G検定に合格するには！難易度から合格率、勉強法まで紹介！

G検定とは、今流行のAIに関する基礎知識を学習するための検定試験で、数年前に開始された比較的新しい資格です。

G検定の資格を取得しておくと、人工知能に対する知識や技術を体系的に理解している人間だと証明できます。人工知能が関係する仕事に就く人は持っておいて損はない資格と言えます。

G検定の資格取得を目指す際に気になるのが、難しい試験かどうかです。

実際にプログラミング知識0で受験してG検定に合格した筆者の体験をもとに、以下のような人におすすめの内容を解説しています。

こんな人におすすめ

G検定の詳細が知りたい人
G検定の難易度を知りたい人
効率の良い勉強法を知りたい人

それでは、G検定について詳しく解説します。

コンテンツ

G検定の難易度を3つの観点から紹介

G検定の難易度は、これから試験を受けようか迷っている方がもっとも気になるポイントですよね。

まずはG検定の難易度について、次に挙げる観点からどれだけの難易度がある試験なのかを考察してみます。

G検定の合格率の推移
G検定合格に必要な勉強時間
G検定の問題出題傾向、時間配分

1. 2022年までのG検定の合格率の推移｜60％で横ばい

開催回	受験者数	合格者数	合格率
2017年	1,448人	823人	56.8％
2018年第1回	1,988人	1,136人	57.1%
2018年第2回	2,680人	1,740人	64.9%
2019年第1回	3,436人	2,500人	72.7%
2019年第2回	5,143人	3,672人	71.4%
2019年第3回	6,580人	4,652人	70.7%
2020年第1回	6,298人	4,198人	66.7%
2020年第2回	12,552人	8,656人	68.9%
2020年第3回	7,250人	4,318人	59.6%
2021年第1回	6,022人	3,866人	63.7%
2021年第2回	7,450人	4,582人	61.5%
2021年第3回	7,399人	4,769人	64.4%
2022年第1回	6,760人	4,198人	62.1%
累計	75,046人	49,110人

参照：日本ディープラーニング協会

上記の表を見ると、G検定の合格率は60％~70%あることが分かります。これは最新の2023年も例外ではありません。

2020年にかけてAIブームの影響もあり、受験者数は増加して行きましたが、近年は4,000人前後で安定しているようです。どの回でも過半数以上の受験者が合格を手にしています。

情報系資格として有名な基本情報技術者の合格率が20%台（近年は上昇）なのに比較すると、G検定の難易度はあまり高くないといえるでしょう。

2. G検定合格に必要な勉強時間｜20時間から50時間程度

実際にG検定を受講した方へのインタビューを参照するに、G検定合格に必要な勉強時間は30時間から50時間程度でした。インターネット上にも同様の合格体験談が上がっているため、信用に足る数値だと判断していいでしょう。

一方で、数学が苦手な人や人工知能へのなどの知識が全くない人の場合は、100時間の勉強時間が必要だと言われています。

ただここに出ている情報はあくまで参考なことに注意しましょう。

筆者は勉強時間が15～20時間ほどで合格することができました。筆者の周囲では20時間前後の勉強時間で合格している人が多かった印象を受けました。

試験1週間前まであまり勉強時間が取れなくても、直前に頑張れば合格に必要な勉強時間は確保できる可能性があります。「あまり勉強時間確保できなかったから受けるのを辞めよう」とは考えず、とりあえず挑戦してみることをお勧めします。

基本情報技術者試験は勉強時間が200時間必要と言われているので、それと比較すればG検定の難易度は易しめだと言えるでしょう。

3. G検定の出題傾向と時間配分｜時間は足りないことが前提

G検定の試験範囲は、以下のように紹介されています。

人工知能の定義
人工知能をめぐる動向
人工知能分野の問題
機械学習の具体的手法
ディープラーニングの概要
ディープラーニングの手法
ディープラーニングの研究分野

上記の範囲のうち、前半部分は人工知能に関する歴史や時事問題が中心になるため、高校で言う歴史の科目を勉強しているような感覚で対策が可能です。

上記の試験科目の後半部分に関しては、ディープラーニングの具体的な方法論に関わる話になります。プログラミングで実際に実装するわけではないので、完全に理論を理解することは難しく、対策が難しくなります。

この中から数学的な知識がメインとなる問題は出題されませんが、ディープラーニングを理解するために「線形代数」「微分・積分」「統計学」に関する知識を抑えておく必要があるでしょう。

