## G検定はどうやって申し込みをするの？

**G検定（公式名称はジェネラリスト検定）とは、日本ディープラーニング協会（通称JDLA）主催のAIに関わる検定試験であり、2017年から開始されました。**

AIの発達や浸透もあり、G検定試験を受験する人が年々増えていますが、まだスタートしてから年数の浅い新しい検定資格のためか、受験方法や申し込み方法について分からない人も少なくないようです。

この記事ではG検定への申し込み方法を中心に紹介し、試験に備えるための基本知識について解説します。AIに関する勉強をしたい方、資格を取得したい方はぜひ参考にしてみてください。

G検定はディープラーニングに関する基礎知識を有しており、ディープラーニングの活用に関して適切な方針を決定し、事業に活用する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には「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。*

G検定の目的としては、AIやディープラーニング（深層学習）などの技術を理解した上で、ビジネス面での活用に向けた橋渡し役、即ち「ビジネストランスレーター」の育成にあります。

【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/)

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検定は自宅でのオンライン受験が可能

**G検定は、PCを使用したオンライン試験です。**人気の高まりとともに、年間の試験回数も増えています。試験日程については以下の公式サイトから確認可能です。

【参考】：[G検定の試験日程](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No02)

G検定の知識を活かせる職種は、データ分析を行うエンジニア職です。資格を取得することで対外的に知識やスキルを証明できるため、これからデータ分析の職種にキャリアアップしたいエンジニアにもおすすめです。

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G検定の概要はつかめました。では、試験の申し込みは実際にどのように行えば良いのでしょうか。G検定試験には、個人受験と団体受験がありますが、ここでは個人で申し込みをする方法について紹介します。

**2023年7月14日よりG検定の受験方法が変更され、受験の申し込みには事前に受験チケットを購入しなければなりません。**受験フローとしては以下の手順になります。

①受験チケットを購入する
②試験を予約する
③受験する

【参考】：[JDLA 受験チケット購入サイト](https://www.jdla-exam.org/ticket/purchase?_gl=1*17scza9*_gcl_au*NDk4NjczNTE5LjE2OTcxNjc1MTY.*_ga*MTQyNTM1MTQ2Ni4xNjk3MTY3NTE3*_ga_9F8R6R0R52*MTY5NzE2NzUxNi4xLjEuMTY5NzE3MDM1Mi4zLjAuMA..&_ga=2.239969347.1980096216.1697167517-1425351466.1697167517)

上記のサイトよりチケットを購入し、決済を完了させます。支払い方法は、クレジットカード決済、コンビニエンスストア決済です。その後、受験チケットは指定アドレスに送付されますので、紛失しないように注意しましょう。ちなみに再発行はされません。

受験チケットの有効期限は1年間です。受験日程の予約をキャンセルしたい場合は、受験日（2日開催の場合は第1日程）の8日前の24:00までに、G検定試験事務局へメールします。

*受験料は一般で13,200円（税込）、学生は5,500円（税込）です。*前回試験から2年以内の人は半額になるため、一般で6,600円（税込）、学生は2,750円（税込）で購入できます。

### JDLA受験アカウントの新規登録

G検定やE検定を受験する人は、JDLA（日本ディープラーニング協会）受験アカウントが必須です。初めて検定試験を受ける人はJDLA受験アカウントを登録する必要がありますので、*以下のサイトから利用規約に同意し、アカウント作成に必要な個人情報やパスワードを登録してください。*

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

### JDLA受験アカウントで受験申し込みを行う

**受験チケットを購入した後に、登録したJDLA受験アカウントとパスワードにて、G検定試験の申し込みを行います。**試験会場は自宅です。申し込み期間は試験実施日の概ね1週間前までですが、開催日によって変動しますので、公式サイトの「G検定の試験日程」で確認してください。

【参考】：[G検定（ジェネラリスト検定）受験申込サイト](https://www.jdla-exam.org/d/)
【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)

**試験予約が終えれば、申し込みは完了です。**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。

【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)

