【2025年最新版】G検定とは？難易度・合格率・勉強法をわかりやすく解説！

G検定とは？他のAI資格との違い

G検定は、ディープラーニング（深層学習）を中心とした人工知能に関する基礎知識を体系的に学べる資格です。この検定では、AIの概念や技術、社会実装に至るまで幅広い内容も網羅しており、ビジネス職や管理職など非技術職の方にも適しています。

AI関連の資格には複数の種類があり、それぞれ目的や対象スキルが異なります。例えば、実装力を問うものや理論を重視するものなどがあり、自分に合った資格を選ぶことが重要です。

ここでは、G検定とよく比較される類似資格である「E検定」および「AI実装検定」との違いについて解説します。

G検定とE資格の違い

G検定とE資格は、どちらも日本ディープラーニング協会（JDLA）が提供するAI関連資格ですが、目的や対象者、試験内容には明確な違いがあります。

G検定
＜主催団体＞
日本ディープラーニング協会
＜対象者＞
AIエンジニア、機械学習実装者、大学・大学院生など
＜試験内容＞
・ディープラーニングの基礎
・AIの歴史
・倫理、法律
・技術応用など
＜難易度＞
初心者向け
＜形式＞
オンライン（自宅受験）
＜必要スキル＞
基本的なAI理解力

E資格
＜主催団体＞
日本ディープラーニング協会
＜対象者＞
AIエンジニア、機械学習実装者、大学・大学院生など
＜試験内容＞
数理統計、機械学習、深層学習、Python実装、モデル評価手法など
＜難易度＞
中〜上級者向け
＜形式＞
各地の指定試験会場にて受験
＜必要スキル＞
数学（線形代数・微分積分・確率統計）、Python、ディープラーニングの理論（ニューラルネットワーク、誤差逆伝播法、CNN、RNNなど）

このように、G検定はAIの全体像を理解し、仕事での導入を判断する役割のある人に向いています。一方、E資格はディープラーニングを中心としたAI技術を深く理解し、実際にAIモデルを構築・運用する技術者に向いている資格です。高度な数学的知識やプログラミングスキルも求められるため、理論だけでなく実装力も必要とされます。

G検定とAI実装検定の違い

G検定とAI実装検定は、どちらもAIに関心のある人を対象とした資格ですが、試験の目的や学べるスキルには違いがあります。

G検定
＜主催団体＞
日本ディープラーニング協会
＜対象者＞
AIエンジニア、機械学習実装者、大学・大学院生など
＜試験内容＞
・ディープラーニングの基礎
・AIの歴史
・倫理、法律
・技術応用など
＜難易度＞
初心者向け
＜形式＞
オンライン（自宅受験）
＜必要スキル＞
基本的なAI理解力

AI実装検定
＜主催団体＞
AI実装検定実行委員会（AIEO）
＜対象者＞
AIモデルを開発するエンジニア
＜試験内容＞
モデル構築、データ前処理、評価手法
＜難易度＞
実務レベルの実装力を求められる
＜形式＞
実技を含むオンライン試験
＜必要スキル＞
Python、ライブラリ操作、実装能力

G検定は、AIの背景や社会的活用に関心がある方に適しており、AI実装検定は具体的な技術力を証明したい方に向いています。どちらを選ぶかは、自身がAIにどのように関わりたいかによって決まります。

G検定の試験概要・出題範囲

G検定を受験するにあたっては、試験の概要や出題範囲を正確に把握することが非常に重要です。実施時期や試験形式、出題傾向を理解することで、効率的な学習計画を立てられます。

ここでは、G検定の基本的な試験概要を説明し、その後に出題範囲の詳細と対策ポイントを解説します。

試験概要（実施時期・時間・形式）

G検定は、年に複数回実施されるオンライン形式の資格試験であり、全国どこからでも受験可能です。指定された日時に、自宅などでパソコンを使用して受験する方式が採用されており、インターネット環境が整っていれば特別な会場に出向く必要はありません。

