G検定（ジェネラリスト検定）とは？受験資格・科目・合格率・難易度・合格基準等を解説
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G検定（ジェネラリスト検定）とは？
G検定（ジェネラリスト検定）は、AI分野の中でも特にディープラーニングに焦点を当てた検定であり、ディープラーニングに関連する広範囲な知識とスキルが求められます。
その名の通り、「ジェネラリスト」としての能力を測る試験であり、ディープラーニングの技術をどのようにビジネスに応用するかという観点が重視されています。
G検定の受験資格は？
G検定に受験資格はありません。
G検定の概要
科目・出題範囲
G検定の科目・出題範囲は、以下となります。
| 人工知能とは | 人工知能の定義 |
| 人工知能分野で議論される問題 | |
| 人工知能をめぐる動向 | 探索・推論 |
| 知識表現とエキスパートシステム | |
| 機械学習 | |
| ディープラーニング | |
| 機械学習の具体的手法 | 教師あり学習 |
| 教師なし学習 | |
| 強化学習 | |
| モデルの選択・評価 | |
| 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 |
| 活性化関数 | |
| 誤差関数 | |
| 正則化 | |
| 誤差逆伝播法 | |
| 最適化手法 | |
| ディープラーニングの要素技術 | 全結合層 |
| 畳み込み層 | |
| 正規化層 | |
| プーリング層 | |
| スキップ結合 | |
| 回帰結合層 | |
| Attention | |
| オートエンコーダ | |
| データ拡張 | |
| ディープラーニングの応用例 | 画像認識 |
| 自然言語処理 | |
| 音声処理 | |
| 深層強化学習 | |
| データ生成 | |
| 転移学習・ファインチューニング | |
| マルチモーダル | |
| モデルの解釈性 | |
| モデルの軽量化 | |
| AIの社会実装に向けて | AIプロジェクトの進め方 |
| データの収集・加工・分析・学習 | |
| AIに必要な数理・統計知識 | AIに必要な数理・統計知識 |
| AIに関する法律と契約 | 個人情報保護法 |
| 著作権法 | |
| 特許法 | |
| 不正競争防止法 | |
| 独占禁止法 | |
| AI開発委託契約 | |
| AIサービス提供契約 | |
| AI倫理・AIガバナンス | 国内外のガイドライン |
| プライバシー | |
| 公平性 | |
| 安全性とセキュリティ | |
| 悪用 | |
| 透明性 | |
| 民主主義 | |
| 環境保護 | |
| 労働政策 | |
| その他の重要な価値 | |
| AIガバナンス |
出題形式
G検定の出題形式は、多肢選択式です。
試験時間
G検定の試験時間は、オンライン試験が100分、会場試験が120分です。
合格基準（合格ライン）
G検定の合格基準は、公開されていません。
受験料
G検定の受験料（税込）は、以下となります。
| 一般 | 学生 | |
| 一般 | 13,200円 | 5,500円 |
| 再受験（前回受験日から2年以内） | 6,600円 | 2,750円 |
| AI For Everyone修了者 | 9,240円 | 3,850円 |
試験会場
G検定は自宅などで受験するオンライン試験に加え、全国の会場で受験する会場試験も実施されています。
G検定の免除制度
G検定に免除制度は、ありません。
G検定の日程
G検定の開催日程は回を重ねるごとに増えており、オンライン試験が年6回（奇数月）、会場試験が年3回実施されています。
申込み期間
G検定の申込み期間は、例年11月中旬～1月上旬、1月中旬～2月下旬、3月下旬～4月下旬、5月中旬～6月下旬、7月中旬～8月下旬、9月中旬～10月下旬です。
試験日
G検定の試験日は、例年1月中旬、3月上旬、5月中旬、7月上旬、9月上旬、11月上旬の金土曜日、もしくは土曜日です。
合格発表日
G検定の合否は、試験後2～3週間で送付されます。
G検定の合格率・受験者数
| 合格率 | 受験者数 | ||
| 2026年 | 第4回 （オンラインのみ） |
83.08% | 9,241名 |
| 第3回 （会場） |
70.29% | 1,481名 | |
| 第3回 （オンライン） |
85.02% | 6,824名 | |
| 第2回 （会場） |
64.83% | 1,544名 | |
| 第2回 （オンライン） |
78.83% | 10,483名 | |
| 第1回 | 78.77% | 8,529名 | |
| 2025年 | 第6回 | 77.34% | 10,350名 |
| 会場 | 65.10% | 553名 | |
| 第5回 | 76.36% | 7,924名 | |
| 第4回 | 78.40% | 7,440名 | |
| 第3回 | 81.72% | 4,284名 | |
| 第2回 | 74.61% | 6,401名 | |
| 第1回 | 73.69% | 4,633名 | |
| 2024年 | 第6回 | 73.39% | 7,276名 |
| 第5回 | 75.03% | 5,189名 | |
| 第4回 | 74.40% | 4,381名 | |
| 第3回 | 73.46% | 3,252名 | |
| 第2回 | 68.03% | 5,844名 | |
| 第1回 | 72.87% | 3,464名 | |
G検定の難易度は？どれくらいのレベル？
G検定の合格率は60〜85％ほどで推移しており、難易度は普通～やや易しいレベルといえます。
しかし、G検定はエンジニアなど事前知識のある方の受験者が多く、初学の場合は難易度が上がる可能性があります。
G検定の勉強法・対策方法は？
G検定の勉強法については、特に仕事をしながらの受験を考慮すると、試験の2ヶ月前から学習を開始することが推奨されます。この期間を設けることで、無理なく計画的に学習を進めることが可能になります。予備知識がない方でも、1日1時間の学習を目安にすると、約60時間の学習時間を確保でき、これは十分な量と考えられます。
学習方法としては、通勤時間を利用してテキストを読み込むことが効果的です。テキストの理解を深めるためには、問題集を解き、間違えた問題を復習し、必要に応じてメモを取ることが重要です。最初の1ヶ月はテキストを読み終えることに重点を置き、2ヶ月目には問題を多く解いて実践力を高めます。
試験前の1～2週間は、実際の試験環境をシミュレーションすることが有効です。どのような問題が出題されるか、どのような資料が参考になるかを考え、必要な準備を整えましょう。
また、AI技術は日々進化しているため、G検定の出題内容も最新の情報を反映しています。そのため、関連するニュースや技術動向に常に注意を払い、学習に取り入れることが重要です。最終的には、ディープラーニングに対する興味と楽しみを持ちながら学習することが、合格への近道となります。
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