G検定とは？難易度や合格率、試験範囲や勉強方法を解説

AIやディープラーニング(※)の基礎知識、ビジネス活用力が問われる認定資格「G検定」。業種や文系・理系を問わず、多くの方が取得している注目の資格の1つです。

本記事では、G検定の概要やE資格との違いをはじめ、最新の試験概要や出題内容、合格率の推移、難易度が高い理由、取得するメリットなどを受験者が知りたいポイントに沿って詳しく解説しつつ、おすすめの勉強方法についてもお伝えします。

Ｇ検定に興味のある方、これからＧ検定の勉強を始めようとしている方はぜひ最後までご覧ください。

※ディープラーニング：機械学習の一種で、大量のデータから自動的に特徴を発見することができる人工知能技術のこと

G検定とは？

G検定は、AIやディープラーニングの基礎を幅広く学べるため、AIを活用したビジネス企画やプロジェクト推進に携わる人、将来AI関連分野で活躍したい学生、ITスキルを強化したい社会人におすすめの資格です。理解を深めることで、実務での活用力や企画提案力の向上につながります。

G検定取得者の需要は高まっている？

IT人材の需要が高まる中で、G検定取得者には高い需要があります。

AIとディープラーニングに特化した資格であるG検定を取得していると、DXが進む現代社会で求められる知識を持っていることが証明できます。就活や転職活動ではG検定取得者であるという点で周囲と大きく差をつけることができ、キャリア構築を優位に進められるでしょう。

今後IT業界やAI業界で働きたいと考えている方は、早めにG検定を取得しておくことをおすすめします。

G検定が意味ないと言われる理由は？

G検定が「意味がない」と噂される主な理由は、資格を取るだけでプログラミングができるようになるわけではないためです。しかし、ビジネスにおける共通言語としてAIの知識を持つことの価値は年々高まっています。

実務での需要や、ビジネスにおける共通言語として活用できるというメリットを考えれば、決して意味のない資格ではありません。挑戦を迷っている方は、この機会にチャレンジしてみましょう。G検定は近年価値の増している意味のある資格です。

G検定とE資格の違いについて

G検定と同様にディープラーニング活用におけるリテラシーを問われるものに「E資格」がありますが、G検定がビジネス向けであるのに対し、E資格はエンジニア向けと対象者が異なります。

難易度としてはE資格のほうが高く、G検定には受験資格や条件はありませんが、E検定は過去2年以内にJDLA認定プログラムを修了していることが受験条件となっています。

G検定の試験概要

G検定の試験概要は以下の通りです。

名称	G検定
概要	AI・ディープラーニングの基礎知識を持ち、適切な活用方針の決定ができることや事業へ活用できるスキルと知識があることを証明する。
主催	一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）
【オンライン】試験日程・申込期間 (2026年)	第1回：1月10日（土）13：00～ （受験申込受付期間：2025年11月14日（金）〜2025年12月26日（金）） 第2回：3月6日（金）16：00～・7日（土）13：00～※2日間開催 （受験申込受付期間：2026年1月16日（金）〜2025年2月26日（木）） 第3回：：2026年5月9日（土）13:00〜 （受験申込受付期間：2026年3月13日（金）〜2026年4月30日（木）） 第4回：2026年7月3日（金）16:00〜・4日（土）13:00〜 ※２日間開催 （受験申込受付期間：2026年5月15日（金）〜2026年6月25日（木）） 第5回：2026年9月5日（土）13:00〜 （受験申込受付期間：2026年7月10日（金）〜2026年8月28日（金）） 第6回：2026年11月6日（金）16:00〜・7日（土）13:00〜 ※２日間開催 （受験申込受付期間：2026年9月11日（金）〜2026年10月29日（木））
【会場試験】日程・申込期間 (2026年) ※開催期間中に試験会場にて受験する方式。個人で受験可能な日程と会場を選択し申し込みをする。	第1回：実施なし 第2回：3月6日（金）～8日（日）※3日間開催　 （受験申込受付期間：2026年1月16日（金）〜受験日の３日前23：59まで） 第3回：：2026年5月8日（金）〜　5月10日（日）※3日間開催 （受験申込受付期間：2026年3月13日（金）〜〜受験日の３日前23：59まで） 第4回：実施なし 第5回：2026年9月4日（金）～　2026年9月6日（日）※3日間開催 （受験申込受付期間：2026年7月10日（金）〜〜受験日の３日前23：59まで） 第6回：実施なし
受験資格や条件	特になし
費用	一般：¥13,200　学生：¥5,500 (2年以内の再受験：上記の半額)
会場	オンライン試験：オンライン実施（自宅受験）　/　会場試験：オンサイト実施（会場受験）
試験時間	オンライン試験：100分　/　会場試験：120分
出題される問題	知識問題（多肢選択式・145問程度）
出題範囲	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（ディープラーニング）の概要、機械学習（ディープラーニング）の手法、AIの社会実装に向けて、AIに必要な数理・統計、AIに関する法律と契約、AI倫理・AIガバナンス
申し込み方法	公式サイトから申し込み
公式HP	JDLA

