G検定（正式名称：ジェネラリスト検定、英語表記 Deep Learning for GENERALISTS）は、一般社団法人 日本ディープラーニング協会が実施する、AI・機械学習・ディープラーニングの基礎を問う資格試験です。プログラミングの実技試験ではなく、マーク式の知識問題が中心のため、「AIに興味はあるが専門家ではない」人の最初の一歩として選ばれることが多い資格です。本記事では、2026年時点での試験の全体像を、専門用語をかみ砕きながら整理します。
G検定とは何を問う試験か
G検定の「G」は Generalist（ジェネラリスト） の頭文字です。AIエンジニアのように特定分野を深く掘り下げるのではなく、AI全体の地図を持つこと——歴史・用語・機械学習の考え方・ディープラーニングの概要・倫理・社会実装——を問います。
試験は年に複数回（例：第1回・第2回）実施され、CBT（コンピューターでの受験）が一般的です。受験資格に学歴や職歴の制限はなく、誰でも申し込めます。受験料・日程・申込方法の最新情報は協会の公式サイトで確認してください。
公式情報を確認
受験料・試験日程・申込方法は毎年更新されます。日本ディープラーニング協会 G検定ページで最新版を確認してください。当サイトは公式サイトではありません。
試験形式・合格のイメージ
G検定の試験形式は、おおむね次のとおりです（詳細は各回の案内に従ってください）。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 出題数 | 200問（マーク式・四肢択一が中心） |
| 試験時間 | 120分 |
| 受験方式 | CBT（テストセンター等） |
| 合格基準 | 各回の合格基準点は公式発表に準拠（満点に対する割合で設定） |
| 合格率の目安 | 例：2025年第1回は約65%（参考値。回によって変動します） |
1問あたり平均36秒と、知識の引き出し速度も問われます。インプットだけでなく、一問一答や実践演習で繰り返し解くことが合格の近道です。
こんな人におすすめ
- 転職・キャリアチェンジ AI・データサイエンス分野への転職やキャリアチェンジを検討している
- 社内のAI推進 プロジェクトでエンジニアと同じ言葉で会話したい
- 学習の区切り 大学・専門学校でAIを学び、資格取得でモチベーションを維持したい
- 基礎の棚卸し 機械学習エンジニアを目指す前に、知識の抜け漏れを確認したい
一方、すでに実装・論文読解・モデル運用の経験が豊富な方にとっては、復習・証明の意味合いが強くなります。キャリアへの活かし方はG検定のキャリアガイドも参照してください。
出題分野（10分野）
G検定のシラバスは大きく10の出題分野に分かれます。各分野の詳しい解説は別記事で順次公開予定ですが、まずは全体の地図として押さえておきましょう。
| 分野 | ざっくりした内容 | 演習 |
|---|---|---|
| 人工知能とは | AIの定義・歴史・強いAIと弱いAIなど | 一問一答 |
| 人工知能をめぐる動向 | 産業動向・政策・国際動向 | 一問一答 |
| AIに必要な数理・統計知識 | 確率・統計・線形代数の基礎 | 一問一答 |
| 機械学習の概要 | 教師あり・なし、評価指標、過学習など | 一問一答 |
| ディープラーニングの概要 | ニューラルネット・学習の流れ | 一問一答 |
| ディープラーニングの要素技術 | CNN・RNN・正則化・最適化など | 一問一答 |
| ディープラーニングの応用例 | 画像・言語・生成AIなどの応用 | 一問一答 |
| AI倫理・AIガバナンス | バイアス・説明可能性・ガイドライン | 一問一答 |
| AIの社会実装に向けて | 導入プロセス・ビジネス活用 | 一問一答 |
| AIに関する法律と契約 | 著作権・個人情報・契約の留意点 | 一問一答 |
用語の意味がわからないときは、AI用語辞典で個別に調べながら進めると効率的です。例：ディープラーニング、過学習、AIガバナンス。
生成AIパスポートとの違い
当サイトではG検定と生成AIパスポートの両方に対応しています。どちらを先に受けるか迷ったときの整理です。
| G検定 | 生成AIパスポート | |
|---|---|---|
| 焦点 | AI・ML・DLの基礎全般 | 生成AIの業務活用・リスク |
| 出題数・時間 | 200問・120分 | 60問・60分 |
| 数学の深さ | 統計・線形代数の基礎あり | 実務・リテラシー中心 |
| 向いている人 | エンジニア・データ職志望 | 全職種の生成AI活用 |
どちらを先に受けるか迷ったらG検定 vs 生成AIパスポートの比較ガイドを参照してください。生成AIパスポートの全体像は入門記事で解説しています。
勉強の始め方
G検定の学習は、次の3ステップで進めるのがおすすめです。
- 全体像を把握する 本記事のようにシラバス10分野の地図を作る
- 一問一答で用語を固める 分野別一問一答（500問）で反復
- 実践演習と模擬試験で仕上げる 実践演習と模擬試験で本番形式に慣れる
学習時間の目安は、AI未経験で100〜200時間、IT経験者で50〜100時間とされることが多いです。短い期間で詰め込むより、毎日30分×数か月の方が定着しやすいです。
試験対策を始める
G検定 試験対策トップ — 一問一答・実践演習・模擬試験へ
よくある質問
G検定はプログラミングができなくても受けられますか？
受験資格にプログラミングスキルは求められません。試験はマーク式の知識問題が中心です。ただし、機械学習やディープラーニングの考え方を理解する学習は必要です。
G検定と生成AIパスポートはどちらを先に？
エンジニア・データ職を目指すならG検定が先、業務での生成AI活用なら生成AIパスポートが先、という整理が一般的です。両方持つとアピール幅が広がります。
どのくらい勉強すれば合格できる？
未経験者で100〜200時間、IT経験者で50〜100時間が目安です。数学・統計の基礎が薄い場合はさらに時間がかかることもあります。
合格すると何が得られる？
AI・機械学習の基礎知識がある程度身についていることを示せます。ただし実装力や実務経験は別途アピールが必要です。キャリアへの活かし方も参照してください。
公式の過去問はある？
G検定の公式過去問の一般公開はありません。協会サイトの分野別例題や公式テキスト、市販問題集で対策するのが一般的です。詳しくは過去問の入手方法と注意点を参照してください。当サイトの問題は本番・過去問を想定した模擬問題であり、公式の過去問そのものではありません。