はじめに
G検定（ジェネラリスト）は、
AI・ディープラーニングに関する広く浅い理解を問う資格です。
私は AI分野未経験の状態から、約1か月の学習期間でG検定に合格しました。
本記事では、いわゆる精神論や「楽して受かる」系の話ではなく、
- なぜ短期間でも合格できたのか
- 何を・どの順番で・どの深さまで学んだのか
- 試験本番で意識した考え方やテクニック
- GPTをどのように勉強に使ったのか
を、初学者でも再現可能な形で整理して解説します。
これからG検定を受ける方、
何から手を付ければよいか迷っている方の参考になれば幸いです。
G検定の位置づけ（近年の変化）
近年、G検定の立ち位置は少しずつ変化していると感じています。
- 昇格要件や評価項目に組み込まれる
- 文系・理系を問わず必須扱いされる
- 簿記や基本情報技術者試験と同じ
**「素養系資格」**として見られるようになってきている
つまり、
AIを作れること
AIを深く実装できること
よりも、
AIを正しく理解し
他者に説明できること
が求められる場面が増えている、ということです。
E資格との違いを意識する
G検定は、E資格（エンジニア資格）とは役割が明確に異なります。
-
E資格：
深く作る人、実装・数式・アルゴリズムを扱う人向け -
G検定：
広く理解し、説明し、判断できる人向け
G検定は
「AIを作る人」になるための資格ではなく、
**「AIを使う・説明する・判断する立場に立つための資格」**だと考えています。
その意味で、
G検定は現時点でも必要十分ですが、
今後はさらに重要性が増していくと感じています。
私の前提条件
- 文系・理系どちらでも再現可能な方法です
- 数学が得意である必要はありません
- 実務としてAI基盤開発業務に関わっていましたが、
理論や資格試験の勉強はほぼ未経験でした
使用した教材
メイン教材
- 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（EXAMPRESS）
補助教材
- ChatGPT（理解できない部分をとことん質問する用途）
教材は正直、これで十分でした。
参考書を増やしすぎると、かえって混乱します。
全体戦略：合格するための考え方
結論から言うと、以下を徹底しました。
- 広く浅く学ぶ
- 理解度は6〜7割で前に進む
- 満点は狙わない
G検定は
「どこまで深く理解しているか」ではなく、
**「どれだけ幅広く知っているか」**が問われる試験です。
勉強内容の構造化
① 分野をざっくりグルーピングする
まず、試験範囲を以下のように分けて考えました。
- AIの歴史・背景
- 機械学習・深層学習の基本概念
- 代表的なアルゴリズム（CNN / RNN / 強化学習 など）
- 活用事例
- 倫理・法律・社会的影響
すべてを同じ深さで学ぶ必要はありません。
② 「一言で説明できるか？」を基準にする
勉強中は常に、
この用語、他人に一言で説明できるか？
を基準にしました。
- 数式が書けるか → 不要
- 実装できるか → 不要
- 役割や特徴を説明できるか → 必須
このレベルで十分です。
具体的な勉強の進め方
Step1：公式テキストを一周する
- 最初から完璧に理解しようとしません
- わからない部分は印をつけて先に進みます
- 理解度6割程度で問題ありません
Step2：問題演習で弱点を洗い出す
- 用語がわからない
- 選択肢の違いが説明できない
こうした部分を明確にします。
Step3：GPTで「とことん聞く」
わからない部分は、すべてGPTに質問しました。
- 人には聞きづらい初歩的な質問
- 同じ質問を何度してもOK
- 「G検定レベルで」と前提をつける
学校や職場では聞きにくかった経験がある方も多いと思いますが、
AIなので遠慮はいりません（笑）
知識の深さのコントロール
- 深追いしない
- 数式・証明は割り切って捨てる
- 「聞いたことがある」状態を作る
G検定対策では、これが最も重要でした。
試験本番のテクニック
時間は限られている → 悩まない
- 悩む問題ほど正解率は上がりません
- 直感＋消去法で進みます
満点は取らなくていい
- 合格点を超えれば十分
- 落とす問題があって当然
この割り切りが、精神的にも楽になります。
G検定を取って感じたこと
- AI関連の議論が理解しやすくなった
- 実務での会話の解像度が上がった
- 「AIを説明できる人材」という立ち位置を得られた
G検定は、
作る人（E資格）ではないが、
理解し説明できる人として必要十分な資格だと感じています。
おわりに
G検定は、
文系・理系問わず、
正しいやり方をすれば1か月でも十分合格可能だと思いました。
本記事が、
これからG検定に挑戦する方の不安を少しでも減らせれば幸いです。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。