G検定の難易度が高いとされる理由

G検定は一般的に難易度が高いと言われている資格です。

G検定の難易度が高いとされる理由には、主に以下の2つが挙げられます。

• ITに関する知識がある方のほうが合格率が高く、IT未経験者にとっては難しく感じるから
• 出題範囲が広く、0から勉強するには時間と労力がかかるから

ここでは、G検定が高難易度資格と言われる理由について解説します。

ITに関する知識がある方のほうが合格率が高い傾向にある

【職種別合格者数と割合】

職種	合格者数	全体の割合
情報システム・システム企画	1,473	21.53%
その他	1,257	18.37%
営業・販売	1,028	15.02%
研究・開発	894	13.06%
企画・調査・マーケティング	588	8.59%
学生	424	6.20%
総務・経理・人事	378	5.52%
生産・製造	283	4.14%
経営・社業全般	191	2.79%
経営企画	186	2.72%
未回答	141	2.06%
総計	6,843	100.00%

【業種別合格者数と割合】

業種	合格者数	全体の割合
情報処理・提供サービス業	1,349	19.71%
金融・保険業、不動産業	1,040	15.20%
ソフトウェア業	975	14.25%
製造業	801	11.71%
サービス業	499	7.29%
運輸・通信業	413	6.04%
大学生	234	3.42%
卸売・小売業、飲食店	231	3.38%
不明	180	2.63%
無職、その他	161	2.35%
建設業	153	2.24%
官公庁、公益団体	150	2.19%
電気・ガス・熱供給・水道業	140	2.05%
コンピュータ及び周辺機器製造または販売業	134	1.96%
調査業、広告業	103	1.51%
大学院生	93	1.36%
医療・福祉業	76	1.11%
教育（学校、研究機関）	48	0.70%
専門学校生	36	0.53%
高等専門学校生	10	0.15%
高校生	9	0.13%
農業、林業、漁業、鉱業	6	0.09%
中学生	2	0.03%
総計	6,843	100 %

出典： 　「2026年 第3回 G検定（ジェネラリスト検定）」オンライン試験/会場試験の開催結果を発表（8,305名が受験し、6,843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】

G検定の受験者には、仕事や専門学校、大学などでAIについて元々関わりがある方が少なくありません。

JDLAが公表した22026年のG検定合格者のうち、19.71％はAIに関連する職種(研究・開発・情報システム・システム企画)であり、14.25％がソフトウェアや情報、コンピューターに関わる業種であることがわかります。

合格者のうち3割程度はAIやコンピューターに関わる仕事で既に知識がある方といえるでしょう。

出題範囲が広く回答時間が短い

G検定は出題範囲が広く、問題数が多いことなども高難易度資格と言われる理由です。

AIに関する基礎知識だけではなく、応用的・実践的な内容や歴史、現在議論されていることについてなど幅広く問われるほか、数学や統計学の問題もあるため、勉強量が多くなります。

また、試験時間の短さに対して問題数が非常に多く、オンライン試験では100分、会場試験では120分で145問程度の問題数を解く必要があります。1問あたりにかけられる時間は数十秒程度しかありません。

広い分野から出題される内容を、ハイペースで回答していかなければならないため、試験としての難易度が高いとされています。

G検定の受験者数と合格率について

ここでは、実際のG検定受験者数と合格率について公式が発表している情報をもとに解説します。

G検定の受験者数

出典：G検定ご紹介資料 – 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】

G検定の受験者数と合格者は年々増加しており、業界を通じて注目度が上がってきていることが推察できます。AIの普及や進化に伴い、AIを扱えたりリテラシーを備えたりしている人材に対する需要が急増していることを受け、自分自身の市場価値を高めるためにG検定を受験する方が増えているのでしょう。

