点学習（2週間）*
苦手分野の参考書やオンライン講座を選び、集中的に学習します。最新の技術動向や事例についても、情報収集を行い、知識をアップデートします。

【参考】: [【全840問】G検定対策　模擬演習試験！重要度の高い問題を厳選（最新シラバス対応）【模擬試験4回分】](https://www.udemy.com/course/new_g_exam/?srsltid=AfmBOopFt1oRDsiGm66HYJiDKFzwfDGge1yQjnDC8GkzWNsDh3fPm6Sv&couponCode=ST10MT30325G1)

*3.実践問題演習と知識の整理（2週間）*
過去問題集や模擬試験を繰り返し解き、実践的な問題解決能力を磨きます。知識の抜け漏れがないか確認して復習します。自分の言葉で知識を整理し、人に説明できるレベルまで理解を深めます。

*4.総復習と試験対策（1週間）*
全体の復習を行い、知識の定着を図ります。また試験時間内に全問解答できるよう、時間配分の練習もします。オンライン受験の操作方法も確認しておきましょう。

## G検定を通してビジネス視点が持てるエンジニアを目指そう

ここまで、G検定の概要や受験前に知っておきたいこと、年収、勉強法などについて解説しました。**G検定は、AIやディープラーニングの活⽤リテラシー習得を目的とした検定資格であり、事業者側のみならず、AI開発サイドにおいても重要な資格です。**

また、このような資格は就職や転職を有利に進める上でも役立ちますが、具体的にどのような企業で活用できるのか迷います。特に初めて転職する場合は、自分に合う企業やスキルを活かせる企業の選び方に苦戦するかもしれません。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向けの無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案致します。

アドバイザーは企業側の人事担当者と直接連携を取れますので、求人票に載っていない企業情報も確認することができます。残業時間や給与面など、働き方などをしっかり確認の上で応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

・資格やプログラミングの勉強をしているけれど、企業が求めるレベルに達しているのかわからない
・スキルアップをして市場価値を上げていける企業の選び方を知りたい
・数多くあるITエンジニアの職種の中で、自分に向いている仕事は何か知りたい

こうした悩みを抱えていらっしゃる方は、まずは無料登録でキャリアカウンセリングをおすすめ致します。

G検定とはAIに関する検定で、ディープラーニングをビジネスに活用するジェネラリスト向けのスキルを問います。この記事では、G検定の勉強法や試験概要、知っておきたいこと、学習に役立つテキスト・参考書を紹介します。受験を予定している方はぜひ参考にしてください。

G検定の目的は、AIやディープラーニングの知識をビジネスに活かすジェネラリストの育成にある

G検定はオンラインで自宅から受験する方式で、公式サイトからアカウント登録や申し込みが必要

G検定の勉強は、初心者と経験者それぞれに合ったロードマップを作成して学習する

G検定の勉強法とは？試験概要や学習スケジュール、勉強時間などを解説

## G検定は受けても意味がない試験だというのは本当？

*近年、AIやディープラーニングなどの技術が発展し、高度な画像認識や音声認識・高い精度での分析や予測に役立てられています。*AIやディープラーニング関連の検定試験はいくつかありますが、その中の1つに「G検定」があります。

しかし、G検定についてインターネットなどで調べると、「意味ない」という声も聞かれます。

そこで今回は、G検定の受験を検討する方のために、G検定の概要や、受験に意味がないと言われる理由、受験のメリット、学習方法などについて説明していきます。

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

## G検定とはどのような試験なのか

G検定は、これからAIディープラーニングの知識を習得しようという方におすすめの検定です。まずは、G検定の概要や試験内容、活用できる職種や年収について解説します。

G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催する検定試験です。*ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方法を決定して、事業活用する能力や知識を持つことを認定する試験で、1年に3回実施されています。*

受験資格は制限がなく、誰でも受験することができます。試験時間は120分で、220問程度の知識問題が出題されます。受験方法は、自宅で受けるオンライン試験です。

G検定には資格の有効期限は設けられていません。ただし、合格証・合格者ロゴには、取得した年度が「2022 #1」のように表示されます。AI分野は急速に発展していることから、定期的な更新が推奨されています。

【参考】：[一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/)

*G検定では、AIに関する幅広い範囲から問題が出されます。*人工知能（AI）の定義や歴史から、探索・推論の手法、人工知能分野の問題、機械学習やディープラーニングの手法、ディープラーニングの社会実装に向けた課題などが、出題範囲とされています。

試験範囲の詳細は、公式サイトに掲載されているシラバスで確認しましょう。

【参考】：[G検定とは - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】G検定の試験範囲（シラバス）と例題](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No03)

