G検定(ジェネラリスト検定)ってなに？難易度や勉強時間も解説

「G検定(ジェネラリスト検定)ってなに？」
「AI(人工知能)について知りたいが、どこから手を付けていいのかわからない」
AIやディープラーニングを活用した製品、サービスが増えてきている今、このような疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。
本記事では、AI関係の資格である「G検定」について、試験概要や試験対策におすすめの参考書などをご紹介します。

G検定（ジェネラリスト検定）とは

G検定とは、JDLA（一般社団法人日本ディープランニング協会）が実施しているAI、ディープランニングに関する民間資格です。
本章では、G検定の試験概要、出題範囲、取得するメリットを解説していきます。

・G検定の試験概要

G検定の公式名称は「ジェネラリスト検定」です。
高度化するデジタル社会で活躍するビジネスパーソン育成を目的として、2017年に発足しました。
本試験はエンジニアだけでなく、デジタルに関わる全ての人を対象とした試験となっています。
試験はオンラインで行われるため、自宅にパソコンとインターネットが必要です。
また試験時間120分に対して、問題数が220問と多いので十分な対策が必要になるでしょう。
【G試験の概要】※2022年8月現在

日本ディープラーニング協会が公開しているデータによると、試験合格者は「研究開発」「システム企画・情報システム」に就いている人が多い傾向にあり、全体の40〜50%を占めています。

G検定の合格率は平均60～70%なので、他のIT資格に比べ「簡単なのでは？」と感じる方も多いでしょう。
上述の通り、受験者は研究開発などに携わっている人（基礎知識を有している人）が多いので、合格率が高めに算出されています。未経験者の方だけに焦点をあてると、もう少し合格率は下がると推測されます。
参考 : https://www.jdla.org/news/20220715001

・G検定の出題範囲

G検定の出題範囲は広く、大きく分けると以下の8分野です。

• 人工知能（AI）とは（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社会実装に向けて
• 数理・統計

AIの定義、AI研究の歴史から始まり、ディープラーニングの概要や基本的なモデル、さらには統計学の知識まで多岐にわたって出題されます。
またAIやディープラーニングは日進月歩で進化していくため、出題範囲が変化する可能性があります。受験前には必ず公式サイトのシラバスで詳細を確認しましょう。

・G検定を取得するメリット

G検定に合格すると得られるメリットは以下の3つが挙げられます。

• AI、ディープラーニングに関する知識を幅広く体系的に理解できる
• 日本ディープラーニング協会のロゴを名刺に載せられる
• 自身のAIに関する理解度を対外的に示せる

一つ目のメリットは、G検定を通じてAIに関わる知識を幅広く習得できること。
G検定の出題範囲は、人工知能、ディープラーニング、機械学習の基礎知識だけではなく、AIに関わる法律や現在抱えている課題まで多岐にわたります。
そのため、本資格の学習を行うことで、AIに関する知識を体系的に満遍なく学べるでしょう。

二つ目のメリットとして、日本ディープラーニング協会のロゴを名刺に記載できることが挙げられます。
名刺にロゴマークを記載できると、自身のAI関連の知識を取引先などにアピールできます。
AIやディープラーニングに興味のある顧客ならきっと気付くでしょう。思わぬビジネスチャンスが生まれるかもしれません。

三つ目のメリットは、資格として形に残るため、AI関連への理解度を対外的に証明できます。
これからもAI分野はまだまだ成長していくと予想されます。
今のうちにG検定を通じて、AI関連の知識を習得しておくと、社会から重宝されるビジネスパーソンになれるでしょう。

G検定の難易度/合格までの勉強時間/勉強方法について

次にG検定の難易度、合格するまでに必要な勉強時間、おすすめの勉強方法、参考書を解説していきます。

・G検定の難易度

G検定は、IT資格の中では比較的易しい資格です。
前項の通り、G検定の合格率は60〜70%ですが、情報処理技術者試験の入門レベル「ITパスポート」の合格率は平均50%前後となっています。
双方の受験者属性の違いはありますが、決して難しい試験ではありません。
本試験の出題範囲が広いのは事実ですが、記述問題はなく全て選択式となっています。
また機械学習に関わる複雑な計算やプログラミングについての知識は問われず、概念やモデルについての出題がほとんどです。そのため、AIになじみのない方でもしっかり学習すれば、独学でも合格可能な資格といえるでしょう。

・合格までの勉強時間

G検定に合格するための必要学習時間は30〜40時間程度といわれています。
しかし、AIに関する知識があるか否かで必要となる勉強時間が異なるので注意が必要です。
ある程度AI関連の知識がある方は30時間以上、まったく知識がない方は40時間以上を必要時間として認識しておきましょう。
学習を行う期間は、試験の2カ月前からの開始をおすすめします。
2カ月前から学習を始めれば、週に5時間の勉強で必要勉強時間の40時間に達します。
社会人だと、仕事の都合で勉強できない日があると思われるので、余裕を持ったスケジュールを組むよう意識しましょう。

・おすすめの勉強方法・参考書

G検定は過去問が公開されておらず、過去の試験から対策を練るのが難しいため、公式テキスト＋問題集を使用した以下の勉強方法がおすすめです。
まず最初の1ヵ月で公式テキストを読み込み、基礎知識の習得に努めます。
公式テキストの章末問題がある程度わかるようになってきたタイミングで問題集に着手。実際の試験に近い問題を多く解き、出題形式に慣れつつ、試験に出題されやすいポイントを把握します。
問題集で不正解となった部分は公式テキストでしっかり理解して、知識を整理できるとよいでしょう。

【参考書1】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 第2版
【参考書2】最短突破 ディープラーニングG検定（ジェネラリスト） 問題集

E資格(エンジニア資格)について | G検定に受かったら次はこれ

G検定合格後の次のステップとして、E資格に挑戦してみるのもよいでしょう。
本章では、G検定の上位資格「E資格」についてご紹介します。

・E資格の試験概要

E資格とは、同じく日本ディープラーニング協会が実施しており、公式名称は「エンジニア資格」と呼ばれています。
名前通り、AIエンジニアを対象とした試験です。機械学習、ディープラーニングの概念を理解したうえで、適切な実装を行うための知識を持っているかが問われます。
また資格を受験するためには「JDLA認定プログラムを受講していること」が必須条件になっている点に注意しましょう。
【E試験の概要】※2022年8月現在

まとめ : データサイエンスを学ぶ第一ステップとしてG検定はおすすめ

今後もAI、ディープラーニングはさまざまなサービス・製品に活用されるでしょう。
データサイエンスの入門資格であるG検定の需要もAIの発展に伴い、高まっていくことが予測されます。
IT技術は進化が激しいので、資格を取得して終わりではなく、継続して新たな知識習得に励む姿勢がとても大切です。
AI、ディープラーニング、機械学習に興味がある方は、ぜひG検定の受験を検討してみてください！