AIやディープラーニングの汎用化や、それに伴う人材の需要から受験者数が増加していることが考えられます。

受験者全体の合格率

2026年 第3回開催時の直近3年分の全体合格率は以下のように推移しています。

開催回	受験者数	合格者数	合格率
2024 第1回	3,291	2,398	72.87%
2024 第2回	5,527	3,760	68.03%
2024 第3回	3,044	2,236	73.46%
2024 第4回	4,140	3,080	74.40%
2024 第5回	4,917	3,689	75.03％
2024 第6回	6,850	5,027	73.39％
2025 第1回	4,633	3,414	73.69％
2025 第2回	6,401	4,776	74.61％
2025 第3回	4,284	3,501	81.72％
2025 第4回	7,440	5,833	78.40％
2025 第5回	7,924	6,051	76.36％
2025 会場	553	360	65.10％
2025 第6回	10,350	8,005	77.34％
2026 第1回	8,529	6,718	78.77％
2026 第2回 オンライン	10,483	8,264	78.83％
2026 第2回 会場	1,544	1,001	64.83％
2026 第3回 オンライン	6,824	5,802	85.02％
2026 第3回 会場	1,481	1,041	70.29％

出典：  2026年 第3回 G検定（ジェネラリスト検定）」オンライン試験/会場試験（8,305名が受験し、6,843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】

全体の合格率は、各回60～80％程度です。直近の実施回である2026年 第3回オンライン試験では、合格率85.02％という非常に高い水準を記録し、5,802名もの合格者が誕生しました。

近年は年に複数回開催しているため、一回当たりの受験者数は少なく見えますが、2025年には年間約40,000人の方が受験しています。 1回あたりの受験者数は増減しつつも、全体的に見て大きく増加傾向にあることがわかります。変化の激しいAI時代において、いかに多くの人が注目し、高い関心を寄せているかがうかがえます。

年代別の合格率について

2026年第3回試験（オンライン試験/会場試験）では、年代別の合格率は以下の通りでした。

年代	合格者数	全体の割合
10代	54	0.79%
20代	2,483	36.29%
30代	1,869	27.31%
40代	1,495	21.85%
50代	810	11.84%
60代	125	1.83%
70代	3	0.04%
不明	4	0.06%
総計	6,843	100%

出典：  2026年 第3回 G検定（ジェネラリスト検定）」オンライン試験/会場試験（8,305名が受験し、6,843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】

最も合格者数が多かったのは20代で、次いで30代の合格者数が多い結果でした。

キャリアアップを目指している方や、AIの需要に先駆けて受験した方などが多いと考えられます。

職種別の合格率について

2026年第3回試験（オンライン試験/会場試験）の職種別の合格率は以下の通りです。

職種	合格者数
情報システム・システム企画	1,473
その他	1,257
営業・販売	1,028
研究・開発	894
企画・調査・マーケティング	588
学生	424
総務・経理・人事	378
生産・製造	283
経営・社業全般	191
経営企画	186
未回答	141
総計	6,843

出典： 2026年 第3回 G検定（ジェネラリスト検定）」オンライン試験/会場試験（8,305名が受験し、6,843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】

「その他」を除き、合格者数が多かったのは「情報システム・システム企画」次いで「営業・販売」でした。

既に知識のあるIT・開発系の職種の方々の合格数が多いことはもちろんですが、近年の企業におけるIT化・DX化推進の流れを受けて、営業・販売といったビジネス現場に携わる人たちの関心の高さが、この結果から見えてきます。

G検定を取得するメリットとは？

G検定を取得することには、以下のようなメリットがあります。

• ディープラーニングの知識が身につく
• 就活や転職で武器になる
• JDLA運営の合格者コミュニティに参加できる

ディープラーニングの知識が身につく

G検定を取得する過程で、幅広いディープラーニングの知識を身につけられるというメリットがあります。

G検定は出題範囲が広いため勉強する内容も多く、たくさんの知識が身につきます。

ディープラーニングに対して理解が足りていなかった部分をきちんと学ぶことができるでしょう。

就活や転職で武器になる

IT人材が不足している近年、G検定のようなハイレベルな知識を持つ人材には高い需要があります。

AI市場の拡大に合わせ、今後はさらにIT人材の需要が高まるでしょう。

就活や転職でG検定を取得していることは強みとなり、大きな武器となります。AI関連企業への就職や転職を考えている方にとって、G検定の取得は大きなメリットです。

JDLA運営の合格者コミュニティに参加できる

G検定に合格すると、日本最大級のAIコミュニティである「CDLE（シードル）」への参加資格が得られます。CDLEとは、「Community of Deep Learning Evangelists」の略称であり、試験の合格者だけが集まる限定のネットワークです。コミュニティ内では、最新技術の情報交換や自主的な勉強会、メンバー同士の交流が活発に行われています。