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検定はどのような職種で活用できるか

**G検定を取得して活用できる職種として挙げられるのは、データサイエンティストや機械学習エンジニアなどの、AI関連エンジニアです。**

データサイエンティストは、データの分析や統計の専門家で、様々な意思決定の場面でデータを活用して合理的な判断ができるように、統計解析やITスキルを持つエンジニアです。

一方、機械学習エンジニアは、コンピュータに命令やデータを与えて学習させる機械学習アルゴリズムを設計・開発するエンジニアです。

データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？両者を徹底比較！

機械学習エンジニアの仕事内容とは？スキルや将来性についても解説

### G検定を活用できるエンジニアの年収とは

G検定を活用できるデータサイエンティストに近い職種であると考えられる、システムコンサルタントの年収は、「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は610万円（※2023年1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IT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

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、システムコンサルタント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。

データサイエンティストは顧客の抱える課題を、データの分析や統計で解決するためのシステムを開発します。**問題解決に有効な、より高度で専門的なAI技術やディープラーニングの知識やスキルを身に付けることで、高い年収を得られると考えられます。**

機械学習エンジニアに関しても、より高度な知識や技術を目指してスキルアップを重ねることで年収アップが期待できるでしょう。

また、AI関連の分野は進化が速いです。*社会や企業から求められるエンジニアになるには、資格取得などを通じた学習機会を逃さず、日々最新知識を学ぼうとする姿勢が重要です。*

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income/category/it_01.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】 2015年〜2016年末までの間にマイナビエージェントにご登録頂いた20代・30代の方
【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検定はなぜ受けても意味がないと言われるのか

AI・ディープラーニングの知識があることを証明できるG検定ですが、一方で、受けても意味がないと言われるのは何故なのでしょうか。ここでは、その理由について考察していきます。

### G検定ではコーディングスキルを学べないから

AI開発やディープラーニングと言えば、プログラミングを活用して機械学習やAIプログラムの実装を行うイメージがあるかもしれません。しかし、G検定はAI・ディープラーニングを事業に活かすための知識があるかどうかを問うもので、実際のプログラミングやAI実装のスキルは問われません。

そのため、AIを活用したプログラミングスキルを学ぶのに直接的なメリットが少ないのは事実でしょう。*しかし、AIプログラミングを行うには、前提として、AIやディープラーニング自体について基礎知識が必要です。*

プログラミングは別で学ぶ機会を設ける必要がありますが、AIエンジニアとして活躍することを目指す上で、G検定を通してAIに関する知識を習得することは、大いに意味があることです。

コーディング規約とは？メリットやデメリット定めるべき内容を紹介

### 資格の知名度がまだ高くないから

資格があまり広く知られていないから意味がない、という意見もあるようです。確かに、一般的に「G検定」と言われて、すぐに「AI・ディープラーニングの検定試験である」と出て来る人は、まだ少ないかもしれません。

しかし、**G検定は比較的受験者数が多く、少なくともAI・統計関連の分野においては人気が高い検定試験であると言えます。**2022年第3回のG検定の受験者は7,502名であり、多くの受験者が取得を目指している資格です。

【参考】：[【2022年 第3回G検定 結果】7,502名が受験し、4,964名が合格。 - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/news/20221121001/)

ここでは、AI・ディープラーニング関連資格としてG検定を取得することのメリットについて解説していきます。

### AI・ディープラーニングの基礎知識を得られる

まず、G検定の学習を通して、AIとディープラーニングを活用する上での基本的な知識を得ることができるというメリットがあります。**AIプログラミングの前提知識を身に付け、将来AIジェネラリストとしてAI・ディープラーニングを事業活用するための基礎を固めることができます。**

ディープラーニングとは？機械学習との違いもわかりやすく解説

### AI技術者としてのキャリアアップを目指せる

AI・ディープラーニングの分野は、近年特に産業への応用が進んでおり、エンジニアの需要も高まりつつあります。ただし、AI関連は高度な専門分野でもありますので、*AI開発に携わるにはG検定合格程度以上のリテラシーが最低限必要だと考えられます。*

**G検定合格によるスキル証明は、AIエンジニアとしてのキャリアスタート時、またAIエンジニアとしてキャリアアップを目指す際にも有効でしょう。**G検定の合格者には、合格証とともに名刺などに掲載可能な合格者ロゴ、デジタル証明書であるオープンバッジが配布されるので、スキル証明に役立ちます。

【参考】：[G検定2022#3合格者の皆様へ - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】](https://www.jdla.org/certificate/cdle20223-1105/)

AIエンジニアの年収は低い？未経験から転職して高年収を得る方法を紹介

### 合格者コミュニティに参加できる

**G検定に合格すると、JDLA資格試験の合格者のみが参加できるコミュニティ「CDLE（Community of Deep Learning Evangelists）」に参加することができます。**CDLEは参加者6万人を超える日本最大のAIコミュニティです。

