G検定（ジェネラリスト検定）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する民間資格試験です。ディープラーニングを中心としたAIに関する基礎知識やビジネス活用、倫理・法律など幅広い知識を有しているかを検定するもので、2017年から開始されました。エンジニアだけでなく、AIを事業に活用するビジネスパーソン向けの資格という位置づけで、AIプロジェクトの推進やDX人材育成にも役立つとされています。試験はオンライン形式で実施され、自宅のPCから受験可能です。問題は多肢選択式で出題され、受験資格に特別な条件はありません。2025年度は年6回程度の開催が予定されており、多忙な社会人でもスケジュールを調整しやすい試験となっています。
試験概要は、試験時間120分・問題数約200問（※2024年後半より約160問に変更）で、受験料は一般13,200円（税込）、学生5,500円（税込）です。合格発表時に合否のみ通知され、具体的な得点や合格基準点は非公開ですが、後述する統計から正答率およそ70%程度が合格ラインと推測されています（受験者の推測値で公式非公開）。合格者にはJDLAより認定証が発行され、資格者コミュニティ「CDLE」への参加資格も得られます。なお、JDLA主催の上位資格としてE資格（エンジニア資格）もあり、こちらはディープラーニング実装スキルを問う内容で、受験にはJDLA認定の教育プログラム修了が必要です。G検定でAIの基礎知識を身につけた後、E資格で専門スキルを磨くというステップアップをする人も多く、E資格の合格率は約7割（公式講座修了者が受験するため高め）と公表されています。
まとめ: G検定は「AIリテラシー」を証明する入門的な資格ですが、AIの最新技術動向から法律・倫理まで網羅的に学習する必要があり、初心者にとって決して軽視できない試験です。次章では、このG検定の難易度を形作る要素について詳しく見ていきます。
難易度を構成する要素【出題範囲・問題数・時間・形式など】
G検定の難易度を語る上で重要なポイントは、出題範囲の広さと試験形式の特徴です。それぞれが受験者に与える負荷について解説します。
1. 出題範囲が非常に広いこと: G検定ではAIに関する基礎から応用まで多岐にわたる分野の知識が問われます。実際のシラバスには「人工知能とは何か」といった基本定義から、機械学習・ディープラーニングの具体的手法、プロジェクトの進め方、さらにはデータ収集に関わる法律・倫理、プライバシー問題まで含まれています。たとえばニューラルネットワークの仕組みや強化学習の概念、AIを活用したビジネス事例、AIに関連する法律規制（個人情報保護法やAIガバナンス）など幅広いテーマが網羅されます。また統計学や数学の知識も求められ、線形代数（行列・ベクトル）や確率・統計（正規分布・ポアソン分布など）の基礎が理解できていないと対応できない問題も含まれます。このように専門用語が非常に多く、AI分野に初めて触れる人には一つ一つの概念理解に時間がかかるでしょう。実務や大学でAIに携わった経験がない文系出身者にとっては、特に「数理・統計」の分野が難しく感じられる傾向があります。したがって試験範囲の広さそのものがG検定の難易度を押し上げる大きな要因となっています。
2. 問題数が多く時間制限が厳しいこと: G検定では出題数が非常に多いのも大きな特徴です。通常は120分間で200問前後を解答する形式であり（※【2024年11月以降の試験では約160問に変更され、一問あたりの持ち時間は約45秒となりました】）、従来は1問に30秒程度しか割けない計算でした。知識問題が中心とはいえ、じっくり考えている余裕はなく、高速かつ正確に回答を選ぶ瞬発力が要求されます。問題文自体も一行で答えが出る単純暗記というよりは、文章の読解力や複数知識の組み合わせが問われる設問が多く、情報処理スピードと集中力が試験通じてカギになります。さらにG検定はオンライン試験で自宅受験が可能なため、一見すると手元に資料を用意したりインターネット検索しながら解答できて「楽」だと思われがちです。しかし、実際には200問を2時間で解くタイトな時間設定ゆえに、試験中に調べ物をする余裕はほとんどありません。実際に受験した方の声でも「8割程度は検索すれば答えが見つかりそうだが、1問1分弱のペースでは調べる時間はなく、甘く見ると時間切れになる」という指摘があります。オンライン・自宅という環境に油断して準備不足で臨むと、後半に時間が足りなくなり得点が伸びないことになりかねません。
以上のように、「広範囲の専門知識」と「時間との戦い」がG検定の難易度を構成する二大要素です。この他にも「合格者の多くがエンジニア層であること」も難易度評価に影響を与えます。つまり受験者の平均レベルが高いため合格率が上がっている面があり、未経験者にとっては油断できない試験なのです（この点は次項で詳述します）。総じて、G検定は問題自体の難易度よりも“カバーすべき知識量”と“時間制約”の厳しさで難しさを感じる試験と言えるでしょう。
合格率から見るG検定の難しさ【合格率と受験者層】
