AI活用が加速する今、「G検定とはどんな資格なのか？」と気になっている方も多いのではないでしょうか。特に、G検定の難易度や合格率、どこまで学ぶのかという試験範囲（シラバス）、取得するメリット、そしてE資格との違いは、受験を検討するうえで必ず押さえておきたいポイントです。G検定は、AI・ディープラーニングの基礎知識を体系的に学び、ビジネスに活かすためのリテラシーを証明できる資格として注目されています。実施しているのは日本ディープラーニング協会で、エンジニアだけでなく、企画・営業・マネジメント層にも有用な内容が網羅されています。本記事では、「G検定とは何か」という基本から、難易度や合格率の実態、試験範囲、E資格との違い、取得するメリットまでをわかりやすく整理し、受験すべきかどうかを判断できる情報をまとめて解説します。
- G検定とはどんな資格かがわかる
- G検定の難易度・合格率の目安がわかる
- 試験範囲（シラバス）の全体像がつかめる
- G検定とE資格の違いが整理できる
- G検定を取得するメリットが理解できる
G検定とは？資格の基本概要
G検定とは、ディープラーニングを中心としたAIの基礎知識を体系的に理解しているかを測る資格試験です。正式には「ジェネラリスト検定（Generalist）」と呼ばれ、AIを“作る側”というよりも、“活用する側”の人材を対象としています。実施団体は日本ディープラーニング協会（JDLA）で、ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目的に設立された団体です。
G検定の最大の特徴は、エンジニアに限定されない点にあります。営業、企画、マーケティング、経営層など、AIプロジェクトに関わるすべてのビジネスパーソンが対象です。AIの専門的な実装スキルではなく、「AIで何ができるのか」「どのような仕組みで動いているのか」「どんなリスクや倫理課題があるのか」を理解しているかが問われます。
そのため、数式を深く解く力よりも、概念理解や用語の正確な把握、技術トレンドへの理解が重視されます。AI人材の裾野を広げる役割を持つ資格として、多くの企業が社員教育の一環として導入しているのも特徴です。AI時代の“共通言語”を身につけるための資格、それがG検定の本質といえるでしょう。
どこまで勉強すべき？G検定の試験範囲（シラバス）の全体像
G検定の試験範囲は非常に広く、AIの歴史から最新技術、法律・倫理に至るまで網羅されています。まず基礎分野として、人工知能の定義や歴史的変遷（第一次〜第三次AIブーム）、探索・推論、知識表現といった従来型AIの考え方が出題対象です。
次に中心となるのが機械学習とディープラーニングです。教師あり学習、教師なし学習、強化学習の違い、過学習やバイアスといった基本概念、ニューラルネットワークの構造、CNNやRNNなど代表的なモデルの特徴も含まれます。数式を厳密に解く問題は多くありませんが、用語の意味や仕組みの理解が求められます。
さらに、画像認識・自然言語処理・音声認識などの応用分野、生成AIの基礎概念、AIプロジェクトの進め方、データ前処理の重要性も重要テーマです。また、AIに関連する法律（個人情報保護など）や倫理問題、社会的影響も出題範囲に含まれます。近年では、時事に関する問題の数も増加している傾向にあります。
つまりG検定は、技術単体ではなく「AIを取り巻く全体像」を理解しているかを確認する試験です。シラバスを俯瞰すると、AIをビジネスに活用するために必要な知識が体系的に整理されていることがわかります。
シラバスは公式サイトに公開されています。受ける回によって試験範囲が変わることがあるので、必ずチェックしましょう。
G検定の難易度と合格率
G検定は、他のIT系・国家資格と比較すると合格率が比較的高い傾向にある試験といわれています。そのため、「難易度が低いのでは？」と感じる方もいるかもしれません。以下は2026年2月現在の最新10回分の合格率です。
| 開催回 | 合格率 |
|---|---|
| 2026 #1 | 78.77% |
| 2025 #6※ | 76.72% |
| 2025 #5 | 76.36% |
| 2025 #4 | 78.40％ |
| 2025 #3 | 81.72% |
| 2025 #2 | 74.61% |
| 2025 #1 | 73.69% |
| 2024 #6 | 73.39% |
| 2024 #5 | 75.03% |
| 2024 #4 | 74.40% |
※：会場試験（10月開催）含む