コミュニティサイトでメンバー同士で情報交換などができるほか、様々なイベントが開催されています。CDLEへの参加を通して*ディープラーニングの最新技術・論文・社会実装事例などを継続的に学ぶことができるため、AIエンジニアとしての価値を高め、維持していくことができます。*

【参考】：[CDLEについて](https://cdle.jp/about)

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 エンジニア転職のご相談はぜひ *『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

ここでは、G検定の合格に向けた勉強法や試験対策について解説します。

### G検定の公式テキストを活用して勉強する

G検定の対策勉強には、まず公式テキストを活用して知識を習得することをおすすめします。G検定を主催する日本ディープラーニング協会が公式テキストを発行しており、受験者の間では「白本」と呼ばれ愛用されています。

*主催団体が発行しているため、試験範囲（シラバス）が改定されても最新版をチェックすることで新しい試験範囲に準拠した学習を行うことができます。*

*▪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 監修、猪狩 宇司、今井 翔太、江間 有沙、岡田 陽介、工藤 郁子、巣籠 悠輔、瀬谷 啓介、徳田 有美子、中澤 敏明、藤本 敬介、松井 孝之、松尾 豊、松嶋 達也、山下 隆義　著
▪ページ数：404ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2021年04月27日
【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｜翔泳社の本](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798165943)

G検定では過去問が公開されていないので、市販の問題集を活用して問題を解くことに慣れましょう。「最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集 第2版」では、G検定の試験範囲が網羅されていて丁寧な解説もついているので、試験対策をしっかり行うことができます。

*▪最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集 第2版*

▪著者：株式会社AVILEN　高橋光太郎，落合達也，渡邉雅也，志村悟，長谷川慶　著
▪ページ数：412ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2022年8月25日
【参考】：[最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集 第2版](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12926-2)

### わかる問題からどんどん解き進める

G検定は、試験中にインターネット検索などを行う、いわゆるカンニングが許されています。

ですが、120分の試験時間で問題数は220問あります。1問あたりに使える時間は30秒程度で、とにかく素早く回答を進めていくことが求められます。そのため、1問1問検索しながら回答していると、時間が足りないということになりかねません。

*試験が始まったら、わかる問題からどんどん解き進め、わからない問題は後回しにして最後まで回答しましょう。*そして、余った時間でインターネット検索などを利用してわからなかった問題を解き、全問回答を目指すようにすると良いでしょう。

そのためには、もちろんカンニングしなくても回答できる問題が少しでも多くなるよう、勉強時間をしっかり取って学習を行っておくことが重要であることは言うまでもありません。

## G検定を取得してAIエンジニアとしてのキャリアアップを目指そう

ここまで、G検定の概要や取得のメリット、勉強方法などについて解説してきました。**AI・ディープラーニングを活用して働きたい方にとっては、基礎知識を固めるためにぜひ受験を検討したい検定であることがわかりました。**

G検定を取得したら、AIエンジニアとしてのステップアップを目指して、転職を検討するのも良いでしょう。しかし、検定に合格しても、1人で転職活動をするのは難しいものです。自分に合う企業を探し、面談で自分の知識やスキルを十分アピールしなければなりません。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

G検定は、AI・ディープラーニングにおける基礎知識を証明する資格です。取得しても「意味ない」と言う声が聞かれますが、取得には多くのメリットもあります。この記事では、意味がないと言われる理由から試験概要、取得のメリット、活用できる職種、試験対策の学習方法についても解説します。

G検定はAI・ディープラーニングの知識を有し、事業活用する能力があることを認定する試験

G検定が意味ないと言われる主な理由は、実装スキルを問われる検定ではないから

G検定を取得することで、AI技術者としての最低限必要なAI技術に関するリテラシーが習得できる

## G検定はカンペが認められている？

カンニング（不正）は禁止でもカンペ（チートシート）の利用は黙認という不思議な試験があります。それがG検定（ディープラーニング検定）です。G検定とは、日本ディープラーニング協会（通称JDLA）が主催する、2017年から開始されたAIに関わる検定試験のことです。

JDLAは公式にカンペを認めたり、推奨したりしているわけではありませんが、G検定に関するさまざまな情報などから、その利用を許容していると推察されます。

この記事ではカンニング（不正）行為を推奨するものではありませんが、**G検定の効果的な学習法の1つとして、カンペ作成が有効との立場から解説**をしていきます。

**G検定は「ディープラーニング」（AIに欠かせない深層学習）に関する基礎知識**、「ディープラーニング」の活用に関する適切な方針の決定が行え、事業に活用するための能力や知識を有しているかについて問う検定試験です。

ディープラーニング検定はG検定とE検定の2種類があり、G検定は事業などへの活用を行うジェネラリスト向け、E検定はディープラーニングの実装を行うエンジニア向けと分かれています。