G検定の合格率は毎回公表されており、直近数年はおおむね60～75%台で推移しています。例えば2023年11月実施の第5回試験では受験者5,330名中3,662名が合格し、合格率68.71%でした。2024年以降はさらに上昇傾向にあり、2025年5月開催の第3回では81.72%と過去最高を記録しています。平均すると約3人に2人が合格している計算で、この値は一般的な国家資格試験などと比べてもかなり高い水準です。一見すると「合格率70%前後＝易しい試験」と思われがちですが、合格率だけで難易度を判断するのは危険だと専門家も指摘しています。実際、JDLA公式サイトでも「合格率が高めなので比較的取り組みやすい検定」としつつも、「合格率のみで難易度を判断するのは非常に危険」と注意喚起しています。
高い合格率の背景には受験者層の偏りがあります。G検定の合格者データを見ると、研究開発職や情報システム部門など技術系職種の人が全体の約45%を占めることがわかっています。さらに業種別でも「ソフトウェア・情報処理サービス業」「製造業」「金融・不動産業」などデータ分析やIT活用が盛んな業界の合格者が大多数を占めています。要するに、初めからAIやITの基礎知識を持った層が多く受験しているため、合格率が相対的に押し上げられている側面があるのです。逆に言えば、普段ITやデータに触れない初心者にとっては「合格率6～7割」という数字ほど生易しい試験ではないと考えるべきでしょう。実際、「情報処理技術者試験の基本情報技術者（合格率4～5割程度）より合格しやすい」との声もありますが、それでも「ちゃんと勉強しなければ合格は難しい」と多くの合格者が口を揃えています。
また、高学歴の理系出身者や現役エンジニアであっても油断は禁物です。G検定ではAIに関する法律・倫理や最新動向の問題も出題されるため、テクニカルスキルが高い人でも対策不足だと不合格になるケースがあります。事実、東大卒の方やエンジニア職の方でも落ちてしまうことがありますと報告されており、「専門家だから楽勝」という試験ではありません。合格率が高い＝誰にとっても易しいのではなく、「事前知識がある人にとっては合格しやすい」試験というのが正確な捉え方でしょう。
以上から、G検定の難易度の本質は「一定レベルの知識を持った人なら短期間の勉強で合格可能だが、未経験者には決して簡単ではない」という点にあります。全受験者の半数以上が合格する試験とはいえ、あなた自身がその半数に入るには相応の努力が必要です。次の章では、他の代表的な資格試験と比較してG検定のレベル感を位置づけ、難しさの度合いをさらに具体的に見てみましょう。
他資格との難易度比較【ITパスポート・基本情報・E資格・DS検定など】
G検定の難易度を把握するために、他の主要なIT関連資格と比較してみます。ここではITパスポート試験、基本情報技術者試験、JDLA E資格、そしてデータサイエンティスト検定（DS検定）を取り上げ、それぞれとのレベル感の違いを解説します。
- ITパスポート試験との比較: ITパスポートはIPA（情報処理推進機構）が実施する国家試験で、社会人や学生のIT基礎力を測る入門資格です。合格率は例年約50%前後で、2人に1人が合格しています。試験範囲はIT全般（ストラテジ系・マネジメント系・テクノロジ系）にわたり、初心者でもチャレンジしやすい内容とされています。一方G検定は先述の通り合格率60～70%台と一見高いですが、専門性が高く受験者層の知識レベルも高いため、実際の難易度はITパスポートより上との見方が一般的です。実際、教育業者アガルートの分析でもITパスポートの難易度は「易しい」、G検定は「普通」と位置付けられています。ITパスポートは幅広い分野から基礎的な設問が出るため勉強時間の目安は20時間程度と言われますが、G検定は専門用語や概念理解に時間がかかるため30～40時間以上の学習が推奨されています。総じて「広く浅いIT知識」のITパス vs 「狭く深いAI知識」のG検定という構図で、内容の専門性という点でG検定の方が難しいといえるでしょう。
- 基本情報技術者試験との比較: 基本情報技術者試験（FE試験）はITエンジニアの登竜門とされる国家資格で、合格率は従来20～30%台と低めでした。ただし近年はCBT方式への移行や出題改訂により合格率が40～50%前後に上昇しています（直近では学生51.7%、社会人60.1%というデータもあります）。難易度的には、アルゴリズムやプログラミング知識が要求される基本情報試験の方が「試験問題そのものの難しさ」は上と言えます。特に非IT系の人には高度な内容で、長期間の勉強が必要でしょう。一方、G検定はプログラミング問題が出ない点でハードルは低く、数学も高度な証明問題などは出ません。記述式ではなく全問マークシート式であることも、基本情報に比べれば取り組みやすい部分です。しかし、基本情報を持つようなエンジニアでもAI分野の知識は別途習得が必要であり、畑違いの内容に苦労する可能性があります。実際に「基本情報試験に受かったITエンジニアだが、G検定では法律や最新AIトレンドの問題に手こずった」という声もあります。総じて「エンジニア的思考力」を問う基本情報 vs 「AIリテラシー知識量」を問うG検定**という違いがあり、難易度のベクトルが異なる試験と言えるでしょう。合格率だけ見ればG検定（約65%）の方が基本情報（～40%）より高く易しく映りますが、要求される勉強内容が専門的に異なる点に留意が必要です。
