G検定とは?難易度や勉強法・ディープラーニングを学ぶメリットまで解説

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「G検定」とは、どのような資格かご存知でしょうか。

G検定とは、AI・ディープラーニングについての知識・活用技能を問う資格であり、AIの活用が主流となっている現代において注目されている資格です。

G検定の取得によって、AI・ディープラーニングの領域やデジタルリテラシーについての体系的な知識を身につけることができます。この領域は、今後更なる成長を遂げると予想されており、リスキリングで取り組むべき分野の筆頭ともいえます。

本記事ではそんな今注目のG検定について、内容や難易度、取得のメリット等を解説していきます。


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G検定とは

G検定ってどんな資格

G検定は、ディープラーニングの基本を理解し、その知識を実際に応用できるかを評価する試験です。AI技術が益々重要視される現代において、この資格は多くの関心を集めています。

ディープラーニングに関する基礎知識の有無だけでなく、それを活用する力も問われるため、G検定はAIを効果的に使用したいと考える人々にとって貴重な証明となります。

AI・ディープラーニングの基礎知識を問う資格

G検定は、機械学習やディープラーニングの基本を問う、AI関連資格の中でも特に知名度が高い試験です。「JDLA Deep Learning for General」という名称からも分かるように、一般の人々を対象にしたディープラーニングの知識と技能を評価することを目的としています。

ほかに、エンジニア向けのE資格(JDLA Deep Learning for Engineer)も存在しています。つまりG検定は、どの業界においても応用可能な幅広い知識を身につけることができるということです。G検定の受検は、AIの基本を学びたいと考えるすべての人にとって、非常に有用なステップとなるでしょう。

日本ディープラーニング協会(JDLA)の主宰資格

AI技術が急速に進化し、社会の様々な分野での活用が進む中、AIを効果的に使いこなす人材の育成はますます重要になっています。この背景のもと、日本ディープラーニング協会(JDLA)は、AI人材の育成に注力しており、その一環としてG検定を主宰しています。

G検定は、AIの基本的な理解から応用能力までを測る試験であり、AI技術を社会に広く浸透させるために必要な幅広い知識を有する人材を育成することを目指しています。

ディープラーニングとは

ディープラーニングは、複雑なデータパターンを学習するAIの一分野で、その応用例の一つが話題のチャットGPTです。この技術は、人間の脳の働きを模倣した多層のニューラルネットワークを用いて、大量のデータから特徴を抽出し、学習することを可能にします。チャットGPTのような進化したアプリケーションがディープラーニングに基づいていることは、この分野の知識を深めることの重要性を物語っています。

そのため、G検定のような資格を通じてディープラーニングの基礎を学ぶことは、AI技術の理解を深め、将来性豊かな分野での活躍を目指す上で大きな意義を持ちます。

G検定の難易度は高い?合格率を検証

G検定の難易度と勉強時間

年度

受験者数

合格者数

合格率

2023

112,305人

73,929人

65.8%

2022

88,946人

57,991人

65.2%

2021

68,286人

44,912人

65.8%

2020

47,375人

31,695人

66.9%

2019

21,275人

14,523人

68.3%

参考:一般社団法人日本ディープラーニング協会 G検定とは G検定紹介資料

G検定の合格率は、65%前後を推移しており、一見すると合格しやすい試験に見えます。

しかし、実際の難易度は高いと言えます。この試験は、ディープラーニングやAIの理論的な背景を深く理解していなければ解けない問題が多く含まれており、内容には大学レベルの数学も登場します。そのため、AIに関する基本的な知識がある初学者でも合格は可能ですが、幅広い範囲の高度な知識を網羅している必要があります。

この点が、G検定が実際には高い難易度を持つ試験である理由です。合格を目指すには、しっかりとした準備と理解が必要になります。

合格ラインはおよそ7割

G検定の合格ラインに関しては、公式な発表はされていません。しかし、これまでの受験生の経験談や共有された情報を基にすると、合格に必要な得点率はおよそ70%前後であると推察されます。

G検定では約200問が選択式で出題されますが、G検定に向けて学習する際には、この目安を念頭に置きつつ、広範囲にわたる知識の習得と理解を深めることが重要です。

試験範囲と出題形式

G検定では、数学の知識を要する問題、例えば偏微分や行列の掛け算などから、ディープラーニングにおける重要な用語を問うような文系的な問題に至るまで、多岐にわたる範囲が出題されます。

出題範囲の一覧は次のとおりです。

  • 人工知能とは
  • 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社会実装に向けて
  • 数理・統計

