G検定の難易度や勉強方法は？メリットや活用方法を紹介

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2024年12月7日2025年2月4日

AI技術が日常生活やビジネスに浸透する中、AIに関する知識を持つ人材の需要が急速に高まっています。その中で、AIの基礎知識を証明できる資格として注目されているのが「G検定（ジェネラリスト検定）」です。

AIを活用するための知識を幅広く学びたい方、またはビジネスにAIを取り入れたい方にとって、この資格は大きな価値を持ちます。

本記事では、G検定の概要や難易度、効率的な勉強方法、さらに資格取得のメリットや活用方法について詳しく解説します。AI分野の第一歩を踏み出したい方は、ぜひ最後までご覧ください。

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G検定とは？

G検定（ジェネラリスト検定）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が認定する資格で、AI技術に関する基礎的な知識を持ち、ビジネスやプロジェクトで活用できる人材を育成することを目的としています。

この資格は、AI技術を「使う」視点で学びたい方に最適で、特に非エンジニアのビジネスパーソンや管理職にも適した内容となっています。

項目	詳細
資格認定団体	一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）
試験日程	年に6回（2025年　1.3.5.7.9.11月に実施予定）
受験費用	一般：13,200円（税込）学生：5,500円（税込）
受験会場	オンライン形式（自宅など好きな場所で受験可能）
出題範囲	– AIの基礎知識 – 機械学習・ディープラーニングの概念 – AI活用事例 -法律・倫理規定
出題形式	多肢選択式・160問程度
試験時間	120分
申し込み方法	JDLA公式ウェブサイトからオンライン申し込み https://www.jdla.org/certificate/general/
受験資格	特になし（誰でも受験可能）

G検定の難易度や勉強時間

G検定は、AIや機械学習に関する基礎的な知識を問う資格であり、特に非エンジニアのビジネスパーソンにも挑戦しやすい内容になっています。しかし、その範囲は広く、適切な準備が求められます。

難易度や必要な勉強時間

項目	詳細
AI未経験者（AIや機械学習の知識がない場合）	50～100時間
基礎知識がある方（ITやデータ分析経験者）	30～50時間
実務経験者（AI関連の業務経験者）：	20時間程度

効率的に学ぶためには、公式教材や参考書を活用しつつ、過去問や模擬試験を解きながら理解を深めるのがおすすめです。

合格率

G検定の合格率は約60～70%とされており、適切な対策を行えば十分合格が狙える試験です。

試験範囲

出題範囲は、AIやディープラーニングの概念、活用事例、倫理規定にまで及びます。特に数学やプログラミングの深い知識は不要ですが、専門用語や技術的な内容を理解する必要があります。

G検定とE資格の違い

G検定とE資格は、どちらもAIに関連する資格ですが、目的や対象者に大きな違いがあります。

対象者の違い

G検定
AI技術を活用したいビジネスパーソンやプロジェクト推進者向け
E資格
ディープラーニングを実践的に開発・運用するエンジニア向け。

試験範囲と内容

G検定
AIの基礎知識や活用事例、倫理規定を幅広く学ぶ。
E資格
数学やディープラーニングの理論・アルゴリズムに特化した深い知識が必要。

受験資格

G検定
誰でも受験可能。
E資格
JDLA認定講座の修了が必須。

G検定の特徴

G検定は、AIを「理解し、活用する」ための基礎知識を学べる資格で、特に非エンジニアの方にとって入り口となる資格です。一方、E資格はエンジニア向けの専門性の高い資格で、実践的な技術力を証明するものです。自分の目的やキャリアプランに合わせて選ぶことが重要です。

G検定を取得するメリット

G検定を取得することで、AI技術に関する基礎知識を証明できるだけでなく、ビジネスやキャリアアップの面でも多くのメリットがあります。

AIの基礎知識の証明をアピールできる

G検定の取得により、AIに関する知識を体系的に学んだことが証明されます。これにより、AIプロジェクトへの参画や、顧客や上司に対して自信を持って説明するスキルが身につきます。