- E資格（JDLA Deep Learning for Engineer）との比較: E資格はJDLAが主催するディープラーニング技術者向けの資格試験です。G検定が「知識の理解度」を問うのに対し、E資格は「実装・開発のスキル」を問う試験であり、明確にレベル分けされています。E資格は受験に先立ちJDLA認定プログラムの履修が必須で、そのため受験者の準備レベルは一定以上に揃っています。合格率は60～70%程度で推移（例：2025年第1回 68.26%合格）し、一見G検定と同程度ですが、これは受験者が厳選されているためです。試験内容は高度な数学・機械学習理論やディープラーニング実装力まで踏み込むため、難易度はG検定より格段に高いとされています。国内のAI資格の中でも認知度・難易度とも最難関クラスに位置づけられており、AIエンジニアを本格的に目指す人の登竜門です。まとめると、G検定はAI活用ジェネラリスト入門編、E資格はAIエンジニア上級編という関係で、難易度的にもG検定＜＜E資格となります（実際多くの人が「まずG検定合格→次にE資格挑戦」というステップを踏んでいます）。E資格取得にはかなりの勉強量と実装経験が必要なため、G検定はその前段階として知識を体系化する役割を果たすと言えるでしょう。
- DS検定（データサイエンティスト検定）との比較: DS検定（リテラシーレベル）は一般社団法人データサイエンティスト協会が主催する資格で、データサイエンス分野の基礎力を問うものです。対象分野がAI全般のG検定に対し、DS検定は統計分析・データ活用寄りですが、初学者向け資格として並び称されることが多いです。難易度面では、DS検定は合格率は回により38～48%前後と幅があり、G検定より低く、回を重ねるごとにやや合格率が低下する傾向があります。出題範囲は「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分野に及び、統計学やデータベース知識なども含むためG検定より2割ほど広いとも言われます。さらに合格ラインが正答率80%前後と高いことが難しさを上げる要因です。そのため、「G検定よりDS検定の方が少し難しい」という声が多く、実務未経験の受験者が増えたことで合格率が下がっているとも分析されています。ただし試験時間は90分で約90問と、G検定より1問あたりに時間をかけられます。計算問題（確率・行列計算など）も含まれるため油断はできませんが、時間との戦い度合いはG検定の方がシビアです。総合すると、G検定とDS検定は難易度が近い初学者向けAI資格ですが、DS検定の方が出題範囲が広く合格基準も厳しめであるため「やや難しい」という評価になります。実際、アガルートによる難易度比較表でもG検定は「普通」、DS検定（DS基礎）は「易しい～普通寄り」としつつ、DS検定の方が少し難度が上と位置づけられています。
以上、主要な資格との比較からG検定のポジションをまとめると、「IT基礎（ITパスポート）より専門的で難しく、国家試験の基本情報より実務知識は易しいが分野が異なり、AIエンジニア上級（E資格）よりは容易、データサイエンス基礎（DS検定）と同程度かやや易しい」といったところです。とはいえ試験ごとに問われるスキルセットが異なるため、一概に上下関係を断じるより、自身のバックグラウンドや興味に応じて「どの分野の知識習得が目的か」で選ぶと良いでしょう。G検定はAI活用の素養を証明するのに適した資格であり、難関資格ではありませんが決して「やさしい試験」でもないという絶妙な立ち位置にあると言えます。
受験者の声・難易度への実感【難しかった点・やさしかった点】
実際にG検定を受験・合格した人たちの声から、難易度に対する生の実感を拾ってみます。多くの受験者が共通して挙げるポイントをいくつか紹介します。
- 「しっかり勉強すれば合格は難しくないが、対策なしでは普通に落ちる」
ある合格者は「毎回合格率は60～70%なので、そこまでハードルが高い試験ではない。ただ、試験対策をしないで受けると普通に不合格になるなと体感しました」と述べています。実際この方は2024年第1回試験（合格率72.87%）に合格していますが、約25時間の学習でギリギリだったと振り返っています。多くの合格者が「想像より試験範囲が広く、知らない用語が多かった」「短期間に詰め込むのは大変なので、できれば1ヶ月以上前から計画的に勉強することを勧める」とアドバイスしています。要するに、適切な対策をすれば十分合格圏に届く試験だが、油断して臨めば落ちる難易度だということです。 - 「時間との戦いが一番きつい。模擬試験でペース配分を体感すべき」
制限時間内に全問題を解き切る大変さは多くの受験者が指摘しています。とある合格者は「試験前日に模擬試験を実施したら時間内にギリギリ解き終わらず不合格ラインだった。そこで危機感を持ち、当日はペース配分を意識して臨んだ」と述べています。また別の受験者も「本番で必ず時間が足りなくなるので、事前に模試で時間に追われる感覚を経験しておくべき」と強調しています。問題自体の難易度よりもとにかく量が多いことが難しく、「後半で焦ってミスを連発した」という声もあります。対策として「公式問題集や提供されている模擬問題を使って本番と同じ約200問・120分で練習し、スピードに慣れることが重要」との声が多いです。時間との戦いに勝つことが合格のカギだと、皆口を揃えて実感しています。 - 「オンライン受験はありがたいが、調べる時間なんてなかった」
