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。