関数の形や確率分布の形状など、大学数学レベルの数式が出てくることがありますが、これらの問題は調べることで解くことができるケースがほとんどです。

また合計220問の問題を120分間で回答する必要があるため、1問にかけられる時間は30秒から40秒と足りませんです。

試験中のgoogle検索が認められているとはいえ、全ての問題を検索していると全く時間が足りません。基本的な知識を暗記で抑えつつ、発展事項は調べて対策するという方針が良いでしょう。

総評：G検定の難易度は「やや簡単」

G検定の概要をまとめると、次のような傾向にあることがわかります。

合格率は60%程度
合格に必要な勉強時間は20時間から50時間
1問辺りに割ける時間は短い

また、計算が必要な問題は全体220問ほどのうち2～3問程度で、ほとんどが暗記問題です。

他の資格試験と比較しても、合格率や必要な勉強時間は低く難易度はやや簡単だと言えるでしょう。

しかし試験時間は足りないのが普通なので、いかに効率よく解いていくか日ごろの対策が重要になります。

G検定は独学か資格講座か｜勉強方法まとめ

ディープラーニングを事業に活かすための知識を証明できるG検定を取得するにあたって、独学で臨むべきか、アガルートなどの資格講座を利用するべきか迷っている方も多いはずです。

そこで本章からは、資格Hacks編集部が独自に定義した「G検定を独学で学ぶべき方」と「資格講座を活用すべき方」がどのような人物像なのかをご紹介します。これからG検定の資格勉強を始めるにあたっての参考にしてください。

高校数学レベルの教養がある方は独学でも十分

高校数学レベルの教養がある方ならG検定は独学でも十分に合格できます。

独学でG検定を受ける方なら、日本ディープラーニング協会が推薦する書籍を活用しましょう。

実際に筆者や、同じ時期に受験した筆者の友人たちは全員独学で合格できました。皆高校数学は抑えていたため、G検定公式テキストのみを活用しました。

日本ディープラーニング協会が推奨する書籍

初心者の場合は浅いレベルの理解にとどまる可能性が高い

G検定の試験はGoogle検索が可能で、必要な勉強時間も少ないことから表面的な理解にとどまったまま合格する方が多いです。実際筆者が合格した際も、ディープラーニングの知識を何となく蓄えただけという状態でした。

特に初心者の場合は深いレベルでの理解はほぼ不可能です。深い理解をしたい方は、資格講座を活用する、もしくはE検定やプログラミングの学習をすることをお勧めします。

資格取得の先を目指す方、数学に自信のない初心者なら資格講座がおすすめ

一方で機械学習に関する総括的な情報リテラシーを身に着けたい方や、数学に自信のない方であれば、アガルートなどの資格講座を利用することをおすすめします。

資格講座では具体的な事例を用いた解説をベースに、受講者がデータサイエンスを本質的に理解できるようなカリキュラム設計がなされています。

独学では「試験のための勉強」になりがちなG検定の学習も、資格講座であれば深いレベルの理解に落とし込めます。

業務レベルでG検定資格を活用したい方はもちろん、初歩的な部分から能率的に学びたい方も、ぜひ資格講座を利用しましょう。

資格講座はこんな人におすすめ

データサイエンスの初学者で、前提知識に自信のない方
「資格取得のための学習」に終わらせたくない方、ビジネスレベルで教養を活用したい方
業務をこなしながら効率よく重点的に勉強したい方

G検定を効率的に学習する方におすすめの資格講座

独学が難しい場合には、独学にこだわる必要はありません。合格への近道のためには、通信講座の受講がおすすめです。

アガルート｜G検定対策講座（日本ディープラーニング協会）

アガルートのG検定講座は、現役のデータサイエンティストが教える講座です。

様々な資格講座を出しているアガルートだからこそ、そのノウハウを利用してレベルの高い講座を提供しています。

アガルートのホームページから引用した構成は以下のようになっています。

＜本講座の構成＞

学習方針
・G検定の特徴、出題傾向
・本講座の効果的な活用法・学習アドバイス

講義
・合格に必要な知識を体系的に学ぶ
・例題の解説

演習
・練習問題全183問 + 解説
・模擬試験 50問 + 解説
・チートシート（知識を整理し暗記を助ける）

＜目次＞
パート1　人工知能（AI）の定義、技術の動向
パート2　機械学習の基礎概念、代表的な手法、精度評価
パート3　ディープラーニングの重要概念と技術
パート4　ディープラーニングの研究分野とその発展可能性
パート5　ディープラーニングの応用に伴う社会的課題

	G検定対策講座	G検定対策講座質問対応付き
通信講義約15時間	〇	〇
講義資料・テキスト	〇	〇
演習問題・解答	〇	〇
模擬試験	〇	〇
質問対応 Slackで3ヶ月 ※1	–	〇
価格	講義とテキストのみのプラン 65,780円（税込）	購入から3か月以内の質問対応付き 108,680円（税込）