特に、AI技術を用いたビジネス戦略や意思決定に携わる方にとって、大きなアピールポイントとなります。

IT領域全般の転職や就職に活用できる

G検定はAIに関する幅広い知識を持つことを示す資格であり、IT関連職種への転職や就職の際にプラスとなります。

特に、ITコンサルタントやデータサイエンティストなど、AIを活用する職種では資格を持つことで他の候補者との差別化を図ることが可能です。また、DX推進を目指す企業でも評価される傾向にあります。

AIをビジネスに活用できるイメージができる

G検定を取得することで、AIをどのようにビジネス課題解決に活用できるかの具体的なイメージを持てるようになります。製造業の異常検知やマーケティングのデータ分析、顧客対応の自動化など、業界ごとの活用方法を学べます。

また、非技術者とも議論をリードする力が養われ、DX推進や新しいビジネスモデルの構築にも貢献できます。資格取得は、AIを活用したビジネス変革の第一歩となるでしょう。

G検定の勉強方法

G検定を効率的に合格するには、適切な勉強方法を選び、計画的に学習を進めることが重要です。必要な勉強時間の目安は、初心者で50～100時間、ある程度の知識がある方なら30～50時間ほどです。本節では、具体的な勉強方法を3つご紹介します。

G検定の参考書を利用する

公式テキストである「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」を活用するのが最も基本的な学習方法です。

特徴

G検定の出題範囲を網羅。AIの基礎知識や機械学習・ディープラーニングの概念が丁寧に解説されています。
最新のAI活用事例や倫理規定など、実務に活かせる知識も収録。
試験対策として頻出テーマが強調されている。

活用方法ポイント

章ごとに理解度を確認しながら進め、分からない部分は繰り返し読み直しましょう。過去問や模擬試験と組み合わせることで、より効果的な学習が可能です。

G検定の体験ブログや模擬試験サイトを利用

体験談や模擬試験は、実際の試験の流れや難易度を把握するのに役立ちます。

おすすめブログ
「AIの基礎がわかる！」では、G検定受験のリアルな体験談が紹介されています。試験のポイントや勉強方法、注意点を具体的に知ることができます。
模擬試験サイト
「Study-AI」では、無料で模擬試験を受けられます。試験の出題形式に慣れることができ、時間配分や弱点の発見にも役立ちます。
活用方法
試験直前の確認として模擬試験を活用し、結果を元に復習を行うと効果的です。また、体験談を読むことで受験のモチベーションも高まります。

G検定の講座を受講する

より効率的に学びたい方には、JDLA認定の講座を受講するのがおすすめです。
特に「AI研究所のG検定講座」は受験者から高い評価を得ています。

受講期間：1～3か月（受験スケジュールに応じたプラン）

費用：他の講座と比べて手頃で、費用対効果が高いと評判。

受講後サポート：講座修了後も模擬試験や質問対応などのフォローが充実。

おすすめポイント

試験範囲を完全網羅：公式テキストに加え、講義資料や問題演習で理解を深められます。
現役エンジニアによる指導：AIの実務に精通した講師が解説するため、現場で役立つ知識も得られます。
オンライン学習で柔軟性：録画講義やライブ授業が提供され、自分のペースで学習が可能です。

活用方法
基礎から応用まで一貫して学べるため、初心者にもおすすめ。受講後は模擬試験や過去問でさらに理解を深めましょう。

G検定合格を目指すには、参考書や体験ブログ、講座などを活用し、自分に合った学習スタイルを選ぶことが重要です。特に、講座を利用すると短期間で効率よく知識を習得できるため、忙しい方や初学者には大きな助けとなるでしょう。

G検定が役立つ職種や求人

AI技術の発展とともに、G検定の資格は幅広い職種で活用されるようになっています。G検定を取得することで、AIやデータ活用に関する知識を証明し、AI関連業務やデータ分析が求められる職種への転職やキャリアアップの可能性が広がります。以下では、G検定が特に役立つ職種を詳しくご紹介します。