学生のうちから現役のエンジニアや企業のDX担当者と繋がれる機会は、滅多にありません。こうした質の高いコミュニティで社会人との人脈を築くことは、刺激になるだけでなく、将来の就職活動やキャリアの選択肢を広げる貴重なきっかけになります。

G検定の後にE資格の取得を考えている方にとっても、情報交換やスキルアップの機会は重要であるため合格後はぜひ参加しましょう。
JDLA公式コミュニティ：CDLEについて

実際の業務に役立つ

G検定を取得する最大のメリットは、AIの専門用語や仕組みを正しく理解することで、エンジニアやデータサイエンティストと「共通の言語」で円滑にコミュニケーションができるようになる点にあります。これにより、プロジェクトの進行が圧倒的にスムーズになり、的確な意思疎通が可能になります。

また、ビジネスの現場で真に求められるのは、技術そのものを作る能力だけでなく、「その技術をどう事業に活かすか」という企画力です。最新のAI活用事例や技術動向を体系的に学ぶことで、自社の事業にどう活かせるかを考える力が実務に直結する能力として身につき、キャリアの幅も大きく広がります。

G検定はプログラミングのコードを書く試験ではないため、文系出身者であってもITやDXを主導する立場を目指せます。専門技術の細かい中身は分からなくても、全体を指揮するリーダーとしての価値を高めることが可能です。

理系だけの資格と思われがちですが、文系にこそ大きなメリットがあります。

最新のAIトレンドや法律・倫理リスクに強くなる

G検定では、技術的な内容だけでなく、AIの活用に伴う法律や倫理的なリスクについても学びます。

人工知能を利用する際には、著作権の侵害や個人情報の漏洩といった社会的な問題に気を配らなければなりません。倫理とは、社会生活において守るべき正しい行動の基準やモラルのことです。

G検定の学習によって、どのようなデータの使い方が法律に触れるのか、何が炎上リスクになるのかを学べます。企業が安全にAIを導入するためのリスク管理能力が身につくため、ビジネスの現場で重宝されます。

G検定の出題範囲

G検定の出題範囲は、AIやディープラーニングの基礎知識から最新トレンドまでを網羅した技術的な分野と、AIの活用に不可欠な法律・倫理に関する分野の2つの軸で構成されています。

ここでは、各分野で出題される内容についてそれぞれ紹介します。

1.人工知能（AI）とは

人工知能の定義、分類、AIの成り立ち、AI効果(※)、人工知能とは何かなどが問われる分野です。

AI分野で議論される問題等も扱われ、ディープラーニングの基礎知識や背景について広く理解する必要があります。

(※)AI効果：人工知能で実現した技術が普及すると、人々がそれは知能ではなく単なる自動計算だとみなす現象のこと

• 人工知能（AI）の定義
• 人工知能分野で議論される問題

2.AIをめぐる動向

AIの歴史（第1次〜第3次ブーム）や、それぞれの時代で中心となったシステム、専門用語について問われる分野です。

第1次AIブームの主役となった「探索・推論」、第2次AIブームの主役「知識表現・エキスパートシステム」、そして今まさに私たちが直面している第3次AIブームの主役「機械学習・ディープラーニング（深層学習）」それぞれに関して出題されます。

各システムの歴史的な背景や特徴、具体的な手法（どういった仕組みや計算手順で動作しているか）についての深い理解が問われます。

• 探索と推論
• 知識表現とエキスパートシステム
• 機械学習
• ディープラーニング

3.機械学習の概要

機械学習の基本的な理論や、データの学習方法を扱う分野です。

代表的な学習方法である「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つの学習タイプに加え、機械学習を利用する際に重要な「モデルの選択・評価（最適なモデルの選択基準や、正解率を測る評価方法など）」についても登場します。

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 強化学習
• モデルの選択・評価

4.ディープラーニングの概要

ディープラーニングの仕組み、実現のために用いられる方法、学習に用いられるアルゴリズム(※1)について問われる分野です。

ニューラルネットワーク(※2)の基礎的な知識と幅広いディープラーニングの手法について理解しておく必要があります。他にも、活性化関数や誤差関数など、ディープラーニングを利用する上で必須となる知識についても出題されます。