受験当日はPCの動作確認を行い、操作マニュアルをしっかりと確認してから試験に臨みましょう。PCの推奨環境やマニュアルについては上記のリンクより確認できます。

G検定や受験申し込みの方法について理解できました。続いて、試験概要や知っておきたいこと、必要な学習時間などについて見ていきましょう。

これからG検定の概要について確認します。特に出題範囲はG検定のシラバスで把握してから勉強を進めてください。**確保できる勉強時間を考慮して受験日を決めるようにしましょう。**

▪試験概要：多肢選択式・200問前後
▪試験範囲：シラバス※の範囲から出題されますが、主に以下の5分野から多く出題されます。
　・人工知能（AI）について
　・機械学習について
　・ディープラーニングの基礎概念と応用技術
　・ディープラーニングの研究分野
　・ディープラーニングの応用に伴う社会的課題
▪試験日程：2023年度第5回
　第1日程：11月10日（金）16:00〜
　第2日程：11月11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
▪受験料： 一般：13,200円（税込）
  　　　　学生：5,500円（税込）
※再受験の場合
    受験日より2年以内の場合は半額（一般：6,600円、学生：2,750円）

【参考】：[G検定受験申し込みサイト](https://www.jdla-exam.org/d/)
【参考】：[G検定の試験出題範囲（シラバス）2021〜【公式】](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No03)
【参考】：[G検定の試験出題範囲（シラバス）のダウンロード 2021](https://www.jdla.org/download/g-syllabus_2021/?wpdmdl=33441&refresh=6147da150da891632098837)

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？

### G検定受験で知っておきたいこと

G検定の受験申し込みを済ませた後にも、様々な準備や知識が必要です。**ここでは受験に当たって知っておきたいことを中心に解説していきます。**

【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)

*1．受験申し込み後に案内メールが届く*
受験申し込みが完了すると、マイページのURLと登録アドレス、注意事項を記したメールが届きます。オンライン受験の推奨環境やブラウザのバージョン、画面解像度・接続回線・ブラウザの設定などの注意事項は必ず目を通し、必要な準備をしてください。

*2．試験日が近づくとリマインドメールが届く*
試験日が近づくと、受験日時・G検定ログインサイトのURL・受験の注意事項・合格発表の方法などを記したリマインドメールが届きますので、必ず確認してください。

*3．合格発表*
合否の発表は、試験日から2〜3週間後までにメールで通知されます。合否の結果・合格証発行・合格認証ロゴ・合格者コミュニティへの招待などについて記されています。

試験の合格率は72%程度と高めです。難易度は比較的低いと思われますが、出題数が200問前後と多いこと、ITエンジニアの受験者が多いことなどから、*勉強をせずに受験すると合格が難しくなる可能性があります。*

【参考】: [「2023年 第4回 G検定」開催結果を発表（3,309名が受験し、2,390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/20230925001/)

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検定に合格するためには、どれほどの勉強時間が必要なのかが気になるところです。JDLAがG検定の合格者に対して行ったアンケートでは、学習時間は「30〜50時間」が最も多く38.5%、「15〜30時間」が25.2%、「50〜70時間」が13.9%でした。

**つまり、合格者の大半が15時間から70時間は勉強していたことになります。**AIや深層学習などの知識が全くない初心者の方は、70時間程度の勉強は必要と考え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/?_gl=1*1ldwvyx*_gcl_aw*R0NMLjE2ODExMTA5ODMuQ2p3S0NBanc1ODZoQmhCckVpd0FRWUVuSFcwUHRxOEoxY0pFdEJYaTdpeDVBZDJscVhYOXI1M1ExemNZMWFSdFNoUGs2RzlxU29qYzNSb0NDME1RQXZEX0J3RQ..&_ga=2.216077526.1373984193.1681091727-394413541.1681091727&_gac=1.90389224.1681110982.CjwKCAjw586hBhBrEiwAQYEnHW0Ptq8J1cJEtBXi7ix5Ad2lqXX9r53Q1zcY1aRtShPk6G9qSojc3RoCC0MQAvD_BwE#toc10-3)

### G検定はカンニングができる？

G検定はWeb上で開催される試験であり、試験監督はおらず、Webカメラなどによる監視もないためカンニングは可能です。しかし、**カンニングをして合格しても実力が伴わないため、折角取得した資格が役に立たないかもしれません。**