自宅受験OKという環境について、「子育て中でも家で受けられて助かる」という肯定的な意見がある一方で、「ネットで答えを検索しながら解く余裕はまったく無かった」との声が大半です。中には「最初のうち8割くらいは検索すれば答えが見つかるかもと思ったが、1問1分では無理だとすぐに気付いた」と振り返る人もいます。また、カンペ（カンニングペーパー）を用意したというツワモノもいましたが、「結局見る暇がなかった」そうです。このようにオンライン試験特有の「調べながらできるから簡単では？」という期待は外れるようで、むしろ「試験形式に油断して準備不足で臨むと痛い目に遭う」という教訓を語る受験者が多い印象です。総じてオンライン環境そのものは好評ですが、「結局は己の知識勝負」という厳しさは変わらないようです。 - 「文系・非IT出身でも合格できた！ただし対策次第で難易度が天と地」
自身を「数学0点の文系ママ」「AI知識ゼロのノンIT人間」と称する受験者の体験談もあります。この方は2ヶ月かけて基礎から勉強し、見事合格されていますが、「G検定は受験前の知識量によって難易度の感じ方がかなり異なる試験だと思う」と述べています。受験当初ほぼ知識ゼロで、特に数学アレルギーがあったため最初は無謀に思えたそうですが、統計の基礎だけ大学時代にかじっていたことが多少助けになったと振り返っています。一方で、元からIT企業でAIに関心があり独学していた文系出身者は「3週間の短期集中で合格できた」という報告もあります。この方はプログラミングや複雑な数式問題が一切出ないことをメリットと感じ、「文章読解と用語理解が中心なので文系でも十分戦える」と述べています。つまり、文系・未経験者でも合格は可能だが、完全初心者の場合は相応の学習期間が必要ということです。対策次第で「難しすぎ！」にも「意外といけるかも？」にも感じられる試験だという声は印象的です。 - 「覚えるだけでなく理解が大事。実際に手を動かすと一気にわかる」
合格者の中には「ディープラーニングの仕組みがピンと来なかったが、自分で簡単な画像認識AIを作ってみたら概念が繋がった」と話す人もいます。公式テキストを何周も読むより、YouTube解説動画を見たり、Google Colabでモデルを動かしてみたりすることで理解が深まったという意見です。特に時間がない中で効率よく学ぶには、「目で見て覚えるより手を動かして経験に変える」学習が効果的だったとのこと。ただ闇雲に暗記するより、内容の背景理解に努めた人ほど本番で応用が利くとも言われます。「G検定は知識を問う試験だけれど、理解無しの丸暗記では歯が立たない」というのが合格者の実感のようです。
以上のように、受験者の声からは「易しいところもあるが、決して油断できない」というG検定のリアルな難しさが浮かび上がってきます。ポイントを整理すると、①事前にしっかり勉強すれば合格可能なレベル、②ただし範囲の広さと問題量で想像以上に時間と労力を要する、③未経験者ほど計画的な準備が不可欠、④学習方法を工夫すれば短期合格も不可能ではない、といったところでしょう。こうした先人たちの声を参考に、自分なりの対策計画を立てていくことが合格への近道となります。
難易度に応じた学習戦略【初心者・社会人・文系へのアドバイス】
G検定の難易度を踏まえた上で、受験者の属性別に効果的な学習戦略を考えてみましょう。初心者であったり多忙な社会人であったり、文系出身で数学が苦手だったりと、人によって置かれた状況は様々です。それぞれのケースで「どのように勉強すれば合格レベルに達しやすいか」を具体的にアドバイスします。
◆ AI未経験の初心者向け戦略: 全くのゼロベースから挑戦する場合、まずは全体像を掴むことから始めましょう。いきなり公式テキストを精読しようとしても専門用語の多さに挫折しがちです。そこで、まず概要解説の動画や入門書でAIとは何かをざっくり理解してください。「AIとは」「機械学習とは」といった基本概念を噛み砕いて説明したYouTube教材（初心者に優しい解説で定評のあるチャンネル等）を活用するのも有効です。その後、公式テキストに一通り目を通しましょう（1ページずつ完璧に理解する必要はありません。4～5時間ほどで流し読みして出題範囲を把握するイメージです）。不明点には付箋を貼り、後で重点的に補強します。次に問題集や模擬試験に取り組み、出題パターンに慣れることが大切です。理解があやふやな分野は解説を読んでも難しいことがありますが、そういう時はChatGPTなどのAIに質問してみるのも一つの手です。自分で調べても分からない点をAIに聞くことで、別の角度からの説明が得られ理解が進むことがあります（※ただし回答の正確性確認は必要です）。初心者の場合、最低でも1ヶ月以上・50～60時間程度の学習期間を見込んだ方が安全です。短期合格者の中には30時間未満で受かった例もありますが、それは相当効率的に勉強したケースと言えます。基礎体力がないうちは焦らず、「広く浅く→徐々に深く」と知識を積み上げていきましょう。