(※1)アルゴリズム:問題を解決するための手順や計算方法のこと

(※2) ニューラルネットワーク：人間の脳の神経回路を模した数理モデルで、ディープラーニングの基礎となる仕組みのこと

• ニューラルネットワークとディープラーニング
• 活性化関数
• 誤差関数
• 正則化
• 誤差逆伝播法
• 最適化手法

5.ディープラーニングの要素技術

ディープラーニングの学習をさらに効率化させたり、AIの精度（パフォーマンス）を限界まで高めたりするための拡張技術を扱う分野です。

大量のデータを効率よく処理するための工夫や、より複雑なネットワーク構造に関する技術、さらには限られたデータでもAIを賢く育てるための「データ拡張」といった実務的なテクニックについても出題されます。

基礎から一歩進んだAIを実務で使えるレベルに磨き上げるための具体的な仕組み（AIを構成するネットワーク層の役割や最新のアルゴリズム）について、より深く理解する必要があります。

• 全結合層
• 畳み込み層
• 正規化層
• プーリング層
• スキップ結合
• 回帰結合層
• Attention
• オートエンコーダ
• データ拡張

6.ディープラーニングの応用例

画像認識や音声処理、人が使っている言語を処理・分析する「自然言語処理」システムなどの具体的なモデルについて問われる、試験の「最重要分野」です。近年トレンドの「生成AI」や「大規模言語モデル（LLM）」の仕組みもここに含まれます。

実際に我々が利用している技術の深い理解にも触れる内容となっており、実務でAIを安全かつ効率的に動かすための最先端のテーマについて深く理解する必要があります。

• 画像認識
• 自然言語処理
• 音声処理
• 深層強化学習
• データ生成
• 転移学習・ファインチューニング
• マルチモーダル
• モデルの解釈性
• モデルの軽量化

7.AIの社会実装に向けて

AIプロジェクトを実際のビジネスの現場で進める際の手順、データの収集方法といった基礎的な部分から、AIプロジェクトを世に出す局面で注意すること、世に出した後のメンテナンスやサービス終了後の処理までといった「全過程を一貫して管理する方法（AIのライフサイクル）」についても問われます。

• AIプロジェクトの進め方
• データの収集・加工・分析・学習

8.AIに必要な数理、統計知識

AIや機械学習を理解・最適化（※）する上で必要となる、数学と統計学の基礎を問われる分野です。

※最適化：システムをあらかじめ設定された基準と照らし合わせて、最も望ましい状態にすること

• 確率・統計の基礎（統計検定3級程度の基礎的な知識）
• 中央値・外れ値・標準偏差・平均・分散
• 正規分布・相関係数

9.AIに関する法律と契約

AIを開発・利用する際に、絶対に破ってはいけない法的ルールや、トラブルを防ぐための契約の結び方などについて問われる分野です。著作権法や個人情報保護法といった法律の知識から、企業間でAI開発を依頼する際のルール（AI開発委託契約・サービス提供契約）まで、ビジネスに直結する内容が出題されます。

• 個人情報保護法
• 著作権法
• 特許法
• 不正競争防止法
• 独占禁止法
• AI開発委託契約
• AIサービス提供契約

10.AIガバナンス

AIの悪用リスクやバイアス（偏見）、セキュリティ、環境保護など、企業や社会がAIとどう安全・健全に付き合っていくべきかの「倫理指針」を学ぶ分野です。

AIが差別的判断をしていないかの公正性や、システムがブラックボックス化していないかの透明性、社会的な信用を失わないために構築すべき管理体制（AIガバナンス）のガイドラインについても出題されます。

• 国内外のガイドライン
• プライバシー
• 公平性
• 安全性とセキュリティ
• 悪用
• 透明性
• 民主主義
• 環境保護
• その他の重要な価値（AIが社会に与える様々な課題の理解）
• AIガバナンス（AIを健全に運用をするための体制と知識）

G検定におけるおすすめの勉強方法

おすすめの勉強方法をご紹介する前に、そもそもG検定に合格するには実際どのくらい学習が必要なのでしょうか？

出典：G検定ご紹介資料 -一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】

公式が発表しているアンケートの結果を見ていくと、G検定受験にあたって必要な勉強時間は、15〜50時間程度です。1日1時間の勉強で、1か月～2か月あれば合格ラインに立てるでしょう。