ITコンサルタント

ITコンサルタントは、企業のIT戦略を策定し、AIやデジタル技術を活用したソリューションを提案する職種です。G検定で学ぶAIの基礎知識や活用事例は、クライアントの課題解決に直接役立ちます。

主な業務内容

AIやデータ活用を含むIT戦略の立案
DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進サポート
クライアントへのAIソリューションの提案と導入支援

平均年収

約５００万

求人の特徴

G検定を持つことで、AI活用に強みを持つITコンサルタントとしての価値を高められます。特に、AI導入を検討する企業が増えている現状では、AI知識を備えた人材の需要が高まっています。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、膨大なデータを分析し、意思決定に役立つインサイトを提供する職種です。G検定で得た知識は、データの分析や機械学習モデルの活用に応用できます。

主な業務内容

大規模データの解析とモデリング
機械学習を活用した予測モデルの構築
ビジネス課題を解決するためのデータ戦略提案

平均年収

約７００万

求人の特徴

AIを活用した分析ニーズが高まる中、G検定はデータサイエンティストを目指す人にとって第一歩となります。求人の多くは高年収が期待され、専門スキルを持つ人材が優遇される傾向にあります。

データベース管理者

データベース管理者（DBA：Database Administrator）**は、企業のデータベースを設計・運用し、効率的かつ安全にデータを管理する職種です。G検定で学ぶAIの活用知識は、データベースの高度な分析や最適化に貢献します。

主な業務内容

データベースの設計・保守・最適化
データ分析用基盤の構築
セキュリティ管理やデータの効率的な運用支援

平均年収

約７００万

求人の特徴

ビッグデータを扱う企業では、AIを活用したデータベース管理が注目されています。G検定を取得することで、AI技術を取り入れた効率的なデータ運用が可能となり、キャリアの幅が広がります。

G検定は、AI活用に関連するさまざまな職種で役立つ資格です。特に、ITコンサルタントやデータサイエンティスト、データベース管理者など、AIを活用する職種では資格を持つことで採用やキャリアアップのチャンスが増えます。資格取得を通じて、AI時代に求められるスキルを証明し、ステップアップに役立てましょう。

G検定が意味ないと言われる理由

似ている資格が多くなってしまった

AI関連資格が増加する中で、G検定は「似たような資格が多い」と思われがちです。E資格や他のAI関連資格も普及し、G検定の位置づけがわかりにくいと感じる人もいます。このような状況が、「G検定が意味ない」と言われる理由の一つです。

ポジティブな見解

しかし、G検定はAIの基礎知識を幅広く学べる唯一の資格であり、初心者にとって最適なステップです。特に非エンジニアでも受験しやすく、ビジネスパーソンや管理職がAI活用の第一歩を踏み出すために大いに役立ちます。他資格との差別化を意識し、自分の目的に合わせて資格を選ぶことで、その価値を最大化できるでしょう。

E資格などと比べると専門性が不足

G検定は、AIの基礎知識を学ぶ資格であるため、E資格のような高度な専門性を求められる資格と比べると「実務向きではない」との意見もあります。技術開発に直接関わるエンジニアには物足りないと感じられる場合があります。

一方で、G検定は「専門的な知識を持たなくてもAIの全体像を理解できる」ことが強みです。AIを活用するプロジェクトリーダーやビジネスパーソンにとって、技術者とコミュニケーションを円滑に行い、AI導入の意思決定をサポートする上での重要な基盤となります。技術とビジネスの架け橋としての役割を担える資格です。

資格の認知度が低い

G検定は、AI関連資格としてはまだ認知度が低いのが現状です。企業によっては資格の存在を知らない場合もあり、その価値を理解してもらえないケースがあります。この点が「意味がない」と言われる原因の一つです。

しかし、AIやDXが進む中で、G検定の認知度は徐々に向上しています。また、資格そのものの価値だけでなく、学んだ知識をどのように活用するかが重要です。取得者自身がAI活用を通じて成果を上げることで、資格の評価も自然と高まるでしょう。今後の市場拡大に伴い、G検定の価値もさらに向上していくと期待されます。