はじめに
2026年3月7日に受験したG検定（2026#2）に無事合格しました。
結果は3月23日にメールで届きました。
自分のスペックとしては以下の通りです。
- 保有資格(AI系のみだと)：AWS AIF, MLS
- 実務経験：GeminiやCopilotなどの生成AI利用のみ。AI系の開発経験はなし
- 学習期間：約1ヶ月（モチベーションが上がらず、サボる日も多々ありました…）
合格に向けた勉強法は他にたくさん記事があると思うので、本記事では「最新シラバスへの対応」と「試験を通じて感じたAI法の現状」に焦点をあててアウトプットします。
使用した教材と活用法 
基本的には以下の2冊を軸にしました。
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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
- 網羅性が高く、辞書的に使用しました。「これってどういう意味だっけ？」となった時に戻る場所として最適でした。
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徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 第3版
- すべての問題を即答できるまで繰り返し解きました。正解するだけでなく、解説文を読み込んで「なぜ他の選択肢が違うのか」を理解することに重点を置きました。
大変だった点：広すぎるシラバスと本に載っていない内容
今回の受験で一番 大変だったのは、シラバス改定への対応です。
第3版のテキストや問題集であっても、最新のシラバス変更（特にLLM関連や生成AIの最新動向）を完全にはカバーしきれていない部分がありました。
- 対策：公式テキストにない用語はネット検索や、Geminiに聞いてキャッチアップしました。
- 感想：とにかく範囲が広すぎます。本だけで完結しようとせず、最新の生成AIトレンドや法規制動向を追う姿勢が必須だと感じました。
試験を通して感じた「AI法規制」のモヤモヤ 
試験勉強や問題を解いていて一番印象に残ったのが、AI関連法規制の未整備さです。
現在のAI法（特に日本国内）は、まだガバガバと言わざるを得ない印象を受けました。問題集でも、「限りなく黒に近い選択肢の中から、より黒いもの（明らかにアウトなもの）を選ぶ」というような絶妙なニュアンスを問われる場面が多く、回答しながらもどかしさを感じることが多かったです。
具体的には以下のような法律・ガイドラインの理解が求められましたが、どれも技術の進化に対して後手に回っている感があります。
- 著作権法（第30条の4など）：AI学習と著作権の関係
- 個人情報保護法：AI利用におけるデータの取り扱い
- AI事業者ガイドライン：総務省・経済産業省による指針
今後、より厳格な法整備や国際的な規制（EU AI法のような動き）が進むことを切に願います。
受験を検討している方へ：今が受け時かも
今回の結果を見て驚いたのが、その合格率の高さです。
G2026#2 オンライン試験 結果
- 受験者数：10,483名
- 合格者数：8,264名
- 合格率：約78.8%
もし受験を考えているなら、今後さらに難化・シラバス拡大が進む前に受けておくべきだと思っています。AIの進化スピードを考えると、半年後の試験ではさらに覚えるべき最新技術や規制が増えているはずです。迷っているなら、範囲がこれ以上膨れ上がる前に滑り込むのがいいのかなと思いました。
まとめ
AI開発未経験でも、AWSのAI資格で学んだ超最低限の基礎知識を足掛かりに、テキストと最新情報の効率的なキャッチアップさえできれば1ヶ月で合格できました。
今後は実務で活かせることはあるのか、学んだ知識をどのように安全なAI運用に活かしていくかを考えていきたいと思います！