＼講義形式の映像授業で学ぶなら／
アガルートのG検定対策講座
資格講座のサンプルも確認できます！

資格スクエア｜G検定対策講座

資格スクエアのG検定講座は、数々のディープラーニングの本を執筆している浅川伸一講師が担当しています。G検定を主催しているJDLAの有職者会員であり、情報の信憑性は高いです。

講座名	G検定対策講座
講師	浅川伸一講師
受講料	66,000円(税込)
受講期間	決済日から12ヵ月（月中で決済した場合でも、その日から1ヵ月が起算されます。）
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（JDLA監修） [翔泳社]

＼渾身のオンライン講座／
資格スクエアのG検定対策講座
資格講座のサンプルも確認できます！

G検定について｜難易度以外の基本情報

G検定の内容について見ていきましょう。

G検定とは？AIを活用する人材育成を目指す検定

G検定は、日本ディープラーニング協会が開催している資格で、「G」は「generalist（博学、万能）」の頭文字「G」です。AIやディープラーニングに関しての知識や理解が問われます。

AIとは人工知能のことです。自動運転、囲碁AI、翻訳アプリなど、最近話題になるようなこれらのものは全てAIの力で成り立っています。

AI自体は昔から提唱されていたものですが、近年ディープラーニングという手法によってその精度が様々な分野で向上しています。

ディープラーニングとは、深層学習のことで、十分なデータ量があれば、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出して判断する「自己学習」のことです。

G検定は、AIが活躍する時代においてディープラーニングに関する知識を有し、事業活用する人材を育成するための試験です。

2020年までは受験者数は年々増加中

G検定の受験者数は年々増加傾向にあります。今流行りのAIの知識が問われる試験ということで、注目を集めています。

2020年以降は4000人前後で横ばいの傾向ですが、AIの発展はまだまだ続いており、AIを活用する予定があるビジネスマンなら誰でも取得する価値はあるでしょう。

G検定を取得するメリット

G検定を取得するメリットは以下の通りです。

一般社団法人日本ディープラーニング協会が開催する合格者コミュニティに参加できる
ロゴが発行される
人工知能が関係する仕事に就く際有利

それでは、G検定を取得するメリットを詳しく見ていきます。

一般社団法人日本ディープラーニング協会が開催する合格者コミュニティに参加できる

G検定に合格すると、合格者のみが参加できるSlackをベースとしたコミュニティ「CDLE」に招待されます。また、定期的にG検定の「合格者の会」なども開催されるため、人脈が広がりますし、人工知能などに関する最新知識をいち早く入手できます。

このslackにはいくつものチャンネルがあり、それぞれの分野で活動しています。学生限定のチャンネルや、スタートアップに関するチャンネル、地域ごとのチャンネルが設立されており、それぞれの内部でイベントを開催するなど、交流も盛んです。

実際に筆者もこれらのチャンネルのイベントに参加したことで、検定を取得した後のスキルアップにつながる経験もできたので、このコミュニティは非常にメリットになると考えます。

ロゴが発行される

G検定に合格すると、一般社団法人日本ディープラーニング協会より、G検定を取得していると証明できるロゴが発行されます。ロゴは個人の名刺などに記載できます。

人工知能が関係する仕事に就く際有利

人工知能が関係する仕事に就きたい場合、人工知能などの最新技術に対して理解があるとアピールできるので、有利に働く場合もあるでしょう。

注意点としては、G検定はAIの実装まではカバーしていないので、AIエンジニアとして働く際にはスキルが厳しいことになるでしょう。

G検定の概要

G検定の概要を見ていきましょう。

受験資格

制限なし

試験日

3月・7月・11月

直近の予定は以下の通りです。

2021年3月20日（土）

2021年7月17日（土）

2021年11月6日（土）

出題範囲

シラバスより出題されます。

人口知能(AI)とは　(人口知能の定義)
人工知能をめぐる動向（探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習）
人工知能分野の問題（トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ）
機械学習の具体的手法（代表的な手法、データの扱い、応用）
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、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU、ディープラーニングにおけるデータ量）
ディープラーニングの手法（活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN、深層強化学習、深層生成モデル）
ディープラーニングの研究分野（画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティクス（強化学習）、マルチモーダル）
ディープラーニングの応用に向けて（産業への応用、法律、倫理、現行の議論）

ディープラーニング全般に関して、まんべんなく出題されることが分かります。計算問題もありますが、220問中２～３問程度です。