日頃、AIという言葉は耳にするけれど、あまり詳しくはわからない。コンピューターが賢くなって、それまで人間にしかできなかったことを、こなすようになった。そんな風に、AIのことをよくわからないままに理解している人は多いのではないでしょうか。
翻訳や自動運転やチャットボットなど、今やAIはわたしたちの生活に欠かせないものとなっていますが、ビジネスにおいても、欠かすことができないツールとなっています。そんなAIについて、理解度を図るための試験があります。それがG検定です。
今回は、G検定について詳しく解説していきますので、ぜひご覧ください。
Contents
G検定はどのような資格？
日本ディープラーニング協会（JDLA）は、ディープラーニングのスキルや知識による経済競争力の向上を目指し、AI For Everyone、G検定、E資格の3つの試験を実施しています。
そのうち、G検定は、事業活動における人材育成を目指したものになります。
G検定のGはGENERALを略したもので、G検定のことをジェネラリスト検定とも呼びます。
早速ですが、G検定の試験概要をまとめました。
| G検定（ジェネラリスト検定） | |
|---|---|
| 受験資格 | なし |
| 試験時間 | 120分 |
| 問題数 | 220問程度 |
| 試験範囲 | 「G検定の試験出題範囲（シラバス）」より出題 |
| 試験日程 | 年に3回（3月、7月、11月）※1 |
| 受験料 | 一般：13,200円（税込） 学生：5,500円（税込）※2 |
| 申し込みサイト | 個人の方（G検定受験申し込みサイト） 団体経由申し込みの方（団体経由の申し込みについて） |
※1 ただし、2017年は12月、2018年は6月11月に開催。正確な試験日程は公式サイトよりご確認ください。
※2 （再受験の方）前回受験日から2年以内の方は半額（一般：6,600円、学生：2,750円）で受験できます。
（AI For Everyone修了者の方）Courseraの受講修了証の提示により30％オフ（一般：9,240円、学生：3,850円）で受験できます。
2022年の第2回目までは、土曜日の開催でしたが、リスキリングをおこなうために社員に受けさせたいという企業などの声を反映し、2022年第3回からは金曜日にも試験がおこなわれるようになりました。
AI（人工知能）とは？
わかりやすくいえば、コンピューターが、人間と同じように考えることができるように、人工的に生み出された知能のことです。
AIという言葉は、今より70年くらい前に作られた言葉で、研究もその頃より進められてきました。過去にも何度かAIブームが来ており、今は第三次人工知能ブームと言われています。
ディープラーニングのつながり
第二次世界大戦中、それまでは人の手でおこなっていた暗号解読を、電子計算機におこなわせたところ、人よりも圧倒的な速さで計算したことから、他の分野にも活かせるのではないか、と考えたことから、AIの研究が本格的に始まりました。
・第一次人工知能ブーム
1950～1960年代、AIによる探索と推論の研究が進みました。この頃のAIはあらかじめ与えられたルールに則り、単純な振る舞いをするのみのものでした。（研究例：チェス、機械翻訳）
・第二次人工知能ブーム
1980年代、推論の研究がさらに進み、AIにさまざまな情報を与えることで、より高度な振る舞いをするようになりました。この頃はまだ、情報や知識をAIが理解できる形に、人間が用意しなければなりませんでした。（研究例：音声認識）
・第三次人工知能ブーム
2000年代から現在にいたるまで、研究が続けられています。大量のデータ（ビッグデータ）をAI自身が学習（ディープラーニング）できるようになりました。（研究例：画像認識）
E資格について
上述したようにE資格はJDLAの実施する試験の一つで、ディープラーニングの理論を理解し、適切に実装するスキルやノウハウを有しているかを評価します。
E検定のEはEngineer)の頭文字で、エンジニア資格とも言います。
G検定がAIを用いたビジネスパーソン向けの資格なのに対し、E資格はエンジニア向けの資格になります。
DS検定について
DS検定とは、ビジネス力、データサイエンス力、データエンジニアリング力の3つのスキル領域について、
数理、データサイエンス、AIなどの実務スキルや知識を評価する資格です。
データサイエンス検定とも言います。
データサイエンティストの初学者やビジネスパーソン向けの資格です。
G検定の難易度は？