相互に関連性の高い分野が主となっており、試験範囲が膨大であるわけではありませんが、AI・ディープラーニングに関わる知識がくまなく問われる内容となっています。

必要な勉強時間は約30時間

G検定に合格するために必要な勉強時間は、JDLAが公開している合格者アンケートによれば約30〜50時間程度です。試験の内容は難易度が高いものの、出題範囲が明確に絞られているため、効率的な学習計画を立てれば比較的短期間での合格も十分に可能です。

この時間は、ディープラーニングの基礎から応用までを網羅し、必要な数理的知識を身につけるのに適した期間と言えます。したがって、学習を始めるにあたっては、この目安を基に計画的に学習を進めることが、効率的に知識を身につけ、G検定の合格を目指す上での鍵となります。

しかしながら、エンジニアであるか否かなど、個々人によって勉強開始時点での背景知識の量は異なるので、人によって勉強時間は大きく増減する点に留意しておきましょう。

参考:一般社団法人日本ディープラーニング協会 G検定とは G検定紹介資料

文系でも合格可能

ここまでG検定の難しさが強調され、特に数学が苦手な文系の方には不安に感じられるかもしれません。

しかし、実際には文系の方でも合格は十分に可能です。確かに試験には数学が登場しますが、高度な計算を要する問題は出されず、むしろ概念の理解が重視されます。

つまり、数学の具体的な計算技能よりも、ディープラーニングやAIに関する基本的な理論や原理を理解することがより重要とされています。そのため、文系の方でも、内容・論理の理解に徹すれば、G検定の合格を目指すことができます。

G検定を目指す際の勉強法

内容の根本的な理解が求められるG検定ですが、どのように勉強していけば良いのでしょうか。以下で勉強方法についてみていきましょう。

公式テキスト等で対策

G検定の対策には、日本ディープラーニング協会(JDLA)が発売している公式テキストを利用することが一つの有効な手段です。このテキストは試験の出題範囲を網羅しており、基本的な概念から応用までの知識を体系的に学べるようになっています。

加えて、市場には多数の対策用テキストがあり、それぞれが異なる内容の解説や図表、カラーの使用などを特色としています。

自分の学習スタイルや理解の深さに合わせて、これらの中から最適なものを選択することが重要です。内容のわかりやすさや学習のしやすさを考慮して自分に合ったテキストを選ぶことで、効率的にG検定の準備を進めることができます。

独学でも合格可能

G検定は、独学でも十分に合格を目指せる試験です。テキストや公式資料を使って丁寧に学習を進めることで、暗記が必要な問題に対応する知識を身につけることができます。確かに、試験の内容は難易度が高く、単に情報を記憶するだけでなく、論理的な理解や応用力が問われる場面もあります。

そのため、特定の分野での深い理解が必要になることもあり、そうした場合は独学での準備が難しいと感じることもあるかもしれません。しかし、基本的な概念の理解を固め、広範な知識を段階的に構築していくことで、独学でもG検定の合格を実現できるでしょう。

通信講座でより学びを深めよう

G検定の準備に特化した通信講座があり、これらは特に忙しい方にとって理想的な学習手段となり得ます。これらの講座は、隙間時間を利用して効率的に学習を進められるように設計されており、現在はまだ数は多くありませんが、提供されている講座のクオリティは非常に高いと言えます。通信講座を受講することで、難解な概念もより理解しやすくなり、限られた時間の中でも学習を効果的に進めることができます。

例えば、資格スクエアでは、日本ディープラーニング協会の会員である浅川講師の講座が受けられ、独学に比べてより深い知識を得ることができます。

また、最新の技術トレンドに関する情報も提供されるため、最新の知見を取り入れながら学習を進めることが可能です。


過去問を使った対策は現状できない

G検定に関しては、過去問が公開されていないため、過去問を使った対策が現状では行えません。日本ディープラーニング協会の公式サイトには例題がいくつか掲載されていますが、これらは試験の傾向を掴むための参考程度に過ぎず、過去問演習を行うほどには過去問の入手はできません。

そのため、G検定の準備をする際には、通常のテキストや問題集を活用して学習を進める必要があります。資格試験の対策として過去問演習は非常に有効ですが、この試験に限っては、公式テキストや市販の参考書を用いて、出題範囲内の知識を広く深く学ぶことが重要です。

G検定に落ちても再受験は半額

G検定に初回で合格することができなかった場合でも、得られたディープラーニングの知識は非常に価値があります。受験料は13,200円(税込、2024年2月時点)と高額ですが、もし前回の受験から2年以内であれば、受験料は半額になります。