就職や転職などでG検定の資格をアピールしても、実際に仕事に生かせなければ逆に自分の評価が下がるだけです。正攻法でしっかり勉強をして、その成果を試験で確かめることをおすすめします。

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？

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G検定はディープラーニングを活用して事業に活かす検定であり、どういった職種におすすめなのでしょうか。

G検定を活かせる職種として、データサイエンティストが挙げられます。

データサイエンティストとは、ビッグデータを活用して企業の経営状況を改善したり、売上向上のための施策を考えたりする職種です。商品開発や経営戦略などを改善する役割を持ち、提案した改善策が企業の売上に大きな影響を与えることもあります。

### データ分析を行うエンジニア職の年収

ここでは、**データサイエンティストを含むデータ分析を行うエンジニアの年収例を紹介します。**参考としてアナリストを例に、様々な調査媒体から算出します。

アナリストの年収は「マイナビエージェント 職種別平均年収ランキング」での平均年収は824万円（※2023年10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、アナリス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した。

アナリストはデータ分析によって企業課題を解決するエンジニアであり、データサイエンティストの類似職種でもあります。高い知識とスキルを有しており、ITエンジニアの中でも比較的年収が高めの職種です。

【参考】：[マイナビエージェント職種別平均年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/finance01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5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検定試験の学習におすすめのテキスト

ここではG検定におすすめの参考書を紹介します。JDLAの公式テキストで反復学習を行うとともに、学習計画を立てる際には、公式テキスト以外の参考書や問題集を利用した学習時間を確保しておくことをおすすめします。

### 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

**本書は、G検定の法律・倫理分野に対象を絞ったテキストです。**過去にG検定で出題された問題を演習問題として掲載しています。AIに関する法律や倫理の基礎をわかりやすく解説しているため、受験者以外にも仕事でAIを開発したり、Dを推進していたりする方におすすめです。

▪著者：古川直裕/編著、渡邊道生穂、柴山吉報/著、一般社団法人 日本ディープラーニング協会/監修
▪ページ数：228ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2023/4/28

【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](https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13240-8)

### これで完璧 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)最強の「合格」問題集

G検定に詳しい講師が、試験に出やすいポイントを丁寧に解説している参考書です。**本書では、本編300問と模擬試験192問という類をみない問題数であり、出題範囲の網羅性や解説の質の高さを誇ります。**

これ1冊で合格を目指せるメソッドが詰まっています。

▪著者：ヤン ジャクリン
▪ページ数：416ページ
▪出版社：SBクリエイティブ
▪発売日：2023/1/31

【参考】：[これで完璧 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)最強の「合格」問題集](https://www.sbcr.jp/product/4815617769/)

**G検定の試験ではAIに関する政策や法律などの「時事問題」の出題があります。**そこで最新の事例を把握しておくために役立つのが「AI白書」です。技術面から利用動向や政策まで、国内と世界のAIに関する最新動向が網羅されています。

▪著者：AI白書編集委員会
▪ページ数：416ページ
▪出版社：角川アスキー総合研究所
▪発売日：2023/5/10

【参考】：[AI白書　2023](https://www.kadokawa.co.jp/product/322207001086/)

## G検定を受験するなら将来ビジョンを明確にしよう

ここまでG検定の申し込み方法を中心に、試験の概要や受験に際して知っておきたいこと、受験勉強に役立つおすすめの参考書などを紹介しました。G検定はまだ比較的新しい検定であり、毎年少しずつ変化しています。

また、ディープラーニングやAIの分野も時々刻々と進化しています。**G検定に合格し、自分の将来にどう活かすのか、ビジョンを明確にしましょう。**

G検定は、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資格です。受験方法は自宅のPCで行うオンライン試験であり、試験会場には出向きません。この記事ではG検定の申し込み法を中心に、試験の概要や難易度、勉強時間、おすすめの参考書などを紹介します。

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あり、公式サイトから申し込みを行う

G検定は受験者の7割近くが合格する比較的難易度の低い試験だが、事前準備はしっかり行う必要がある

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

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、Japan Deep Learning Association）が実施している試験を指します。

G検定のGはジェネラリストを指し、ジェネラリスト検定という場合もあります。**公式サイトでは、「ディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有しているかを検定する」とされています。**