試験はオンラインで自宅から受験する方式で、120分の試験時間に対して約220問が出題されます。合格率は60%程度と難易度は高い訳ではありませんが、受験対策を怠ると合格できません。

**2025年の試験日程**は、1月、3月、5月、7月、9月、11月、と6回予定されており、直近では2025年1月11日(土) 13:00～15:00となっています。

【個人】2024年11月15日(金)13:00～2024年12月27日(金)23:59

【団体】2024年11月15日(金)13:00～2024年12月20日(金)23:59

【個人】2025年1月17日(金)13:00～2025年2月27日(木)23:59

【団体】2025年1月17日(金)13:00～2025年2月20日(木)23:59

それ以降は*[こちら](https://www.jdla.org/news/20240911/)*をご参照ください。

*【参考】：[G検定公式サイト G検定とは](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No01)*

G検定は新しい検定であり、まだまだ知名度は高くありません。しかし、AIは今後ますます重要視され、AIエンジニアに対する期待はさらに高まるでしょう。**今後AI開発に関わるエンジニアにとって、AIに関する基礎知識は必須**となります。

G検定取得のメリットは以下の通りです。

*1.AIに関する基礎知識を有することで、AI開発に関われる可能性が広がる*

*2.エンジニア向けE検定資格取得のための足掛かりとなる*

*3.デジタル合格証「オープンバッジ」が発行され、「AIジェネラリスト」のスキル証明となる*

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

## G検定でカンペが許容される理由

JDLAはカンペの類を公式には認めてはいませんし、試験時のGoogle検索による回答も推奨はしていません。

G検定の受験時に確約させられる*※受験規約*には、「なりすまし、カンニング、試験中に援助を受けたりするなど不正行為があったと判断される場合、もしくはそのような行為が疑われる場合は結果を取り消される可能性があります」と明記されており、*G検定におけるカンニングを禁止*しています。

※受験規約は下記「JDLA受験申込専用サイト 操作マニュアル」の13頁を参照ください。

とはいえ、自宅からのオンライン受験という試験方式であり、カメラによる監視などもないことから、実質的にカンペの利用を禁ずるのは不可能です。試験問題のハッキングなどによる不正入手でもない限りは、黙認せざるを得ないというのが実際のところでしょう。

「カンペなし」で合格するに越したことはないのですが、試験の出題範囲は広く、しかも短時間の間に膨大な量の問題をこなさなくてはなりません。

試験は120分間に220問程度出題されるため、1問を30秒程度で回答しなければならず、その都度Google検索を行っていたのでは回答は間に合いません。仮にカンペを用意しても、カンペを作成するために費やすエネルギーは大きく、実質的には勉強をしているのと変わらないでしょう。

JDLAは、カンペを禁止することにエネルギーを割くよりも、カンペ作成も含めて試験対策をしっかり行った者を評価するという合理的な判断をしていると推察されます。

実際のところ、JDLAが公表している出題範囲、KWについて調べて回答案を考え、カンペを作成する労力は半端ではありません。**カンペ作成そのものが勉強になり、カンペを作成することで知らず知らずの内にAIに関する基礎知識が身についていく**でしょう。

*【参考】：[JDLA G検定受験サイト受験当日の操作マニュアル](http://docs.jdla-exam.org/OperationManual_Examinees_JP.pdf#page=40)*

## 有効なカンペ作成のポイント

先に述べた通り、*「カンペ作成=有効な勉強法」*と考えて良いでしょう。SNSなどを見てみると、G検定受験生が自ら作成したカンペを公開しているケースがありますが、それらをダウンロードして試験に臨めば試験に合格できると考える人がいますが、そんな生易しい試験ではありません。

JDLAが公表している『出題例』を見れば分かりますが、「カンペのみ」の機械的な転記で回答できるような出題はほぼないため、**他者が作ったカンペはほとんど役に立たない**ということが分かると思います。

他者の作成したカンペを参考にするのは構いませんが、そのまま利用するのはやめておきましょう。そこで、これから有効な独自のカンペ作成方法について見ていきましょう。

*【参考】：[G検定例題](https://www.jdla.org/certificate/general/issues/)*

### どのようなカンペが利用しやすいか？

カンペの作成にノートを利用される方もいるかと思いますが、手書きノートの作成には手間が掛かるのと、試験の際に検索するのが難しいという弱点があります。**カンペ作成の手間を減らし、試験本番でも検索しやすいカンペ**を目指すという視点で考えると、以下の3点がおすすめです。

Excelの良さは、簡単に作成できる点と、並び替えや検索も素早くできる点です。出題範囲はJDLAの公式サイトにPDFで掲載されているので、これをダウンロードして出題キーワードについて調べた結果（回答）を入力していけば良いでしょう。

G検定の記事（1ページ目）