せっかく勉強したのであれば1回目の試験に落ちても再チャレンジすべきでしょう。G検定は年に複数回実施されるため、再受験の機会も多く、一度の失敗が終わりではありません。

G検定対策におすすめのテキスト・問題集

上述の通り、G検定の対策にはテキスト・問題集での対策が必須です。ここではおすすめのテキストを紹介します。

ディープラーニングG検定公式テキスト

「ディープラーニングG検定公式テキスト」は、G検定の出題範囲を網羅的にカバーしているため、G検定対策には欠かせない一冊です。このテキストは、日本ディープラーニング協会が出版する公式のテキストであり、ディープラーニングの基礎から応用までの幅広い知識が体系的に整理されています。

初学者から中級者までを対象にした内容で、図表やイラストを豊富に使用しているため、理解しやすいのが特徴です。また、最新のAI技術の動向にも触れられており、学習者が現代のAI技術の全体像を掴むのに役立ちます。口コミでは、そのわかりやすさと公式テキストである信頼性が高く評価されています。

徹底攻略ディープラーニングG検定問題集

「徹底攻略ディープラーニングG検定問題集」は、実際の試験で出題される可能性のある問題を豊富に収録した問題集です。この問題集は、理論だけでなく実践的な問題も含まれているため、知識の定着を図りながら実際の試験形式に慣れることができます。各章の終わりには解説セクションがあり、なぜその答えが正しいのか、他の選択肢がなぜ不適切なのかについて詳しく説明しています。

口コミでは、具体的な問題を通じて知識を深めることができる点や、解説の丁寧さが特に好評で、実践的な学習を求める受験者に推奨されています。

G検定を受験するメリット

G検定を取得することによって、人材としての価値を高めることができるのは言うまでもありません。その理由を見ていきましょう。

ディープラーニングの全体像が分かる

ディープラーニングに関する知識を学ぶことは、今日の技術動向において非常に有用です。ディープラーニングは、AI技術の中でも特に注目されており、その理解はこれからの社会で求められるスキルの一つです。

G検定の受験や学習を通じてディープラーニングの全体像を把握することで、AI技術の基礎理論から最先端の応用まで、幅広い範囲の知識を一通り身につけることができます。このようにディープラーニングの全体像を理解することは、今後の技術進化に対応し、新しいチャレンジに適応していくための重要なステップとなります。

DX推進人材になれる

AIとディープラーニングの知識は、現代のデジタルリテラシーの重要な部分を占めています。G検定を取得することで、これらの分野における深い理解を得ることができ、デジタルトランスフォーメーション(DX)を推進する上で必要な基礎体力を身につけることができます。

G検定は、ITパスポート試験やデータサイエンティスト検定と並んで、デジタルリテラシー協議会が定める「DX推進パスポート」の取得に必要な資格の一つとされています。この資格を持つことで、DX推進人材としての資質を証明し、デジタル化が進む社会において重要な役割を担うことが期待されます。

DX推進パスポートとは

DX推進パスポートは、ビジネスパーソンのデジタルリテラシーを証明するための認証システムです。ITパスポート試験、G検定、DS検定の合格者にデジタルバッジを発行し、そのスキルを公式に認めます。

このパスポートは、デジタル時代に必要な知識と能力を持つ人材を証明し、キャリアアップに役立てることができます。

就職や転職で有利

企業はAI人材の重要性をますます認識しており、G検定を持つ人材を高く評価する傾向にあります。この資格を取得することで、AIを活用したり、デジタル化を推進したりする能力を有していることが証明され、就職や転職市場において有利に働くことが期待できます。

G検定は、AIやディープラーニングに関する知識だけでなく、これらの技術を実務に応用できる能力を持っていることを示すため、キャリアの選択肢を広げる重要なステップとなります。デジタル化が進む現代社会において、このような資格は、求職者にとって大きなアドバンテージとなるでしょう。

ビジネスシーンで活用できる

ディープラーニング技術は、現代のビジネスシーンにおいて事業戦略を大きく左右する要素となっています。G検定を通じて、AIのビジネスへの応用に関する法的側面や倫理的考慮、さらには具体的なビジネス活用事例についての知識を習得することが可能です。これにより、AI技術を活用した新しいビジネスモデルやサービスの開発、既存ビジネスの革新など、新たなビジネスチャンスを探求し、実現するための土台を築くことができます。