◆ 忙しい社会人向け戦略: 仕事と両立しながら合格を目指す社会人は、隙間時間の活用と学習計画の最適化が鍵です。まず学習期間を逆算し、例えば試験日まで4週間なら毎日どのくらい勉強時間を確保できるか計画を立てます。平日は通勤時間や昼休みを音声・動画学習に充てるのも良策です（YouTube講座を流し聞きする、AI関連ポッドキャストを聞く等）。紙のテキストを読む時間が取りにくければ、通勤中は動画解説や用語集アプリでインプットし、帰宅後に問題集でアウトプット練習というようにマルチに進めましょう。社会人は業務でITに触れているケースも多いので、自身の専門分野と関連づけて覚えると記憶に定着しやすくなります。例えば製造業の方なら「AIの異常検知は品質管理に応用できる」とイメージしたり、マーケティング職なら「機械学習による需要予測」を自分の業務に重ねて考えたりすると理解が深まります。法律や倫理の分野は普段エンジニアでもない限り馴染みが薄いので、重点的にテキストや解説書を読み込みましょう（AI白書などを活用すると最新トピックを網羅できます）。また多忙な社会人こそ模擬試験で時間配分の練習をしておくべきです。「せっかく勉強したのに時間切れで解けなかった」ではもったいないので、本番同様に2時間測って模擬問題を解く訓練を1～2回は行いましょう。最後に、モチベーション維持のために同じ試験を目指す仲間と情報交換するのも効果的です。社内に受験予定者がいれば勉強法を共有したり、いなければSNS上の受験コミュニティや勉強会に参加するのも一案です。限られた時間でも効率よく、メリハリをつけて学習すれば社会人でも十分合格を狙えます。
◆ 文系出身・数学が苦手な人向け戦略: 文系の方がつまずきがちなポイントは数学・統計部分への苦手意識です。G検定では高度な数学知識は不要ですが、機械学習の基礎理論（最小二乗法や確率分布の概念など）は理解しておく必要があります。対策として、G検定用に市販されている「法律・倫理テキスト」「数学ストラテジスト講座」といった副読本を活用するのも良いでしょう。特に「ディープラーニングG検定 法律・倫理テキスト」には過去問由来の事例が載っており、法律問題対策に有用です。数学に関しては、高校数学レベルの線形代数や統計の入門書を一読しておくと公式テキストの理解度が上がります。また、プログラミングが出ないことは文系受験者にとって大きなメリットです。アルゴリズムのコーディングではなく用語の定義や手法の特徴を問う問題が中心なので、暗記すべき事項をコツコツ覚えれば対応できます。暗記のコツとしては、関連する用語同士をマインドマップに整理することです。例えば「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の違いを図にまとめたり、代表的なアルゴリズム名と用途を表にしたりすると頭に入りやすくなります。さらに、文章読解力は文系の強みですから、長文の倫理設問などはむしろ得点源になるでしょう。過去に文系合格者からは「文章問題が中心なので国語力でカバーできた」との声もあります。自信を持って、自分の得意スキルで補いつつ苦手分野を底上げしてください。なお、先述のとおり実際に簡単なAIモデルを触ってみると理解が深まるので、余裕があれば試してみるのもお薦めです。「見る」と「やる」では記憶への残り方が違います。文系出身でも正しい方法で知識を広げ、理解を深めれば十分合格できる資格です。
◆ 全受験者共通の基本戦略: 最後に、どのような立場の人にも共通するポイントをまとめます。まず公式テキストと公式問題集は学習の柱として活用しましょう。公式テキスト第3版は最新シラバス対応で内容がアップデートされていますし、問題集（※公式の過去問は一部しか公開されていませんが、市販の良質な模擬問題集があります）で出題形式に慣れることは必須です。頻出分野の優先順位付けも大切です。例えばシラバス上は広範囲でも、実際には「ディープラーニングの手法」「社会実装（事例）」「数理・統計」などに出題が集中する傾向があります。平均得点率が低い「数理・統計」は苦戦者が多い反面、他分野で稼げれば合格ラインに達します。自分の得意不得意を見極め、捨てる勇気も時には必要です。試験当日はわからない問題に時間を使いすぎないこと、これを徹底しましょう。1問に1～2分かけてしまうと他で取り返せなくなります。悩んだら一旦飛ばし、最後に戻るくらいの割り切りも戦略です。そして何より、最新のAIニュースにも目を配る習慣をつけてください。G検定では時事問題が過去問題傾向として体感４割程度も出題されるため、試験直前まで業界動向を追っておくことが点数に直結します。具体的にはJDLAや有識者のブログが発信するシラバス改訂情報や、AI白書・ニュース記事で直近半年～1年のトレンドを押さえておくと良いでしょう。ChatGPTの登場や各種AI倫理ガイドライン策定などホットトピックは頻出です。最後に体調管理もお忘れなく。長丁場の試験なので、当日は集中力を切らさないよう前日はしっかり睡眠を取ることも実は重要です。以上の戦略を踏まえて学習を進めれば、難易度に見合った十分な実力が身につき、合格がぐっと近づくでしょう。
難関化する要因と今後の傾向【シラバス改訂や時事問題の出題】
近年のG検定は受験者数の増加やAI技術の急速な発展に伴い、試験内容や難易度にも変化が見られます。その傾向と、今後考えられる難易度の推移について整理します。