G検定が始まったのは、2017年です。比較的新しい資格試験ということで、難易度が気になるところではないでしょうか。一般的に試験の難易度は、学習に必要な時間や、合格率などで決まります。G検定の難易度を見ていきます。
G検定の合格率は約50~70%
過去15回開催されたG検定の合格率を表にまとめました。
| 受験者数（名） | 合格者数（名） | 合格率（％） |
| 1,448 | 823 | 56.48％ |
| 1,998 | 1,136 | 57.14％ |
| 2,680 | 1,740 | 64.93％ |
| 3,436 | 2,500 | 72.76％ |
| 5,143 | 3,672 | 71.40％ |
| 6,580 | 4,652 | 70.70％ |
| 6,298 | 4,198 | 66.66％ |
| 12,552 | 8,656 | 68.96％ |
| 7,250 | 4,318 | 59.56％ |
| 6,549 | 3,866 | 63.77％ |
| 8,077 | 4,582 | 61.50％ |
| 7,943 | 4,769 | 64.45％ |
| 7,287 | 4,198 | 62.10％ |
| 6,853 | 3,917 | 61.22％ |
| 8,135 | 4,964 | 66.17％ |
2022年12月時点で、これまでの総受験者数88,946名のうち、57,991名が合格しています。
最も合格率が高かったときで72.76％、最も合格率が低かったときで56.48％です。また、トータルの合格率は65.19％です。
Ｇ検定の合格者の詳細
どのような人たちが合格しているのか、合格者の詳細を見ていきます。
・年代別
| 年代 | 合格者数（名） | 年代ごとの割合 |
| 10代 | 42 | 0.85％ |
| 20代 | 1,755 | 35.35％ |
| 30代 | 1,447 | 29.15％ |
| 40代 | 1.113 | 22.42％ |
| 50代 | 530 | 10.68％ |
| 60代 | 71 | 1.43％ |
| 70代 | 2 | 0.04％ |
| 80代 | 0 | 0.00％ |
| 90代 | 1 | 0.02％ |
| 不明 | 3 | 0.06％ |
※2022年 第3回「G検定（ジェネラリスト検定）」より
下は10代から上は90代と幅広い人が資格試験に合格しています。
・職種別
| 職種 | 合格者数（名） | 職種ごとの割合 |
| 研究・開発 | 1,130 | 22.76％ |
| 情報システム・システム企画 | 1,063 | 21.41％ |
| 営業・販売 | 468 | 9.43％ |
| 企画・調査・マーケティング | 384 | 7.74％ |
| 生産・製造 | 351 | 7.07％ |
| 経営・社業全般 | 73 | 1.47％ |
| 経営企画 | 104 | 2.10％ |
| 総務・経理・人事 | 151 | 3.04％ |
| 学生 | 432 | 8.70％ |
| その他 | 808 | 16.28％ |
※2022年 第3回「G検定（ジェネラリスト検定）」より
エンジニアなどの専門家だけでなく、営業 ・ 販売職、企画・ 調査・マーケティング職などの合格者が増えています。
・業種別
| 業種 | 合格者数（名） | 業種ごとの割合 |
| ソフトウェア業 | 803 | 16.18％ |
| 情報処理・提供サービス業 | 955 | 19.24％ |
| コンピュータおよび周辺機器製造または販売業 | 165 | 3.32％ |
| 農業、林業、漁業、鉱業 | 1 | 0.02％ |
| 建設業 | 100 | 2.01％ |
| 製造業 | 889 | 17.91％ |
| 電気・ガス・熱供給・水道業 | 44 | 0.89％ |
| 運輸・通信業 | 217 | 4.37％ |
| 卸売・小売業、飲食店 | 75 | 1.51％ |
| 金融・保険業、不動産業 | 700 | 14.10％ |
| サービス業 | 201 | 4.05％ |
| 調査業、広告業 | 26 | 0.52％ |
| 医療・福祉業 | 38 | 0.77％ |
| 教育（学校、研究機関） | 35 | 0.71％ |
| 官公庁、公益団体 | 59 | 1.19％ |
| 大学院生 | 7 | 0.14％ |
| 大学生 | 9 | 0.18％ |
| 学生 | 432 | 8.70％ |
| 不明 | 104 | 2.10％ |
| 無職、その他 | 104 | 2.10％ |
※2022年 第3回「G検定（ジェネラリスト検定）」より