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

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

E資格とは、G検定と同じく一般社団法人日本ディープラーニング協会が実施する試験です。E資格のEはエンジニアを指します。

公式サイトでは、「ディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する」とされています。**G検定は概要が求められるのに対し、E資格では実際の手法や実装能力が試されます。**

【参考】：[E資格とは](https://www.jdla.org/certificate/engineer/)

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！

G検定は毎年3月、5月、7月、9月、11月の計5回実施されます。試験日の約2か月前から申し込みが可能になり、約1ヶ月半ほどの申し込み期間が設けられています。

知識問題の多肢選択式で、問題数は220問程度です。オンライン実施のため、自宅やオフィスで受験できます。試験時間は120分です。受験費用は一般が13,200円（税込）、学生が5,500円（税込）であり、申し込みはG検定受験申込サイトから行います。

【参考】：[G検定とは](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No01)
【参考】：[G検定受験申込サイト](https://www.jdla-exam.org/d/)
【参考】：[G検定の試験日程](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No02)

G検定の申し込み方法は？試験の概要や知っておきたいことも解説！

試験範囲はシラバスにまとめられて公開されています。概要（大項目）は以下の通りです。

・*人工知能（AI）とは（人工知能の定義）*
・*人工知能をめぐる動向*
・*人工知能分野の問題*
・*機械学習の具体的手法*
・*ディープラーニングの概要*
・*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て*
・*数理・統計*

【参考】：[G検定の試験範囲（シラバス）と例題](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No03)

試験範囲の詳細は「G検定の試験出題範囲（シラバス）2021〜」からダウンロードできますのでご確認ください。

G検定の結果は公式サイトで公開されています。**2023年 第3回 G検定では、4,518名の受験者のうち3,106名が合格し、合格率は68.75%でした。**20代から40代の合格者数が大半を占めます。

G検定の合格率は、情報処理推進機構の実施しているITパスポート試験・基本情報技術者の合格率を上回っています。情報処理技術者試験の合格率から考えると、比較的難易度は低いと考えられます。

【参考】：[「2023年 第3回 G検定」開催結果を発表](https://www.jdla.org/news/20230724001/)
【参考】：[情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験　統計資料](https://www.ipa.go.jp/shiken/reports/hjuojm000000liyb-att/toukei_r05h.pdf)

ジェネラリスト向けの資格であるG検定ですが、具体的にどのような職種で活かせるのでしょうか。また、合格した場合の年収についても解説します。

膨大なビッグデータから、価値のある情報や一定の法則を導き出すデータ分析のスペシャリストです。また、抽出した情報を用いて、サービス改善のための施策立案も行います。

*データ分析のためのITスキルはもちろん、統計解析や市場トレンドなど幅広い知識が必要です。*ビッグデータの重要性が認知されてきた近年は、多くの企業から求められる需要の高い職種となっています。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

コンピュータに学習をさせて、目的の作業を行えるようにする技術者です。必要なアルゴリズムやモデルを構築するため、コンピューターに繰り返しデータを処理させるのが機械学習エンジニアの役割です。

*プログラミングスキルに加えて、統計理論やインフラ周りの知識も求められます。*現在機械学習は、金融、医療、サービス、流通などさまざまな分野で活用されています。

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

データサイエンティストや機械エンジニアと同様に、データのスペシャリストであるデータベース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424万円（※2023年8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、データベースエンジニアの年収は調査媒体によってバラつきがあることが分かります。

*G検定は基礎レベルの資格ですが、合格に向けて勉強することで機械学習や統計といった知識の向上が図れます。*また、G検定合格を足掛かりにさらなる上位資格に挑戦することで、将来的に年収アップが見込めるでしょう。

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_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検定は国家資格ではなく合格率も比較的高いことから、「受験しても意味ない」という声が聞かれます。しかし、受験者は増え続けており、年々人気は高まっています。ここではG検定が人気な理由と、主なメリットを紹介します。

### AIやディープラーニングを深く学べる

**G検定合格に向けた学習を進めることで、AIやディープラーニングについて深く学べるのが人気の理由です。**今後エンジニア向けのE資格を取得される方も、最初のステップとして知識吸収が期待できます。

さらに、将来的にデータ分析を行うデータサイエンティストを目指す場合も、人工知能の前提知識として理解を得ることができます。

### 合格証明のバッジがもらえる

G検定合格者には、合格の証としてオープンバッジが発行されます。*バッジ画像をメールの署名欄に添付したり、紙の名刺に印刷したりして、スキルの見える化が図れるのがメリットです。*