上記の表を見ると、70~80％台と合格率は高い傾向にあるように見えます。しかし実際には、合格率が高い＝簡単な試験というわけではありません。
まず前提として、G検定は受験者の多くが事前に対策を行ったうえで挑戦しています。AIやディープラーニングに一定の関心を持ち、シラバスをもとに学習した人が受験しているため、結果として合格率が高めに出やすいという側面があります。無対策で合格できる試験ではなく、基礎知識を体系的に理解していることが前提です。
また、G検定の難しさは「数学の難解さ」よりも「出題範囲の広さ」にあります。人工知能の歴史、機械学習・ディープラーニングの理論、代表的なアルゴリズム、応用事例、さらには法律や倫理問題まで、幅広いテーマが問われます。ひとつの分野に特化すればよい試験ではなく、AIの全体像をバランスよく理解していることが求められるのです。
特に、AIに初めて触れる人にとっては専門用語の多さがハードルになります。ニューラルネットワークの仕組みや学習手法の違いなど、言葉の定義や概念を正確に理解していなければ得点につながりません。「なんとなく知っている」レベルでは通用しない点が、G検定の難易度を押し上げています。
さらに、AI分野は進化が早く、シラバスもアップデートされます。最新動向や社会実装の事例にも目を向ける必要があるため、単なる暗記試験とも異なります。
つまり、G検定は「極端に難関」という位置づけではないものの、決して難易度が低い試験ではありません。しっかりと準備をした受験者が合格しているからこそ、合格率が一定水準を保っているのです。油断せず、範囲全体を理解する姿勢が合格への鍵となります。
G検定とE資格の違い
検定とよく比較されるのがE資格です。どちらも 日本ディープラーニング協会 が実施していますが、対象者と目的が大きく異なります。
G検定は“ジェネラリスト向け”であり、AIを理解し活用できるビジネス人材を育成する資格です。一方、E資格は“エンジニア向け”で、ディープラーニングを実装できる高度な技術力を測る試験です。E資格では数学的理解やプログラミングスキルが求められ、指定講座の修了が受験条件となります。
難易度もE資格の方が高く、より専門的です。G検定が「AIの全体像と活用力」を重視するのに対し、E資格は「実装力と理論理解の深さ」を問います。
そのため、非エンジニアやマネジメント層はまずG検定から挑戦するのが一般的です。将来的に開発側へ進みたい場合は、G検定で基礎を固めたうえでE資格を目指すというステップも考えられます。
G検定を取得するメリット
G検定を取得する最大のメリットは、AIに関する基礎知識を体系的に理解していることを客観的に示せる点です。AIという言葉は広く使われていますが、その中身を説明できる人は意外と多くありません。資格取得は、自身の知識レベルを可視化する手段になります。
企業内では、DX推進やAI導入プロジェクトへの参画機会が増える可能性があります。共通言語を持って議論できる人材は、プロジェクトの橋渡し役として重宝されます。また、社外に対してもAIリテラシーを備えた人材であることを示せるため、転職市場でのアピール材料にもなります。
さらに、学習過程そのものがメリットです。AIの歴史や理論、活用事例を体系的に学ぶことで、ニュースや技術トレンドへの理解度が高まります。表面的な流行に振り回されず、本質を見抜く視点が養われるのです。また、法律や制度の知識にも触れることで、今まで何となく使用してしまっていたAIの活用方法を見直す良い機会にもなります。
資格そのもの以上に、「AIを正しく理解している」という自信と視座を得られる点が大きな価値といえるでしょう。
G検定はどんな人に向いているのか
G検定が特に向いているのは、AIプロジェクトに関わる可能性のあるビジネスパーソンです。営業担当であれば、顧客にAIソリューションを説明する場面があります。企画職であれば、AI活用の提案や要件定義に関わることもあるでしょう。マネジメント層であれば、投資判断やリスク管理の観点からAIを理解する必要があります。
また、これからAI分野にキャリアチェンジを考えている人にも適しています。いきなり高度な技術資格に挑戦するのではなく、まずは全体像を把握することで、自分の適性や興味分野を見極めることができます。
一方で、純粋に実装スキルを高めたいエンジニアにとっては、より専門的な学習が必要になる場合もあります。その場合でも、基礎整理としてG検定の内容は有効です。
AI時代において「知らない」ことがリスクになりつつある今、G検定は専門家だけでなく、多くのビジネスパーソンにとって価値ある資格といえるでしょう。