IT業界だけでなく、製造業や金融、サービス系業種の人の合格者が増えています。
・役職別
| 役職 | 合格者数（名） | 役職ごとの割合 |
| 一般社員・職員 | 2,610 | 52.58％ |
| 係長、主任クラス | 837 | 16.85％ |
| 課長クラス | 623 | 12.55％ |
| 部長・事業部長クラス | 188 | 3.79％ |
| 経営者・役員クラス | 56 | 1.13％ |
| 学生 | 432 | 8.70％ |
| その他 | 218 | 4.39％ |
※2022年 第3回「G検定（ジェネラリスト検定）」より
G検定の合格に必要な学習時間
G検定を受験するまでに要した学習時間と、いつから学習を始めたのか、について見ていきます。
・学習時間
| 学習時間（時間） | 学習時間ごとの割合 |
| 0～15 | 14.2％ |
| 15～30 | 32.2％ |
| 30～50 | 27.8％ |
| 50～70 | 11.4％ |
| 70～100 | 8.3％ |
| 100～150 | 3.6％ |
| 150～200 | 0.8％ |
| 200時間以上 | 1.7％ |
※2022年 第2回「G検定（ジェネラリスト検定）」の受験者アンケートより
最も多かったのは「15～30時間」の32.2％で、「50時間以内」の学習で合格した人が全体の74.2％でした。
・いつから学習を始めたか
| 学習開始時期 | 学習開始時期ごとの割合 |
| １ヵ月未満 | 23.9％ |
| １～2ヵ月前 | 32.8％ |
| ２～３ヵ月前 | 27.2％ |
| ４～６ヵ月前 | 9.7％ |
| ６～９ヵ月前 | 1.7％ |
| ９～１２ヵ月前 | 1.9％ |
| １～２年前 | 1.7％ |
| 2年以上前 | 1.1％ |
※2022年 第2回「G検定（ジェネラリスト検定）」の受験者アンケートより
最も多かったのは「１～２ヵ月前」の32.8％で、「3ヵ月前」から学習を始めたという人が全体の83.9％でした。
G検定の難易度が高い理由は？
G検定の難易度について見ていきます。
合格者の大半をエンジニアが占める
G検定は、AIについての知識・理解や、DX（デジタルトランスフォーメーション）の理解・リテラシーを高め、AIツールの導入や、ITベンダーとの協業、エンジニアと連携などを円滑におこなえるようになる、といった目標を掲げているため、IT業界の人であれば、予備知識として理解している事柄も含まれるでしょう。また、線形代数や偏微分の計算問題も出題されるため、理系の人であれば、そこまで難しくないかもしれません。
実際、合格者は、IT業種の人が多く、研究・開発、情報システム・システム企画系の2業種だけで合格者全体の44.18％を占めています。
反対に、IT業界と関わりのない人や文系にとっては、予備知識がほとんどない状態となるため、上記の学習時間や合格率などはあまり参考にならない可能性があります。
出題範囲が広い
G検定では、 A I や ディープラーニングに関する理解や、その活用方法について問われます。出題範囲（シラバス）は多岐にわたります。下記、出題範囲をご覧ください。
・G検定の試験範囲（シラバス）
| 人工知能（AI）とは（人工知能の定義） | |
| 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（教師あり学習、教師なし学習、強化学習）、データの扱い、評価指標 |
| 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のデータ量、活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック |
| ディープラーニングの手法 | CNN、深層生成モデル、画像認識分野での応用、音声処理と自然言語処理分野、RNN、深層強化学習,ロボティクス ,マルチモーダル、モデルの解釈性とその対応 |
| ディープラーニングの社会実装に向けて | AIプロジェクトの計画、データ収集、加工・分析・学習、実装・運用・評価法律（個人情報保護法・著作権法・不正競争防止法・特許法）、契約倫理、現行の議論（プライバシー、バイアス、透明性、アカウンタビリティ、ELSI、XAI、ディープフェイク、ダイバーシティ） |
このように、広い試験範囲から、たっぷり220問ほどの問題が出題されます。そのため、しっかりと学習する必要があります。
G検定を取得するメリットは？