試験時間は120分、出題形式は全問選択式で、問題数はおおむね160問程度です。AIに関する幅広い分野から出題されるため、時間配分と正確な知識が求められます。

なお、試験中に参考資料を見ながら答えることはできないため、あらかじめしっかりと勉強しておく必要があります。

出題範囲の詳細と対策ポイント

G検定は出題範囲が広いため、まず出題カテゴリを把握し、それに基づいて学習計画を立てることが合格への近道です。ここでは、出題するカテゴリの詳細と対策ポイントを解説します。

人工知能（AI）の基礎知識

人工知能（AI）の基礎知識は、G検定において最初に押さえるべき重要な項目です。人工知能とは何かを理解し、その発展の歴史や基本概念を正確に把握することが、他の領域の学習にもつながります。

この分野では、「人工知能」の定義に加え、推論・探索・知識表現といった古典的AI技術の仕組みや用途が問われます。

これらの基本的な理解も求められます。

AIをめぐる動向

AIをめぐる動向の理解は、G検定の合否に直結する重要なポイントです。技術的な理解に加え、AIが社会や産業にどのような影響を与えているかを把握することで、より実践的な知識として活用できます。

これらが出題されます。特に、日本におけるAI戦略や「AI戦略2019」などの政府文書の内容が問われることもあるため、政策文書の概要にも目を通しておく必要があります。

機械学習の具体的手法

機械学習の具体的手法は、G検定における中心的な出題範囲の一つです。この分野では、教師あり学習や教師なし学習、強化学習といった学習形態に加え、それぞれに対応するアルゴリズムの理解が求められます。

これらの問題がよく出題されます。各手法の特徴や適用範囲、メリット・デメリットを正確に把握しておくことが重要です。

ディープラーニングの概要と要素技術

ディープラーニングに関する知識は、G検定において最も重点的に問われる分野です。深層学習の基本構造から各種要素技術の役割や仕組みに至るまで、広範囲な理解が求められます。

これらの項目が出題されます。

ディープラーニングの応用例

ディープラーニングの応用例は、技術の社会的活用を理解するうえで重要な出題項目です。さまざまな産業における利用事例を通じて、技術の可能性と限界を具体的に捉えることが求められます。

これらにおける応用事例が問われます。それぞれの技術が解決している課題や、実装に用いられているアルゴリズムに関する知識も必要です。

AIの社会実装に向けて

AIの社会実装は、技術的な知識だけでなく、組織や制度の視点からの理解も求められる分野です。AI技術を実際の業務や社会にどう適用するかを考える力が問われます。

これらが出題されます。また、ユーザーとのインタラクションや運用・保守に関する課題についても出題されることがあります。

AIの法律と倫理

AIの法律と倫理は、G検定において今後ますます重視される分野です。AI技術の発展に伴い、その利用に関する社会的ルールや価値観も問われます。

AIの法律と倫理では、AIを安全かつ公正に活用するための基本的な考え方や、国内外の法制度・倫理指針に関する知識も大切です。

試験では、「GDPR（一般データ保護規則）」や「個人情報保護法」といったプライバシー関連の法制度に加え、「アカウンタビリティ（説明責任）」「バイアス排除」などの倫理的課題が取り上げられます。さらに、AIシステムの不透明性（ブラックボックス問題）や自動判断に対する人間の関与も重要なテーマです。

産業への応用事例

産業への応用事例は、AIの実践的な価値を理解するうえで欠かせない領域です。各業界でAI技術がどのように活用され、どのような成果を上げているのかが問われます。業界ごとのニーズや導入目的に応じて異なるアプローチが取られている点を把握しておきましょう。

例えば、製造業では異常検知に画像認識が用いられ、小売業では購買履歴に基づくレコメンデーションエンジンが活用されています。金融業では与信審査や不正検出の自動化が進み、医療分野では画像診断や創薬支援にAIが導入されています。

G検定の合格率（年代別・職種別）

G検定はAI分野の入門資格として広く知られていますが、合格率には一定の傾向があります。特に、受験者の年代や職種によって結果に違いが見られる点は注目すべきポイントです。こうした傾向を理解することで、自分の立場に合った対策や学習計画を立てやすくなります。