また、合格者は日本最大級のAI人材コミュニティ「CDLE」にもアクセスが可能になります。AIの分野で活躍する人たちと、継続的に情報交換や学びを共有できます。

【参考】：[合格後の資格証明](https://www.jdla.org/certificate/general/#general_No07)

AIや機械学習の分野へ転職を考えている方にとって、G検定は大きな強みになります。**これらの分野は今後ますます需要が拡大していくと予想されているため、ディープラーニングの基礎知識を証明できるG検定は、転職でも有利にはたらきます。**

資格を活かした転職先を見つけるなら、求人数が多く、転職のプロが自分のスキルに合った企業を探してくれる転職エージェントの活用をおすすめします。

G検定の合格率は高いものの、設問数が多く出題範囲も広いことが特徴です。そのため、合格するにはある程度の勉強時間が必要です。おすすめの対策準備は、出題傾向を公式サイトの例題と推奨参考書で確認し、試験中に参考として使う資料（カンペ）の事前準備です。詳細は以降で説明していきます。

### G検定に合格するための勉強時間


合格までの勉強時間について、G検定を実施するJDLAが合格者に行ったアンケートによると、「15〜30時間」が32.1%。「30〜50時間」が28.8%、「50〜70時間」が13.9%でした。

*1日1時間と想定して、既にAIやディープラーニングの分野で働いている方であれば、半月～1ヶ月程度で合格が目指せます。*ただし、全く知識がない状態から始めるのであれば、2～3ヶ月の勉強期間が必要です。

【参考】：[G検定Q&A](https://www.jdla.org/certificate/general/start/)

**G検定の過去問は出版されていませんが、例題が公式サイトから確認できます。**例題では、出題範囲をカバーする人工知能をめぐる動向・人工知能分野の問題・機械学習の具体的手法・ディープラーニングの概要・ディープラーニングの手法・ディープラーニングの研究分野の問題を公開しています。

難易度と範囲のあたりをつけるために1度確認しておきましょう。

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

G検定の参考書は、人材育成委員会推薦図書および合格者（CDLE）が選ぶ推薦書籍として公式サイトに公開されています。より知識を吸収するために参考書を活用しましょう。公式サイトで推薦する書籍について簡単に触れておきます。

・*「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」*　
G検定の公式テキストで、試験実施団体の日本ディープラーニング協会監修書籍です。　ディープラーニングの概要がカバーされ、デジタルトランスフォーメーション活用が可能です。　章末の問題が多く、模試活用ができます。　

▪著者：猪狩 宇司 ほか13名
▪ページ数：404ページ
▪出版社：翔泳社　
▪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)

・*「ディープラーニング活用の教科書」*　
日本ディープラーニング協会監修による事例解説の書籍です。国内35社の事例が体系的に取り上げられており、先駆者が苦労したポイントも解説されているため、　ディープラーニングの発展予測や実用方法を深く学べます。

▪著者：日本ディープラーニング協会(監修)日経クロストレンド（編集）
▪ページ数：292ページ
▪出版社：日経BP
▪発売日：2018/10/29
【参考】：[ディープラーニング活用の教科書](https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/18/270260/)

・*「ディープラーニング活用の教科書　実践編」*　
日本ディープラーニング協会監修による事例の紹介書籍です。「ディープラーニングビジネス活用アワード」受賞事例のディープラーニング活用方法を解説しています。　

▪著者：日経クロストレンド　編、日本ディープラーニング協会　監修
▪ページ数：260ページ
▪出版社：日経BP
▪発売日：2019/10/28
【参考】：[ディープラーニング活用の教科書　実践編](https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/19/276450/)

まずは最初に紹介した「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」をベースに、模試章末問題を反復演習することをおすすめします。

【参考】：[推薦図書 [2021年最新本]](https://www.jdla.org/recommendedbook/#recommendedbookAnchor_No03)