2022年9月から10月にかけておこなわれた、日経クロステックによるIT資格実態調査では、「これから取りたいと思うIT資格」の10位に選ばれました。アンケート上位には、ソリューションアーキテクトや、情報処理安全確保支援士など、人気の資格が並ぶ中、G資格にも高い期待が寄せられています。
この項では、G検定を取得するメリットをご紹介します。
ディープラーニングの知識が深まる
G検定はDi-Liteの推奨資格試験です。
Di-Liteとは、デジタルリテラシー協議会の推進する社会環境づくりの一環で、すべてのビジネスパーソンが身に付けるべきデジタルリテラシーの範囲のことです。
ITソフトウェア、数理・データサイエンス領域、AI・ディープラーニング領域の3領域をバランスよく身に付ける必要があるとしており、そのうち、AI・ディープラーニング領域はG検定のシラバス範囲を推奨しています。
就職・転職活動で役に立つ
社会全体で、デジタルリテラシー向上を目指した動きが活発化されており、Di-Liteの推奨資格を推奨する企業は増加しています。
例えば、SMBCグループでは、全従業員にデジタル教育プログラムを実施しています。リテラシー範囲としてG検定を含む、Di-Liteの推奨資格の受験を推奨しています。
G検定の合格者となることで、DX人材としてアピールできれば、就職や転職に役立てることもできるでしょう。
JDLAの企画に参加できる
G検定・E資格の合格者は、「CDLE（シードル）」に参加できます。CDLEは日本最大のAIコミュニティで、現在5万人以上の参加者がおり、情報共有や勉強会、交流やアウトプットなどがおこなわれています。
以下、CDLEの具体的な活動内容と構成メンバーについてまとめました。
・活動内容
| 情報共有の場 | ・ディープラーニング全般の最新ニュース、論文、おすすめの書籍情報・業界別の最新動向、社会実装事例（研究・開発、製造業、医療、自動車、人事、法律・倫理など） |
| 学び合いの場 | ・有識者や著名人を招いた メンバー限定の勉強会/特別講演（JDLA主催） 過去の講師（敬称略）：JDLA理事長 松尾豊、 ZOZOテクノロジーズ 野口竜司、ギリア 清水亮など・ NeurIPS、CVPR、GoogleやAlibabaが主催する カンファレンスなどの技術報告会（JDLA主催） ・メンバー主催の勉強会 読書会、輪読会 ・もくもく会・ E資格合格に向けた学習サポート会 |
| 交流の場 | ・地域別のmeet-up（北海道、東京、埼玉、静岡、名古屋、京都、大阪、信州、福岡、EUなど）・業界別のmeet-up（研究・開発、製造業、医療、自動車、人事、法律・倫理など）・学生限定グループ・女性限定グループ |
| アウトプットの場 | ・LT会 ・ハッカソン ・Kaggleなどのコンペティション ・スタートアップ ・メディア運営（ポッドキャスト CDLE VOICE） |
・CDLEの男女比
| 男性 | 90％ |
| 女性 | 10％ |
・CDLEの年齢構成
| 10代 | 1％ |
| 20代 | 30％ |
| 30代 | 28％ |
| 40代 | 24％ |
| 50代 | 15％ |
| 60代以上 | 2％ |
G検定のデメリットは？取得する意味はない？
どのような資格でも、資格を取得して直接的なデメリットというものは存在しないでしょう。
ですが、試験を取得するまでにかかった学習時間や、受験費用には限りがあります。そのため、いざ資格を取得してみたものの、本人にとって実は取得する必要のない資格だった場合など、資格を取得する価値はそこまでなかったと感じるケースがあると思います。
G検定の資格を取得した人のなかにも、そのように感じる場合がないとはいえないため、そのケースについて見ていきます。
合格しても即戦力にはなれない
G検定は、デジタルリテラシーの向上を目的としています。G検定の試験範囲としているAIやディープラーニングを実際に扱えるわけではありません。エンジニアのように、そのスキルを有しているから現場に入る、というものでもありません。
G検定を取得して、即戦力として求める現場を探そうとしても、見つからない可能性は考えられます。
カンニングができる
試験は自宅で、オンラインで受けることができます。自分のパソコンを使って問題を解いていく形式のため、参考書を読んだり、インターネット検索を利用するなど、カンニングが可能です。
極端な話をすれば、G検定の合格者などに問題を解いてもらい、それを書き写して提出することもできるでしょう。
ですが、そもそもG検定は、経済競争力の向上を目指し、デジタルリテラシーを高めることを目的としています。