ただし、前提知識のない初心者の場合はさらに多くの時間が必要になる可能性があります。

ここでは、独学で勉強する場合と講座を受講する場合の2通りの勉強方法についてお伝えします。

1.独学で勉強する

独学でG検定の勉強をするなら、以下のような教材を活用するのがおすすめです。

• JDLA公式テキスト
• G検定対策問題集
• G検定対策スマホアプリ

JDLA公式テキスト

JDLAでは、公式でG検定対策テキストを発行しています。

通称「白本」と呼ばれ、G検定の試験内容を正確に把握、理解できる内容になっているため試験対策に欠かせません。最新シラバスに対応しており、第3版からは章末問題も一新されました。丁寧な解説付きで初心者でも安心して学べます。

試験の演習はもちろん、ディープラーニングの入門書としても役立つため1冊持っておいて損はないでしょう。

G検定対策問題集

問題内容や出題傾向を掴むために役立つのが、Ｇ検定の対策問題集です。

インプットとアウトプットを反復することで自分の中で知識を整理でき、より理解を深めることができます。

Ｇ検定対策問題集には色々なものがありますが、新シラバスに対応しているものや解説がわかりやすいもの、幅広い分野をカバーしているものを選ぶと良いでしょう。

G検定対策スマホアプリ

通学・通勤の移動中や、ちょっとしたスキマ時間を有効活用したいなら、Ｇ検定対策のスマホアプリを取り入れるのがおすすめです。

最新のシラバスに対応したアプリを選べば、テキストを開けない場所でもサクッと問題演習を行い、効率的に知識を定着させることができます。

定番として多くの受験生に選ばれているのが、株式会社スキルアップNeXtが提供する「G検定対策アプリ」です。アプリストアから1,200円ほどで購入できる買い切りのアプリで、最新のシラバスに対応した独自の対策問題を多数収録しています。

こうしたアプリには学習進捗の管理や苦手分野の可視化ツールも備わっているため、自分に合った使いやすいアプリで効率良く学習を進めましょう。

G検定模擬試験（過去問はない）

G検定には公式の過去問題集が用意されておらず、公式サイトで確認できるのは数問の例題・過去問のみとなっています。そのため、一般で公開されている模擬試験サイトの活用が有効です。試験の直前期には、インターネット上で公開されている無料の模擬試験を必ず受験しておきましょう。

模擬試験を繰り返すことで、本番の問題形式や難易度に慣れると同時に、知識の定着度や不足分野を効率的に確認できます。特にG検定は、AIの基礎理論から最新の事例、倫理や法律まで幅広く問われるため、体系的な学習と、学んだ知識をアウトプットする練習の両立が欠かせません。模擬試験を中心に据えることで、知識確認だけでなく時間配分感覚も養え、合格可能性を大きく高められます。

なお、利用する際は各サイトが最新の試験改定に対応しているか注意が必要です。特に、オンライン試験の試験時間はこれまでの120分から100分へと短縮されました。正しい時間感覚を身につけるためにも、制限時間の設定を必ず確認した上で模擬試験に挑戦しましょう。

【おすすめ模擬試験サイト】

• Study-AI（study-ai.com）
  直前対策200題以上+新シラバス対応約100題の合計300題以上を無料公開。120分形式。
• ディープロ EXAM
  2024年 第6回以降の試験範囲に対応。226問からランダム出題。制限時間120分。
• AVILEN スキルチェックテスト（avilen.co.jp）
  20問で知識レベルを簡易チェック可能。
• AI-Learning（minnade-ai-learn.com）
  分野別自由演習や複数パターンの模試で体系的に学習可能。模擬試験をいくつか公開しており各160問ずつの出題。

2.講座を受講する

特にIT初心者の場合、プロによる講義を受けることで体系的に幅広い知識を身につけることができるため、講座を受講してG検定対策をするのがおすすめです。

G検定に特化した短期講座の他、通信制大学や専門学校で勉強するという方法もあるので、予算や学習スタイル、スケジュールなどをそれぞれチェックし、自分に合った講座を選びましょう。

G検定合格に必要な勉強時間は？

G検定に合格するために必要な勉強時間は、一般的に30時間から50時間程度が目安です。1日に1時間から2時間ほどの学習を継続すれば、約1ヶ月で合格レベルに到達できます。

数学の複雑な計算問題や、プログラミング言語の記述を求められることはありません。暗記を中心とした知識の整理がメインとなるため、文系の方やIT初心者でも短期間で集中して取り組めます。