ここではまず、年代別の合格率の傾向について解説し、次に職種別の傾向を紹介します。

年代別の合格率

G検定の受験者は年齢層が幅広く、特に20代から50代までの社会人が多く受験しています。年代によって学習スタイルや技術的な親和性に違いがあり、それが合格率にも反映されています。

10代：1.01%
20代：34.17%
30代：29.27%
40代：22.17%
50代：12.00%
60代：1.24%
70代：0.04%
不明：0.10%

引用：日本ディープラーニング協会

計画的に時間を確保し、基礎から丁寧に積み上げる姿勢があれば、どの年代でも十分に合格可能です。

職種別の合格率

職種によってもG検定の合格率には差があり、これは業務でAIやデータにどれだけ接しているかが大きく影響しています。

営業・販売：11.62%
企画・調査・マーケティング：7.58%
経営・社業全般：1.72%
経営企画：1.74%
研究・開発：18.47%
情報システム・システム企画：25.31%
生産・製造：4.79%
総務・経理・人事：3.33%
学生：7.45%
その他：16.08%
未回答：1.91%

引用：日本ディープラーニング協会

職種ごとの業務経験や背景知識が合格率に影響を与えるため、自身の職種に応じた教材や学習方法を選択することが重要です。

出題傾向と合格率から見るG検定の難易度

G検定はAIに関する基礎知識を評価する資格ですが、その難易度は決して低くありません。ここでは、G検定の難易度を左右する要因について、具体的な出題傾向や合格率の観点から3つのポイントに分けて解説します。

出題範囲の広さが難易度を上げている

G検定の難易度が高い理由の一つは、出題範囲の広さにあります。AI技術の基礎から応用、さらに倫理・法律・産業動向に至るまで、多岐にわたる分野から出題されるため、全体を網羅的に学習することが必要です。

出題対象には、人工知能の基礎知識や機械学習、ディープラーニングの構造などが含まれており、それぞれに専門的な用語や概念が数多く存在します。

1問あたりの回答時間が短い

G検定の難易度を高めているもう一つの要因は、1問あたりの回答時間が非常に短い点です。試験は全問選択式で約160問が出題され、試験時間は120分と定められています。この形式では、1問あたりの平均回答時間はおよそ30〜40秒しかありません。

この限られた時間内で問題文を読み、選択肢を比較し正答を判断するには、単なる知識だけでなく、素早く思考を整理する力も求められます。

前提知識が求められる

G検定の難易度が高い要因の一つは、一定の前提知識が求められる点です。

G検定はAIの基礎的な内容を扱う試験とされていますが、実際には数学・統計の基礎やITに関する初歩的な理解がないと、試験問題の意図を正確に読み取ることが難しくなります。

試験では、「ベイズの定理」「確率分布」「線形回帰」「勾配降下法」などの専門用語が平易な説明なしで登場するため、これらの知識が前提となっています。そのため、完全な初学者の場合は、まず用語の意味を調べるところから始めなければならないケースも少なくありません。

G検定を取得する6つのメリット

ここでは、G検定を取得することで得られる代表的な6つのメリットについて順に解説していきます。

AIリテラシーの証明として活用できる

G検定を取得する最大のメリットの一つは、AIリテラシーを客観的に証明できる点にあります。AI技術は急速に発展しており、多くの企業や業界でその理解が求められる中、G検定はAIの基礎から社会的応用、倫理までを網羅した知識を持っていることを示す指標として活用されています。

AIリテラシーとは、AIの仕組みや可能性やリスクを正しく理解し、適切に判断できる力のことです。G検定は、このリテラシーを可視化する資格として位置付けられており、非エンジニアでもその知識を活かせる構成になっています。

文系・非エンジニアのキャリアにも有利

G検定は、エンジニアでないビジネスパーソンにとっても、キャリアアップに役立つ資格です。AIと聞くと、専門的な技術が必要だと思われがちですが、G検定はプログラミングの知識がなくても学べる内容になっています。