◆ シラバス改訂で出題範囲が拡大: JDLAはG検定のシラバス（試験範囲ガイドライン）を定期的に見直しています。特に2024年版シラバスでは前回（2021年版）から大きな変更があり、生成AIやAIガバナンスに関する項目が新たに追加・強化されました。具体的には、近年急速に進歩したChatGPTやStable Diffusionに代表される「生成AI（Generative AI）」について、その基盤技術である大規模言語モデル（LLM）の仕組みや、自己教師あり学習・強化学習の応用といった最新トピックが盛り込まれています。またAI倫理・法規制の重要度増大を反映し、ディープフェイクやアルゴリズムバイアス、各国のAI関連法（欧州のGDPRや日本の改正個人情報保護法など）に関する知識もより重視されるようになりました。このような出題範囲の拡張・高度化により、受験者はアップデートされた知識をキャッチアップする必要があります。裏を返せば、シラバス改訂ごとに新たな学習項目が増える＝試験の難易度が徐々に上がっているとも言えます。特に生成AIのように技術的背景が複雑なテーマが入ることで、「暗記すればOK」では対応しきれず理解ベースの勉強が求められるでしょう。今後もAI分野は進化が早いため、G検定もそれに合わせて出題トピックを入れ替え・追加していくと予想されます。受験者としては古いテキストや過去問集だけでなく、最新版シラバスを確認し最新技術動向まで押さえることが不可欠になっています。
◆ 試験形式の見直し（問題数減少など）と影響: 一方で試験運営上の変更も行われています。2024年11月実施の回から、出題数が従来の200問程度から160問程度へ削減されました。問題数減少に伴い1問あたりに割ける時間は約45秒となり、極端な時間逼迫は若干緩和される見込みです。JDLAは試験時間120分は据え置きつつ、「問題数を減らすことで質の高い問題作成と受験者の負担軽減を図る」狙いがあるようです。これは難易度に二面的な影響を与えるでしょう。正答率的には時間的余裕が少しできるため合格率が上がる可能性があります（実際、問題数削減後初の2025年第3回試験で合格率81.72%と大幅に上昇しました）。しかし、一問一問により深い理解が必要な良問を揃えることで質的難易度を上げる意図も推測されます。今後は「少ない問題で確実に合否を分ける」傾向が強まるかもしれません。受験対策としては、今まで以上に一つ一つの知識を応用的に理解する勉強が求められるでしょう。また問題数減により点数配分も変化します。仮に合格基準が7割正答程度だとしても、160問中112問正解が必要となりミスできる数が減ります。ケアレスミス1問の影響度が増すため、時間配分だけでなく正確さも重視しなければなりません。
◆ 受験者層の拡大と合格率の行方: G検定は累計受験者数が2023年時点で10万人を超え、AI人材育成の登竜門として定着してきました。今後さらに受験者の母集団が広がれば、その中には従来よりAI未経験の人も多く含まれることが予想されます。実際、DS検定では知名度向上に伴い実務経験の少ない受験者が増えたことで合格率が低下したと分析されています。G検定も同様の現象が起きれば、合格率がやや下がり難関化する可能性があります。一方でJDLA側も試験をあまり難しすぎないよう調整すると思われるため、大幅な難関化にはならないかもしれません。むしろ合格率は今後もしばらく60～70%台を維持しつつ、前述のように内容面で高度化していくと考えられます。つまり数字上の難易度より、中身の難易度が上がるイメージです。例えば、これまで基本的なディープラーニング手法名を問う問題が多かったのが、今後は「ある課題に対し適切なAI手法を選ぶ応用問題」や「最新のAI倫理に関する判断問題」など思考力を要する設問が増えるかもしれません。時事問題も引き続き4割程度出題される傾向が続くと予想され、新しいテーマについていけないと苦戦するでしょう。
◆ 今後の傾向に備えるには: これから受験を考える方は、まず最新版シラバスと公式発表の試験動向をチェックしましょう。JDLA公式サイトではシラバス改訂のお知らせや、各回の試験結果分析などが公開されています。直近では「基盤モデル（Foundation Model）」「生成AI」「AI倫理」がキーワードになっているため、関連知識を重点的に仕入れておくと良いでしょう。また、AI業界のニュースに日頃から触れておくことも重要です。生成系AIの新モデル登場や各種ガイドライン策定など、試験作成者が「ぜひ出題したい」と思うようなホットトピックはニュースで話題になったものばかりです。具体例としては、「○○年に公開された画像生成AIモデルの名称」や「EUのAI規制法案の名称」といった問題が出る可能性があります。日経新聞や専門メディアのAI特集記事、JDLAが刊行する『AI白書』などで最新情報をキャッチアップしておきましょう。試験そのものはオンライン化が進み柔軟に受験しやすくなっていますが、その分問われる知識は常にアップデートされていく点を念頭に、アンテナを高く張って学習に臨んでください。G検定は時代の最先端に合わせて進化する資格試験です。したがって受験者も「学び続ける姿勢」が今後ますます求められるでしょう。
自分にとっての“最適な難易度”か見極めるヒント【受験を迷っている方へ】
最後に、「そもそもG検定に挑戦するのが自分にとって適切か？」と迷っている方に向けて、最適な難易度かどうかを判断するためのヒントをお伝えします。これは資格選びの指針とも言えますが、以下のポイントを自己診断してみてください。
