G検定（ジェネラリスト検定）とは
- 日本ディープラーニング協会の「AI・ディープラーニングの活⽤リテラシー」習得のための検定試験です。
- 実用というよりは、AI・ディープラーニングの「技術的な概念」や「今何ができて何ができないのか」という話がメインです。
- G検定は更新不要です（上位資格のE検定は更新が必要）。
合格記録
2025#4に合格しました。以下は私の結果の抜粋です。
総受験者数 7,440名
合格者数 5,811名（78.1%）
■シラバス分野別得点率（小数点以下切り捨て）
１．人工知能とは. 人工知能をめぐる動向：70%
２．機械学習の概要：64%
３．ディープラーニングの概要：56%
４．ディープラーニングの要素技術：64%
５．ディープラーニングの応用例：69%
６．AIの社会実装に向けて：90%
７．AIに必要な数理・統計知識：66%
８．AIに関する法律と契約. AI倫理・AIガバナンス：86%
※総合得点率、設問個別の正解・不正解、本試験の合格ライン等は開示しておりません。
全体の%を平均すると 71% で私は合格したみたいです。
私について
- AI・ディープラーニングの根本にあたるような基礎知識はなかったので、一般の方と前提知識が変わらないと思います。
- AIの潮流きてるし、基本というか概念というか知っておくのも今後に役に立つのかな？と思って受けました。
勉強方法
勉強期間
7/5の受験に対して、5/7頃から始めましたので約2ヶ月。
5/7～6月中旬は日々0.5h～1h。週にして3h～6.5hくらい。
6月中旬～7/4は平日0.5h～1h＋休日2-3時間。週10hくらい。
学習時間
概算、50hくらいだと思います。（途中中だるみして手つかずだった日々もありました）
学習始める前に調べたら学習時間は30～50hという情報あったので、標準だと思います。
使った教材
以下2つ、ベーシックなのを使った印象です。
読みます。
とにかく知らない用語や概念が多いです。
出てくる概念や用語については、「説明されてもよくわからない」ことが多く、「そういうものとして暗記していく科目」だなと思いました。深追いしてしまうと資格勉強としては効率が悪くなるとみます。
よくわからないのを読み続けるので眠くなります（笑）
章末問題+総仕上げ問題 も繰り返しときました。正答率はこんな感じに遷移してます。
1回目54%
2回目65%
3回目79%
4回目79%（3回目とは違うとこを間違って同じ正答率）
2回解いて、その後は間違えたとこをピックアップして繰り返しときました。その後、誤答は3回は解いてたかなと思います。
こちらも繰り返し解いて、最終的には80%超えの正答率でした。
結果
試験結果
7/5(土)にうけて7/22(火)に結果のメールきました。正答率 71%で詳細は本ページ上部の通り。
試験を受けてみて
- オンサイトとオンラインが選べますが、オンラインで受験しました。自宅にパソコンとインターネット環境があれば、基本的にはオンライン受験で問題ないと感じました。いわゆるIT系資格のオンライン試験は自宅受験でも規定がかなり厳しいことがありますが、それと比べるとそこまでの厳しさはありませんでした。
- 問題数は多く、時間に大きな余裕があるわけではありませんでしたが、見直しをする時間は確保できました（約160問／120分）。
- 試験の出題範囲が広いため、よく分からない問題や「聞いたことがない」と感じるものもそれなりにあった印象です。合格もしたし、学習が無意味だったとは思いませんが、個人的には「そのまま試験に直結した」と感じるほどの手応えは、薄かったです。
全体的な感想
- 知らない用語や概念が多く、学習期間の序盤から中盤にかけては「覚える→思い出す」がとにかく大変でした。家では集中が続かないと感じ、休みの日に図書館に通うことにしました。序盤〜中盤を越えた頃から少しずつ慣れてきた感覚があります。
- 面白さを味わうというよりは、終始淡々と試験対策に向き合っていた印象です。受験から時間が経ち、当時覚えた用語の多くは正直ほとんど抜けてしまいましたが、AIや機械学習の限界に関する領域を知れたのはよかったと感じています。実際、AI系の技術ニュースに出てくる言葉の意味が分かる場面もありました。
- 当初の目的だった「役に立つか＝実用性」という点では、すぐ役立つというよりは基礎知識としての土台ができた、という感覚です。AIや機械学習を実際に扱う立場の人には、より活きる内容だと思います。
- 技術革新のスピードを考えると、試験内容を最新状態に保つのは相当大変そうだとも感じました。受験料の高さには、そうした背景もあるのかもしれません。G検定自体に更新期限はないものの、知識のアップデートがいる領域だと感じました。