実際、多くの企業がAIを導入する中で、「どうビジネスに活かすか」を考えられる人の価値が高まっており、G検定はその力を証明する手段になります。

組織内でAIプロジェクトに参画しやすくなる

G検定を取得すると、社内でAI関連のプロジェクトに関わるチャンスが広がります。企業がAI導入を進める中で、技術を理解しながらビジネスの視点でプロジェクトを動かせる人材が求められているためです。

AIプロジェクトでは、開発を担うエンジニアだけでなく、課題の整理や成果の活用方法を考えるビジネス側の視点も重要です。G検定を持っていれば、基本的な用語や技術的なポイントを理解している証明になり、エンジニアとのやりとりもスムーズになります。そのため、プロジェクトの橋渡し役としての活躍が期待されます。

転職・昇進時のアピール材料になる

G検定は、転職活動や社内昇進の場で、自分のスキルを客観的にアピールできる資格です。特に、AIに関心のある企業やデジタル変革を進めている組織では、AIリテラシーを持つ人材のニーズが高まっています。

G検定を履歴書や職務経歴書に記載すれば、「AI活用に意欲的である」「技術とビジネスの両面を理解している」といった前向きな評価につながります。

最新AIトレンドや倫理観を理解できる

G検定は、技術的な知識に加えて、AIの最新動向や倫理的課題についても深く学べる資格です。AIは日々進化しており、技術の進歩とともに、その影響や責任のあり方も変化しています。こうした背景を正しく理解することは、AIを社会で適切に活用するうえで欠かせません。

CDLE（JDLAコミュニティ）に参加できる

G検定を取得すると、日本ディープラーニング協会（JDLA）が運営するCDLEに参加できます。CDLEはG検定の合格者を対象としたコミュニティで、AIに関する知識共有やネットワークづくりの場として、多くの受験者にとって魅力的な特典です。

CDLEでは、勉強会や企業との連携イベントなどがオンライン・オフラインで定期的に開催されています。さらに、資格取得後も最新技術に触れたり、他分野の専門家と意見交換を行ったりできます。

G検定を取得すべき人の特徴

G検定は、AIに関する体系的な知識を習得できる資格として、多くの職種や業界で役立ちます。特に、AIの導入や活用を考えている方にとっては、業務理解を深める手段として非常に有効です。文系出身や非エンジニアでも、AIに関心があれば十分に挑戦する価値があります。

以下のような方には、G検定の取得をおすすめします。

このように、G検定は特定の技術者に限らず、AI活用の基礎を築きたいすべての人にとって、学びとキャリアの可能性を広げる資格です。自分の目的に合わせて、受験を前向きに検討してみてください。

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よくある質問

ここでは、特に頻度の高い質問を取り上げて、具体的な回答を紹介します。

G検定とITパスポートはどっちが難しいですか？

G検定とITパスポートは、いずれもIT・テクノロジー分野の基礎知識を問う資格ですが、その難易度や出題内容には明確な違いがあります。どちらが難しいと感じるかは、受験者の背景や学習経験によっても異なりますが、一般的にはG検定の方が専門性が高く、難易度がやや高いとされています。

G検定の平均勉強時間はどのくらいですか？

G検定に合格するために必要な平均的な勉強時間は、受験者のバックグラウンドによって異なりますが、一般的には20〜50時間程度とされています。特にAIやIT分野の初学者である場合は、50時間以上を見込んでおくと安心です。

まとめ：G検定の全体像を掴み受験をするか決めよう

G検定は、AI技術の基礎から社会実装、法律・倫理まで幅広く網羅する資格であり、ビジネスパーソンから技術者まで多様な層にとって価値のある検定です。出題範囲の広さや時間制限といった難しさはあるものの、学習を通じて得られる知識は実務やキャリア形成に直結します。

自分の現在地とキャリアの方向性を見極めたうえで、G検定を受験することは、AI時代を主体的に生き抜くための大きな一歩になるでしょう。