資格を取得することも大事ですが、それ以上に、クライアントと対応に話ができるようになったり、エンジニアとスムーズに連携できるようになったり、またAIを使って何ができるか、何ができないかを知ることで、AIを活用したビジネスのアイデアを生み出したりなど、デジタル人材としての価値を高めることが大事なのではないでしょうか。
Ｇ検定に受かるためのポイント
G検定はデジタルリテラシーを高めることを目的としていますが、身についた知識やスキルが合格レベルに達しているのか、ということも重要なポイントとなるでしょう。
G検定に受かるためのポイントを見ていきます。
まずは出題範囲を知ろう
AI、ディープラーニングの領域は、非常に広い範囲です。G検定の出題範囲（シラバス）はその一部となるので、出題範囲を確認し、その部分をより重点的に学習する必要があります。
文系でも受かるのか？
G検定は、計算問題も出題されますが、そこまで専門的な知識は要求されません。しっかりと学習すれば、文系の人でも十分合格が狙えます。
G検定に合格する勉強方法は？
学習方法について見ていきます。
独学で勉強する
公式サイトより推奨学習方法が提供されているので、ご紹介します。
・ebookで、基礎的な知識を学ぶ
はじめて学ぶ人向けに、公式サイトよりドキュメントが提供されています。
公式サイトの「学習コンテンツ・イベントのご紹介」のページにアクセスし、「ディープラーニング・AIをはじめて学ぶ方向け」にあるテキストボックスにメールアドレスを入力し、「ebookをダウンロード」をおします。
すると、入力したメールアドレス宛に、ebookが前編、後編の二つにわかれて、それぞれのURLが届きます。
これらのドキュメントを読むことで、基礎的な知識を学べます。
・G検定の例題を確認
公式サイトより例題を確認できます。
・推薦図書で学習する
公式サイトにて、JDLAの人材育成委員会とCDLEより推薦図書が載っています。
人材育成委員会からは、出題範囲（シラバス）を学ぶのにおすすめの書籍を３冊、JDLAからは、1000人以上の合格者のアンケートを参考に、JDLAが選ぶおすすめ書籍が多数、掲載されています。
2021年4月から出題範囲の変更がおこなわれているため、書籍を購入する際は、その点に注意するとよいでしょう。
学習サービスを使う
公式サイトより、「G検定の取得を目指す方向け」として、学習サービスが推奨されています。そのうち無料で利用できるサービス（※一部有料となる場合があります）をご紹介します。
G検定の試験を想定した模擬試験を無料で受けることができます。
・＜トライアル版＞AIジェネラリスト基礎講座（G検定新シラバス対応）
無料トライアル版では、「本編：第1章 AIをめぐる歴史と動向」と「 G検定対策編：第2章 人工知能をめぐる動向 」について約2時間分の動画を視聴可能です。
AI実装検定B級の教材です。G検定の教材として使用するには限定的な内容になりますが、無料で動画視聴可能です。
G検定模擬テストと公式例題解説を無料公開しています。別ページのG検定対策講座は有料です。
無料の簡易試験を受けることで、G検定に合格できる知識があるか判定できます。
データサイエンティストにはG検定がおすすめ！
データサイエンティストは統計学や数学などを用いてデータの解析をおこないますが、ディープラーニングによるAIブームがやって来てからは、ビッグデータの解析もおこなわれるようになっています。
そのため、G検定の試験範囲（シラバス）は特に重要な意義があります。
まとめ
今やデジタルリテラシーとして、AIの知識は必要不可欠なものとなっています。
2000年から今も続く人工知能ブームは留まるところを知りません。
AIは私たちの身の回りや、ビジネスシーンに多く登場し、これからも発展を続けていくことでしょう。
次回のG検定は、2023年3月3日（金）と2023年3月4日（土）の開催を予定しています（※この記事は2022年12月に書かれたものです）。
上記の学習時間によれば、今から学習すれば間に合わないことはありません。
この機会にぜひG検定の受験を検討してみてください。
フリーランスの案件をお探しの方はTechReachにご相談ください。
TechReachを運営する株式会社アールストーンはIT・Web業界特化で15年以上の実績がございます。
そのため、高単価・高品質な数多くの案件紹介が可能です。
また一人のコンサルタントが企業と求職者様の担当を行う「両面型エージェント」を採用しているため、あなたの希望に合う案件がきっと見つかるはずです。
TechReachを活用して、理想の案件を見つけましょう！
