はじめに
この記事では、G検定の勉強方法、受験感想などについてまとめている。
G検定を受験する人の参考になれば幸いである。
2026年3月時点の内容になっているため、最新の情報は各自精査する必要がある。
G検定について
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）が実施する、
AI・ディープラーニングの活⽤リテラシー習得のための検定試験です。
AI・ディープラーニングに関わる全ての方が受験対象です。
AI・ディープラーニングについて体系的に学ぶことで、
「AIで何ができて、何ができないのか」
「どこにAIを活用すればよいか」
「AIを活用するためには何が必要か」
が理解でき、データを活用した新たな課題の発見やアイデアの創出が可能になる、
デジタル施策の推進に自信が持てるようになるなど、
あなたのビジネスやキャリアの可能性が飛躍的に広がります。
試験形式
- 問題数：145問
- 制限時間：100分
- 問題形式：知識問題(多肢選択式)
- 合格基準：公式は不明(約6割～7割)
- 受験料：一般13200円(税込)・学生5500円(税込)
- 受験方法：オンライン試験(年6回開催)と会場試験(年3回開催)のどちらかを選択
- 資格有効期限：なし
試験範囲(シラバス)
【技術分野】
人工知能とは
- 人工知能の定義
- 人工知能分野で議論される問題
人工知能をめぐる動向
- 探索・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
機械学習の概要
- 教師あり・なし学習
- 強化学習
- モデルの選択・評価
ディープラーニングの概要
- 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
- 正規化
- 誤差逆伝播法
- 最適化手法
ディープラーニングの要素技術
- 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
ディープラーニングの応用例
- 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・軽量化
AIの社会実装に向けて
- AIプロジェクトの進め方
- データの収集・加工・分析・学習
AIに必要な数理・統計知識
- AIに必要な数理・統計知識
【法律・倫理分野】
AIに関する法律と契約
- 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
AI倫理・ガバナンス
- 国内外のガイドライン
- プライバシー・公平性
- 不正競争防止法
- AI開発委託契約
- AIサービス提供契約
勉強方法
まず、以下のJDLAの公式サイトでシラバスの確認をする。
さきほどのシラバスの関連用語などの詳細まで説明しているPDFがあるため、
それを確認して、範囲と用語を抑える。
おすすめはこのPDFに載っているすべての単語をWeb検索やChatGPTなどを使って、ノートやメモにまとめること。
その時、手書きでもいいが、検索性を考慮して電子的に記録した方がいいと思う。
また、例題の確認もできるため、合わせて確認するといい。
併せて、参考書の購入を検討している方は、公式がおすすめの参考書を紹介しているため、
そこで気になったのがあれば、購入すれば間違いないと思う。
以下は、私が勉強に使った教材等。
私は極力資格取得にお金をかけたくないため、基本的にKindleUnlimitedの参考書などで対策する方法でやってる。
1. はじめての「G検定」: マンガでわかる！AIの歴史と仕組み ～生成AIパスポートと「Ｗ合格」へ！G検定公式テキストの本質を学べる一冊 ゆおかん (著), G検定深層学習協会 (著), 生成AIパスポート研究所 (著)
漫画形式で、AIの発展の歴史に合わせて学習できる。
AIの用語は初学者からするとイメージがつきにくいため、こういう視覚的に理解できる本は良いと思う。
実際、分かりやすかった。ストーリー性があって、記憶にも定着しやすい気がする。
学習範囲的にはこれだけでは足りな過ぎるが、頻出の基本的な知識は抑えられるからおすすめ。
2.【G検定】ズルい参考書: AI試験最頻出用語を3秒解説×図解で学び、検索で挑む攻略テキスト（生成AIパスポート／E資格／ディープラーニング） ゆおかん (著), G検定深層学習協会 (編集), 生成AIパスポート研究所 (編集)
さきほど1で紹介した本と同じ著者の本。
こちらは漫画形式ではないが、図解と併せて単語の解説する形式。
漫画の単語の内容とほぼ同じになっているが、こちらも併せて復習のように確認すると、理解が深まると思う。
3. G検定 ～最短合格指南書～ yuki (著)
こちらも用語の解説本になる。
これはさきほどの1、2と比較して、単語の量、範囲が幅広く抑えられている印象。
ただ、理解しやすいかは微妙。ただの単語の説明的に感じてしまうかもしれない。
4. G検定 ～厳選問題集～ yuki (著)
さきほどの3で紹介した本と同じ著者の本。
内容的には一問一答形式。問題数が400問以上あるので、結構ボリュームがあっていい。
難易度的には易しめの問題が多い。
なんかだいたいそうなのかもしれないが、G検定は用語集と問題集のセットで2分割されてることが多い気する。
それだけ用語と問題の範囲と量があるから分割した方がいいってことなのかもしれないが、
2冊買わせてこようとするのずるいよな。
5. Study-AI
これは、無料模擬試験を提供してくれているサイト。
氏名と生年月日、メールアドレスを入力して申請すれば、模擬試験を受験できる。
1回分しかないが、雰囲気をつかむにはおススメ。
ちょっと怪しいサイトの感じもするが、一応模擬試験はちゃんと受けられた。(迷惑メールとか増えそうだけど)
6. DPro EXAM
これも会員登録すれば無料模擬試験が受けられそうなサイト。
ただ、私は結局やらなかったため、どんな感じなのかは分からない。
試験結果
だいたい8割くらいの人が合格してる。
以下、私の得点率。
■シラバス分野別得点率（小数点以下切り捨て）
１．人工知能とは. 人工知能をめぐる動向：87%
２．機械学習の概要：90%
３．ディープラーニングの概要：74%
４．ディープラーニングの要素技術：73%
５．ディープラーニングの応用例：77%
６．AIの社会実装に向けて：93%
７．AIに必要な数理・統計知識：50%
８．AIに関する法律と契約. AI倫理・AIガバナンス：70%
７．AIに必要な数理・統計知識はめちゃくちゃ難しかった。
がちで数学やったから死亡。
数学というより、CNNの畳み込みの実際の例とかで、そこまで勉強してなくてなんじゃこれってなった。
感想
時間との勝負すぎる。
そうなると予想はできていたが、とにかく時間が足りない、焦る。焦る。
145問を100分で解くには、単純計算で1問1分もかけることができない。
もちろん問題の中にはめちゃくちゃドンピシャで、これ進研ゼミでやったところだ！って感じのもあって、
それは5秒くらいで解けたりもするが、本当に分からない問題、聞いたことない単語がでてきたときの絶望。
正直、そんな問題があったら、とりあえず飛ばして後で考えるが正解。
結局、時間ギリギリまで解いて、
なんとか全問回答はしたが、分からん過ぎた問題は適当に選択した。
終わりに
AI系の資格はAWSのAIプラクティショナーくらいしか取れてなかったため、
今回、G検定が取得できてAI系の知識が増えてよかった。
G検定の内容は、普段私たちが何も考えずに使っている生成AIなどの仕組み、
原理を理解できる点で、非常にいい内容だった。
逆にAIを考え、発展させてきた人たちはほんと凄いなと思うし、
それまでの歴史についても紆余曲折があったのかということも学べる。
しかし、誕生してからたった数十年でここまでの進化を遂げたAI、
それを開発してしまった人間が末恐ろしいなとも思った。
AI効果とかでそこら辺の感覚バグっていってるけど、普通にやばいことだと思う。
その他・参考サイト