スキマ時間を有効に活用してスケジュールを組むことが、忙しい学生や社会人が合格するためのコツです。

関連記事：「G検定の合格に必要な勉強時間を知識レベル別に解説！勉強スケジュールも紹介」

【完全初心者向け】G検定に一発合格するための効率的な学習5ステップ

完全な初心者からでも、無駄なく最短で合格を手にするための勉強手順があります。

効率的な学習ガイドとして、以下の5つのステップをご紹介します。

1. 公式テキスト（白本）を1周読み、全体像を掴む
2. 分野別問題集（黒本）を解き、アウトプットを繰り返す
3. 最新のトレンド問題・AI法律・倫理ガイドラインをチェックする
4. 模擬試験（Web模試）を受けて時間配分の感覚を養う
5. 試験当日はスピード勝負！「検索環境（チートシート）」を整える

この5ステップについて順番に解説します。

1. 公式テキスト（白本）を1周読み、全体像を掴む

最初のステップとして、通称「白本」と呼ばれる『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1周通して読みましょう。

最初からすべての用語を完璧に暗記しようとする必要はありません。まずは「AIの歴史にはどのような流れがあるのか」「どんな技術が使われているのか」という全体像を把握します。分からない単語があっても立ち止まらず、まずは最後まで読み進めることが挫折しないコツです。

全体の大まかな流れを頭に入れることで、その後の問題演習がスムーズに進むようになります。

2. 分野別問題集（黒本）を解き、アウトプットを繰り返す

全体像を掴んだ後は、通称「黒本」と呼ばれる定番問題集を使って、繰り返し問題を解きます。

人間の脳は、教科書を読むインプットよりも、問題を解くアウトプットの段階で記憶が定着する仕組みになっています。間違えた問題にはチェックをつけ、なぜその答えになるのかを解説を読んで理解してください。黒本に載っている問題と似た形式の設問が、本番の試験でも数多く出題されます。問題集を最低でも2周から3周は解き、正答率を上げていくことが一発合格への近道です。

3. 最新のトレンド問題・AI法律・倫理ガイドラインをチェックする

テキストの学習に加えて、最新のAIトレンドや法律、倫理に関するガイドラインの確認が必要です。

G検定では、教科書に載っていないような、ここ1〜2年の間に登場した最新技術やニュースが出題されます。国の機関である個人情報保護委員会や総務省が発表している、AI活用のガイドラインに目を通しておくと安心です。生成AIの利用ルールや著作権に関する最新の動向は、試験でも狙われやすいポイントと言えます。日頃からニュースサイトやIT系の情報メディアをチェックする習慣をつけておきましょう。

4. 模擬試験（Web模試）を受けて時間配分の感覚を養う

試験の直前期には、インターネット上で公開されている無料の模擬試験を必ず受験してください。

G検定の最大の壁は、100分間で145問程度の膨大な問題量をこなす時間配分にあります。実際に時間を測って模試を解くことで、「どれだけのスピードで進めなければいけないか」を体感できます。

見直したい問題にフラグを立てて後回しにするなど、Web試験ならではの機能に慣れておくことも重要です。本番さながらの環境で一度練習しておくことで、当日の緊張や焦りを大幅に減らせます。

5. 試験当日はスピード勝負！「検索環境（チートシート）」を整える

G検定のオンライン試験は自宅受験であるため、試験中に分からない用語を調べることが認められています。ただし、すべての問題を調べている時間は一切ないため、あらかじめ調べやすい環境を作っておくことが重要です。自分で作成した用語集や、主要なキーワードをまとめたファイルを画面に並べておきましょう。

こうした試験中に参照する要約資料（早見表）のことを、ITの俗称で「チートシート」と呼びます。基本問題は即座に解答し、どうしても思い出せない問題だけをこのシートで調べるという割り切りが合格の秘訣です。

G検定資格を「ペーパー化」させない！企業が本当に求める「AI×経営」の視点

せっかく取得したG検定を、ただの紙の資格である「ペーパー化」で終わらせてしまってはもったいありません。

企業が本当に評価する、実務に活きる視点について以下の3点にまとめました。

1. ただの用語暗記で終わらせない！G検定の知識をビジネスに活かす方法
2. 会計や経営戦略の視点を掛け合わせることで市場価値が跳ね上がる理由
3. DXを推進する次世代のビジネスリーダー（ジェネラリスト）に必要な素養

それぞれの視点について詳しく見ていきましょう。

1. ただの用語暗記で終わらせない！G検定の知識をビジネスに活かす方法

G検定を本当の意味で役立てるには、用語の暗記にとどまらず、実際のビジネスシーンへの応用を考える必要があります。

企業が求めているのは、AIの定義をただ答えられる人ではなく、「このAI技術を使えば、自社の業務をどう効率化できるか」を提案できる人です。例えば、「飲食店の売上データをもとに来客予測AIを導入し、食材の廃棄を減らす」といった、具体的な活用策までをイメージできる力が必要とされています。