◆ あなたの目的・関心と試験内容はマッチしているか: まず資格取得の目的を明確にしましょう。もし「AIに関する基礎知識を体系的に学びたい」「仕事でAIプロジェクトに関わるのでリテラシーを証明したい」というのであれば、G検定はまさに最適な選択です。ビジネスにおけるAI活用能力を証明できる資格として、デジタル時代のビジネスパーソン全般におすすめとされています。一方、「プログラミングスキルを証明したい」「AI実装をバリバリやりたい」という目的なら、より技術寄りのE資格や他のプログラミング資格の方が適しているかもしれません。G検定はコードを書かない試験であり、求められるのは知識面が中心です。自分の興味がAI理論や活用方法の習得に向いているか、それとも実装や開発に向いているかで判断すると良いでしょう。仮に後者であれば、最初からE資格を目標に据えるか、G検定合格後にE資格へステップアップする計画を立てるといった道筋も考えられます。
◆ 現在の知識レベルと難易度のギャップを測る: 次に、ご自身の現時点での知識レベルを客観的に見極めましょう。AIやITに多少なりとも触れた経験があるなら、G検定のテキスト内容にもスムーズに入っていける可能性が高いです。その場合、G検定は決して難関すぎる試験ではなく「適度に歯ごたえがあるレベル」と感じられるでしょう。逆に全くの未経験で不安が大きいなら、いきなりG検定を目指すより前段の勉強から始める選択肢もあります。例えばITパスポートや統計検定（データサイエンス基礎）など、より初歩的な資格でIT全般やデータ分析の基礎を身につけてから挑む方法です。実際、AI資格の初学者向けロードマップとして「まずITパスでIT基礎→次にG検定でAI基礎→余力があればE資格やDS検定へ」というステップを踏む人もいます。アガルートの難易度区分でも、AI実装検定B級や統計検定DS基礎は「易しい」カテゴリーで、G検定は「普通」とされています。もし公式テキストを読んでみて難解すぎると感じたら、無理せず一度基礎固めに回るのも一つの戦略です。それでもG検定に興味があるなら、勉強期間を長めに取りじっくり挑戦することでカバーできます。
◆ 学習に割ける時間とモチベーション: G検定合格には平均30～50時間程度の学習が必要と言われます。ご自身のスケジュール上、その時間を確保できるかを考えてみましょう。仮に直前まで忙しくて勉強時間が取れないようであれば、試験回をずらすことも検討すべきです（年に複数回チャンスがあります）。また、単純な勉強時間以上にモチベーションの維持も大切です。AIに対する関心や学ぶ意欲が高いなら、多少難しくても継続して勉強できるでしょうし、逆に「流行っているからとりあえず取ろうかな」程度の動機だと、専門用語の多さに途中で嫌気が差すかもしれません。試しにシラバスのキーワード一覧を眺めてみて、興味が湧く項目が多いか、チンプンカンプンだけど面白そうと思えるか確認してみるのも良いでしょう。興味は最高の原動力です。仮に難易度が高めでも興味があれば乗り越えられますし、逆に易しい資格でも興味なければ勉強は苦痛です。G検定のシラバスには「ディープラーニングの具体的手法」「活用事例」「法律・倫理問題」など多彩な項目があります。それらを見て「役立ちそうだ」「もっと知りたい」と思えるならあなたにとって最適な学びの機会になるでしょう。
◆ キャリアへの有用性とリターン: 最後に、この資格取得が自分のキャリアにどう役立つかを考えてみましょう。G検定は履歴書に書けば一定のアピールになりますし、社内でAIプロジェクトに参画しやすくなったり、転職時に「AIの知見あり」の客観的証明になったりするメリットがあります。特にAI人材を求める企業が増えている昨今、合格者であることが評価につながるケースも多いようです。一方で、もしあなたが既に機械学習エンジニアとしてバリバリ開発しているなら、わざわざG検定で基礎知識を証明するまでもなく実務経験が強みとなるでしょう。このように自身の現在地と目標地点を踏まえて、G検定がそのギャップを埋めるのに最適な難易度かを判断してください。簡単すぎる目標は得るものが少ないですが、難しすぎる目標も途中で挫折する恐れがあります。G検定は幸い適度な難易度で学習効果が高い資格との評価があり、合格までのプロセスで得る知識が今後の糧になることは間違いありません。「少し大変だけど頑張れば届きそう」――そう感じられるのであれば、ぜひ挑戦する価値は大いにあるでしょう。
◆ まとめ: G検定が「自分にとって最適な難易度かどうか」を見極めるポイントを整理すると、1)試験内容が興味・目的に合致しているか、2)現状の知識とのギャップが埋められそうか、3)学習時間と意欲を継続できるか、4)取得によるメリットが自分のキャリアに見合うか、の4点になります。これらを総合的に判断し、「挑戦してみよう」と思えたならG検定はあなたにとって最適な自己研鑽の目標となるでしょう。逆に今は踏ん切りがつかない場合でも、AI分野への興味があるなら関連の易しい資格から始めて徐々にステップアップする道もあります。いずれにせよ、G検定の学習を通じて得られる知識は現代のあらゆる業界で価値を持つものです。適切な難易度設定で無理なく学び、着実にスキルアップしていってください。あなたにとってベストな選択であるか見極めつつ、ぜひ前向きにチャレンジしてみましょう。