G検定は、技術的な知識だけでなく、ビジネスシーンでの実践的な応用能力を身につけることができるため、AIを活用した価値創出に貢献できる人材として期待されます。

JDLAの交流会の参加資格を得られる

JDLAの交流会は、これからの時代を形作る重要な場として、G検定合格者に開かれています。この会では、同検定を通過した者同士が集い、ディープラーニングに関する知見を深め合う機会を提供しています。

合格者には東京で開催される交流会への招待が届けられます。この集まりは、知識の共有はもちろん、将来の技術革新を牽引する人材のネットワーキングの場としても価値があります。


G検定の受験資格・受験料

早速G検定を受検したいという方もいらっしゃるでしょう。それでは、受検資格や受検方法についてチェックしていきましょう。

誰でも受験可能

G検定は、特定の受験資格を設けていないため、誰でも挑戦することが可能です。

実際に、高校生が合格した事例もあり、年齢や背景に関わらず、学びたいという意欲さえあれば、この分野の専門知識を身につけることができます。

G検定の申し込み方法と受験料

G検定(ジェネラリスト検定)の申し込みは、一般的には日本ディープラーニング協会の公式ウェブサイトを通じて行われます。申し込み期間は、試験日の約1ヶ月半前〜約8日前となっていることが多いようです。

必要な情報を入力し、受験料を支払うことで登録が完了します。

受験料は表の通りですが、変更になる場合も考えられるので注意しましょう。

区分

受検料(税込)

一般

13,200円

学生

5,500円

G検定の試験日程と合格発表

G検定(ジェネラリスト検定)の試験日程は年に数回設定されており、具体的な日付は日本ディープラーニング協会の公式ウェブサイトで確認できます。2024年は、全部で6回、奇数月の上旬に行われる予定となっています。

試験はオンラインでの自宅受験となります。お手持ちのデバイスのスペックが足りているかなど、受験推奨環境についてはG検定公式HPで確認するようにしましょう。合格発表は試験日から2~3週間後に行われ、登録したメールアドレス宛に結果が届くことになっています。また、公式ウェブサイト上で全体の結果を見ることも可能です。また、合格者は証明書を受け取ることができます。

ディープラーニングに関わるその他の資格

ディープラーニングやAI、デジタルの領域に関わる知識は他にも存在します。それぞれどのような資格であるのかについて見ていきましょう。

資格

内容

E資格

日本ディープラーニング協会が提供するエンジニア向けの資格で、AI・ディープラーニング分野での高い専門性を示す資格として評価されます。

データサイエンティスト検定

データサイエンスの専門性を認定する試験です。データに基づく意思決定やビジネス戦略の策定能力を証明することを目的としています。

Pythonエンジニア認定試験

Pythonに関する知識と技術を評価するための試験です。プログラミング能力だけでなく、Pythonを使ったアプリケーション開発の実践スキルも問われます。

AI実装検定

人工知能(AI)技術をビジネスや製品開発に応用するための実装スキルを評価する試験です。プログラミング能力だけでなく、AIプロジェクトの企画から実行、運用に至るまでの実践的な能力が問われます。

基本情報技術者・応用情報技術者

それぞれ、ITを活用するのに必要な基本的知識・技能を問う国家資格と、より高度なIT技術や管理能力を持ち、高度IT人材であることを認定する国家資格です。

データベーススペシャリスト試験

データベースの設計、構築、運用、保守に関する高度な知識と技術を持つ専門家を認定する国家資格です。データモデリング、SQL、トランザクション管理など、データベースシステムに関する幅広い領域がカバーされます。

統計検定

統計学の基礎知識から応用能力までを測る試験で、データ分析の能力を証明するために利用されます。統計学を用いたデータの収集、分析、解釈のスキルが問われ、幅広い分野での活用が期待されます。

画像処理エンジニア検定

画像処理技術の基礎知識から応用技術までを網羅する専門性を持つ人材を認定する試験です。画像処理のアルゴリズム、ソフトウェア開発、画像認識技術など、デジタル画像を扱う上で必要なスキルが評価されます。

AWS機械学習専門認定資格

Amazon Web Servicesのクラウド環境で機械学習モデルの設計、構築、展開、運用ができる能力を認定する資格です。ML技術者に対して、AWS上でのMLソリューションの専門知識を証明します。

G検定についてまとめ

G検定は、AI技術の基礎知識を幅広く問う試験です。この検定を受けることで、AIに関する基本的な用語や概念、技術の歴史、そしてその社会的影響や倫理的な問題までの理解を深めることができます。

G検定AI技術を学ぶ上での出発点として活用し、AI分野でのキャリアアップを目指していきましょう。