得た知識を企業の課題解決に結びつけて考える癖をつけることが、資格を実務に活かす第一歩です。

2. 会計や経営戦略の視点を掛け合わせることで市場価値が跳ね上がる理由

AIの知識に「会計」や「経営戦略」の視点を掛け合わせることで、あなたの人材としての価値は一気に高まります。

どれほど優れたAI技術であっても、導入にかかるコストに見合う利益が出なければ、企業は採用しません。企業の財務状態や売上、経費の流れを管理する「会計」の視点があれば、AI導入による費用対効果を数字で説明できます。コスト削減や利益拡大のシミュレーションを論理的に提示できる人材は、経営陣から非常に高く評価されます。

技術と数字の両方が分かる人材こそ、今のビジネス界で最も求められている存在です。

3. DXを推進する次世代のビジネスリーダー（ジェネラリスト）に必要な素養

これからの時代に必要なリーダーに求められるのは、「技術者と経営層の間に立って物事を翻訳する能力」です。専門的なエンジニアの言葉を理解しつつ、それを企業の利益に繋がる経営の言葉に変換して役員に説明する役割です。

このような調整役を担うためには、幅広い知識を持つジェネラリストとしての素養が欠かせません。G検定で学んだITの土台に、リーダーシップやビジネスの基礎知識を積み重ねていくことが大切です。技術の進化に流されず、組織を引っ張っていく次世代のビジネスリーダーを目指しましょう。

社会で通用する幅広い能力を身につけるなら、開志創造大学 情報デザイン学部

開志創造大学 情報デザイン学部は、完全オンラインで一度も通学せずに大学を卒業できる、通信教育課程の学部です。卒業時には「学士（情報学）」の学位を取得することができます。

ITやAIについての基礎から応用までを体系的に学ぶことができ、デジタル化が急速に進む現代社会で必要とされる人材を目指すことが可能です。

入学後、G検定の受験は必須ではないものの、授業内ではG検定で出題されるような最先端のAI・IT知識を網羅して学ぶため、授業をしっかり受講すれば自然とG検定への受験に挑戦できるレベルの知識が身につきます。

年々需要が高まっているIT人材。重要だということはわかっていても、時間やお金の問題で実際に学び始められていない方も多くいます。

授業は授業動画をオンデマンドで視聴するスタイルで、自分の好きな時間に好きな場所で学修を進めることができます。年間授業料25万円と、学びやすい学費設定のため、時間やお金が心配という方も安心して学ぶことができます。働きながら学びを検討している社会人の方から、自分のやりたいことや夢や目標のために今のライフスタイルを維持しながら学びたいと考えている学生の方まで、幅広い方におすすめの大学です。

まとめ

IT系の資格の中でも、AIやディープラーニングに特化した知識を証明できる「G検定」。

AIやディープラーニングの知識は、もはや一部のエンジニアだけのものではなく、あらゆるビジネスパーソンにとって必須の「共通言語」へと進化しています。G検定はまさにその知識を体系的に証明できる資格であり、E資格よりもビジネス向けの内容で、就活や転職、キャリアアップのために取得するという方も少なくありません。

G検定ではAI・ディープラーニングに関する幅広い内容が問われ、既に知識があれば1か月程度、初心者ならプラスアルファの勉強時間が必要であると言われています。過去問が存在しないという特徴はあるものの、最新シラバスに対応したスマートフォンアプリでのスキマ時間学習や、外部の無料模擬試験を活用したアウトプット対策を行えば、忙しい日々の中でも十分に一発合格を目指すことが可能です。特に近年実施されたオンライン試験時間の短縮といった最新の変更点には注意し、万全のタイムマネジメント感覚を養っておきましょう。合格率は高いものの、専門用語や専門的な知識が幅広く問われるＧ検定は高難易度資格とされており、誰もが簡単に合格できるものではありません。

それだけに、合格すれば就活や転職では強みとなります。変化の激しいAI時代を生き抜く強力な武器として、ぜひ一歩を踏み出し、G検定の合格を勝ち取ってください。

G検定の勉強は独学でも可能ですが、効率的かつ体系的に学習を進められて合格率も高まるので、通信制大学や短期講座で学習するのもおすすめです。

自分に合った方法で、高難易度資格であるG検定の合格を目指しましょう！