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 |
| 人工知能研究の歴史 | |
| 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 | 人工知能分野の問題 |
| 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 |
| ディープラーニングのアプローチ | |
| ディープラーニングを実現するには | |
| 活性化関数 | |
| 学習の最適化 | |
| 更なるテクニック | |
| ディープラーニングの 手法 | 畳み込みニューラルネットワーク (CNN) |
| 深層生成モデル | |
| 画像認識分野 | |
| 音声処理と自然言語処理分野 | |
| 深層強化学習分野 | |
| モデルの解釈性とその対応 | |
| モデルの軽量化 | |
| ディープラーニングの 社会実装に向けて | AIと社会 |
| AIプロジェクトの進め方 | |
| データの収集 | |
| データの加工・分析・学習 | |
| 実装・運用・評価 | |
| クライシス・マネジメント | |
| 数理・統計 | 数理・統計 |
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、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検定はオンライン開催です。
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、年6回奇数月に実施されるようになっています。
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1～2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 | ||
| 2023年 | 第5回 | 68.71% | 5,330名 |
| 第4回 | 72.23% | 3,309名 | |
| 第3回 | 68.75% | 4,518名 | |
| 第2回 | 67.99% | 3,052名 | |
| 第1回 | 65.80% | 7,150名 | |
| 2022年 | 第3回 | 66.17% | 7,502名 |
| 第2回 | 62.22％ | 6,398名 | |
| 第1回 | 62.10％ | 6,760名 | |
| 2021年 | 第3回 | 64.45％ | 7,399名 |
| 第2回 | 61.50％ | 7,450名 | |
| 第1回 | 63.77％ | 6,062名 | |
| 2020年 | 第3回 | 59.56％ | 7,250名 |
| 第2回 | 68.96％ | 12,552名 | |
| 第1回 | 66.66％ | 6,298名 | |
| 2019年 | 第3回 | 70.70％ | 6,580名 |
| 第2回 | 71.40％ | 5,143名 | |
| 第1回 | 72.76％ | 3,436名 | |
| 2018年 | 第2回 | 64.93％ | 2,680名 |
| 第1回 | 57.14％ | 1,988名 | |
| 2017年 | 第1回 | 56.84％ | 1,448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％台後半となる回が多く、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、初学の場合難易度はあがります。
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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