G検定合格ガイド①：人工知能とは何か？AIの定義・最新動向と問題点をやさしく解説
はじめに：G検定の合格に向けた人工知能の基礎理解 近年、人工知能とは何かを学ぶ需要が高まっています。日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する G検定（ジェネラリスト検定）は、AI・ディープラーニングに関する基礎知識を問う人気試験です。合格には人工知能の歴史やAIの定義、最新動向から倫理的な論点まで幅広い理解が求められます。特に仕事でAIの概要を短時間で把握したいビジネスパーソンにとっても、本記事の内容は参考になるでしょう。 この記事では、「人工知能とは？」という基本から始め、人工知能の定義や主要な ...
参考文献・出典: 本記事の内容はJDLA公式発表資料および各種資格対策サイト・合格体験記等をもとに作成しましたagaroot.jpagaroot.jpma-vericks.com。正確性には十分留意しておりますが、最新情報は必ず公式サイトagaroot.jpや最新のシラバスをご確認ください。G検定の難易度に関するデータは2025年時点の公開情報に基づいており、今後の改訂により変わる可能性がありますagaroot.jpbizroad-svc.com。ご了承の上、ご自身の学習計画の一助としていただければ幸いです。頑張る受験者の皆様の健闘をお祈りいたします！agaroot.jpnote.com
G検定合格に向けた勉強法【正答率70%のボーダーライン突破ガイド】
G検定の基本情報（出題形式・合格率・実施頻度など） G検定（ジェネラリスト検定）は、日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催するAI分野の資格試験です。ディープラーニングを中心としたAIの基礎知識やビジネス活用能力を問う内容で、問題は多肢選択式（選択問題）で出題されます。試験時間は120分で、出題数は回によって異なりますが約160問前後が出題されます（2024年までは200問程度でしたが2024年11月以降、約160問に改定）。オンライン形式で自宅や職場から受験可能なのも特徴です。受験に資格や経歴の制 ...
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G検定（ジェネラリスト検定）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が主催する民間資格試験です。ディープラーニングを中心としたAIに関する基礎知識やビジネス活用、倫理・法律など幅広い知識を有しているかを検定するもので、2017年から開始されました。エンジニアだけでなく、AIを事業に活用するビジネスパーソン向けの資格という位置づけで、AIプロジェクトの推進やDX人材育成にも役立つとされています。試験はオンライン形式で実施され、自宅のPCから受験可能です。問題は多肢選択式で出題され、受験資格に特 ...
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G検定（JDLA Deep Learning for GENERAL）は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が2017年より実施しているAIに関する資格試験です。ディープラーニングを中心とした人工知能の基礎知識を問う内容で、技術を「正しく理解し活用できる人材」を認定することを目的としています。試験はオンライン形式で自宅から受験可能であり、120分間に多肢選択式の問題が約160問出題されます。受験資格に制限はなく、受験料は一般13,200円・学生5,500円（再受験割引や提携講座割引あり）と ...
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AI倫理・AIガバナンスとは？ AI倫理とは、人工知能の開発・利用において守るべき価値観や原則のことです。例えば「AIは人権を尊重すべき」「差別や偏りを生じさせないようにすべき」といった倫理的指針を指します。AIが社会に与える影響が大きくなる中で、何が「良いAI利用」で何が「悪い利用」かを判断する基準として、このAI倫理が重要になります。 一方でAIガバナンスとは、AI倫理を実践するための仕組みやルール作りのことです。企業や政府がAIの開発・運用に際し、適切な管理・監督体制を整え、AIを安全かつ倫理的に活 ...
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はじめに：AIの法律と契約を学ぶ意義 こんにちは！今回はG検定（ジェネラリスト検定）の合格を目指す皆さんに向けて、AIに関する主要な法律と契約のポイントを講義風にフレンドリーな文体で解説します。AI分野では技術だけでなく法的な知識も求められます。例えば、個人データの扱い方やAIで作った成果物の権利関係を知らないと、思わぬトラブルにつながるかもしれません。法律や契約と聞くと難しく感じるかもしれませんが、数学・法律初心者の方でも理解できるようにやさしく説明していきます。一緒に個人情報保護法からAIサービス提供 ...