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

G検定はオンライン実施であり、自宅で受験することができます。そのため、ある意味カンニングは可能な試験とも言えます。しかし、いくらカンニングができると言っても、実際はそんなに簡単な話ではありません。

なぜなら、G検定の出題数は膨大であり、範囲も大変広いからです。120分で220問程度を回答するため、1問あたり32秒前後で回答するスピードが求められます。参考書の該当ページを探し、ウェブで検索キーワードを入力しているうちに30秒は経過してしまうでしょう。**このことから、実質的に全てをカンニングで済ませることは不可能です。**

そのため、どうしてもわからない点をあらかじめ整理しておくのが無難です。ある意味この情報整理（カンペ作り）も重要な事前作業となってきます。

G検定は今後さらに適応拡大が見込まれる人工知能の領域で、可能性を広げるチャンスを高められる資格です。合格率は高めですが問題数が多く、AIの知識がない方は2か月程度の勉強期間を確保する必要があります。

ただし、内容的には基礎レベルに相当するため、データ関連のエンジニアを目指す方は最初のステップとして受験し、さらに専門的な知識吸収を進めるのがいいでしょう。**G検定を足掛かりにすれば、今よりもっと条件のいい職場に転職できる可能性もあります。**

しかし、実際に転職する場合、資格やスキルを活かした転職先が本当に見つかるのか不安な方も多いでしょう。

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=acv12_2)です。 

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G検定は広範囲の知識と経験を持つ、ジェネラリスト向けの資格です。デジタルトランスフォーメーション（DX）での活用が期待されており、人気が上がっています。ここではG検定の試験概要・出題範囲・難易度・合格率から試験対策の進め方まで解説していきます。

G検定のGはジェネラリストを指し、ジェネラリスト検定とも言います

G検定はディープラーニングの概要を中心に出題され、合格率は高めです

エンジニア向けE資格の事前準備や、新人教育として人工知能（AI）の基礎知識が得られます

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！

## 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。試験は3月・7月・11月と年3回開催されており、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。

*【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。

辞書作成ツールを利用すると、出題キーワードから簡単に用語集が作れる点が便利です。辞書作成のフリーソフト、シェアウェアなどを見つけて自分専用のカンペを作成できます。

プログラミングスキルのある方は、G検定向けの辞書サイトを自身で作ってみるという方法もあります。作成した用語集は移動中やスキマ時間にスマホやタブレットで確認できるようにしておけば、学習はさらに効率的になります。

以上3つ（Excel・用語集作成・辞書サイト作成）をご紹介しました。こうして作成したカンペは逐次アップデートができるため、G検定合格後も座右のツールとして活躍することでしょう。

【参考】: [G検定の試験出題範囲（シラバス）2021](https://www.jdla.org/download/g-syllabus_2021/#)

### カンペ作成に用いる教材は何を使えばいい？

先ほどご紹介した**「G検定の試験出題範囲（シラバス）」を網羅するものとして、どんな教材があるのか**という視点から探してみました。これらの教材をうまく活用して独自のカンペを作成していけば、合格に大きく近づけるでしょう。

*1.[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](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798157559)*

G検定の公式テキストであり、試験の出題範囲に対する網羅性が高いテキストと言えます。フルカラーでビジュアル性に優れ、また重要語句は太字になっているなど、読みやすく分かりやすいのが特徴です。章末には練習問題も付いており、直ぐに理解度が分かる点もおすすめポイントの1つです。

▪監修：一般社団法人日本ディープラーニング協会
▪著者：浅川 伸一、江間 有沙、工藤 郁子、巣籠 悠輔、瀬谷 啓介、松井 孝之、松尾 豊
▪発行日：2018年10月22日
▪価格：3,080円（税込）
▪出版社：翔泳社
▪仕様：A5・344ページ

*2.[これ1冊で最短合格 ディープラーニングG検定ジェネラリスト 要点整理テキスト&問題集](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798057309.html)*

数式を極力使わず、分かりやすさと図解による説明が特徴です。G検定向けの参考書ですが、ディープラーニングの全体像を理解したい学生や一般の方にも適しています。*先に紹介した深層学習教科書ディープラーニングG検定公式テキスト』で基礎を学び、その補強と応用編して使う*と良いでしょう。

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