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旧サイト名:本当に役立つ資格、全く役立たない資格

G検定とは?取得する意味やメリットはほぼない民間資格

人工知能のイメージ

なんとなく最先端のイメージですが・・・就職や転職には役立ちません

種類難易度合格率
国家資格易しい60~70%
受験資格取得費用勉強時間
誰でも受験可~2万円1か月程度
活かし方全国の求人数おすすめ度
自己満足2件
  • 全国の求人数は、ハローワークの情報を基に2024年7月7日に集計。

G検定(ジェネラリスト検定)とは、AI(人工知能)に関する基礎知識を学習するための検定試験です。

試験の内容は基礎的で、用語の正誤を問う程度の問題です。

1か月程度の勉強で合格できる民間の検定試験でAIについて一体どこまで理解できるのか・・・大いに疑問です。

難易度は低いため履歴書に書いてもほぼ評価されません。

取得するメリットは少なく合格しても就職や転職は有利になりません。

こういった先端技術の分野で仕事をしたいのであれば、まずは少しでも偏差値の高い大学の理工系の学部へ進んでください

AIって、高度な大学院レベルの数学の知識が前提となる分野です。

当サイト内の評価や感想は公正で客観的な判断に基づいていますが、あくまでも運営者個人の意見です。参考にするかしないかはご自身で判断してください。

目次

G検定(ジェネラリスト検定)とは

AIを搭載したロボットのイメージ

AIの基礎を学ぶ検定試験

G検定とは、今流行のAI(人工知能)に関する基礎知識を学習するための検定試験です。

試験の学習を通して、AIやディープラーニングの基礎知識について学びます。

ディープラーニング(Deep Learning)とは、十分なデータ量をコンピュータに与えれば、人間の力なしにコンピュータが自動的にデータの特徴を抽出して判断する「自己学習」のことです。

AIを支える手法の1つで、日本語で「深層学習」とも言われています。

AIがプロの棋士を破ったのは、まさにこのディープラーニングの成果だと言えるでしょう。

ディープラーニングは日々進化する技術です。

そのため、いつ実施した検定試験であるか分かるように、検定・資格実施年毎に実施年号を付けています。例えば「2020#2」という表記です。

ちなみに、G検定の「G」は「generalist(博学、万能)」の頭文字「G」です。

主催者サイト:一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】

本当に役立つ資格なのか?

G検定について調べてみると、将来性があるとか就職や転職で役立つなんてネット上での書き込みを見かけます。

しかし、こういった民間資格に合格して履歴書に書いても残念ながらほとんど評価されません。

民間資格よりも、もっと評価され求められる知識はたくさんあります。

学習する内容は、実際に出題された過去問を見れば分かりますがAI用語の理解が中心です。

試験でもAI用語の正誤を問うような内容が多く出題されます。これでは専門的とは言えません。

そもそもAIとは、大学や大学院レベルで研究するひとつの学問です。

1か月程度の勉強で合格できる検定試験で何が身に付くのかと言えば大いに疑問です。

将来AIなどの先端技術の分野に進みたいのであれば、まずは理工系の大学へ進むことです。

できたら大学院レベルの専門性が求められます。高度な数学の知識がAIの前提となっています。

G検定合格者の求人を探してもほぼ見つかりません。取得するメリットのない検定試験です。

就職や転職に活かしたいのであれば、あまり意味ない検定試験です。

将来性について徹底研究

勉強するなら他の情報処理系の国家資格を

これからIT系の企業へ就職や転職するために資格を取得したいのであれば、まずは基本情報技術者応用情報技術者などの国家資格がおすすめです。

これらが必ずしも就職・転職が有利になるとまでは言えませんが、少なくとも民間資格よりは役に立ちます。

中学・高校生が、将来AIやITなどの先端分野の業界に進みたいのであれば、まずは理工系の有名大学へ進学することです。

G検定に合格すると、JDLA(日本ディープラーニング協会)のロゴマークを自由に使えるようになって名刺などに印刷できます。

なんとなくカッコいいかも・・・これがG検定のメリットでしょうか。

自宅受験で13,200円って高くないですか?!

しかし、自宅や職場のパソコンを使って受験料13,200円(税抜)って高すぎやしませんか?

腕章をした監督係が目を光らせて、ピリピリとした空気が漂う厳かな雰囲気の中で真剣勝負で120分問題と格闘するような試験会場であればまだ分かります。そりゃ2万円くらいしても不思議じゃないです。

けれど、Webで配信されるだけの問題集です。合格発表は1~2週間後らしいですけど、本当は瞬時にわかるはずです。

もちろん試験の運営に多くの著名人が関わって、経費をかけて試験問題作成しているのは重々承知です。

けれど、ちょっと高すぎるような気がしてなりません。

合格するには

1か月ほどの勉強で合格できる

G検定は、エンジニア向けではないので、試験で複雑な数式などはあまり出題されません。

学習する内容は一見難しく思えるかもしれませんが、解答は選択式なので内容をしっかりと暗記をする必要もありません。

G検定の公式テキストはゼロからAIを勉強するには良いかもしれません。基本的な内容を浅く広く網羅しています。

主催者発表によると、G検定受験までに要した学習時間は「30~50時間」が一番多く、36.9%。ついで「15〜30時間」の26.1%、「50〜70時間」の13.4%となっています。

参照:【JDLA公式】G検定について(学習方法・試験対策・合格者体験談) – 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】

※「受験までに要した学習時間」であって「合格までに要した学習時間」とはなっていません。

65%ほどが合格できる点を考えても1日1時間ほど勉強すれば1か月で合格できる程度の難易度です。

全く知識ゼロからでも、1週間程度の勉強で合格する人もいます。もちろん、事前知識の有無や個人差で違います。

この程度の勉強でディープラーニング?生成AI?・・・うーん、そんなにAIって簡単な分野?って単純に思えてなりません。

テキストも、常識レベルの内容が無駄に長く書かれているといった印象です。

試験の主催団体でもある日本ディープラーニング協会は、G検定とは別に、E資格(エンジニア資格)を実施しています。E検定とも呼びます。

こちらはディープラーニングを実際に運用するエンジニア向けです。受検するには別途教育プログラムの受講が義務付けられています。G検定からのステップアップで受検する人が多いようです。

ただ、取得する意味はほとんどありません。高額な「JDLA認定プログラム」を受講しなければならず、受験料も安くないです。

テキスト・問題集・参考書

おすすめテキスト・基本書

ディープラーニングの知識を測るG検定の公式テキストです。

この本に書かれている内容は、ほとんどG検定の試験には出題されないようです。試験対策としてはおすすめできません。評判は良くないです。

しかし、AIという先端分野であるにも関わらず最新版が出るのが遅いです。前回の出版は2021年4月ですから既に3年経過しています。この間に随分AIの技術も進歩しています。

人工知能、ディープラーニングに関しての概要や活用事例が一冊にきれいにまとまっています。けれどやっぱり常識的な内容です。

この内容であれば、学習する意味ないような気がします。

種類評価
テキスト

おすすめ問題集

いわゆる「黒本」と受験生の間で呼ばれているG検定受験用の問題集です。

公式テキストと合わせて利用する人が多いのですが、合格するという目的に絞ればこちらのほうがおすすめです。

この問題集から同じ問題がいくらか出題されます。

問題の解説もコンパクトにまとまって分かりやすいため、入門書としても利用できます。

ただ・・・やっぱり内容は古いですね。2021年の内容が書かれた問題集って、かなり情報は陳腐化しています。

毎年内容の更新が必須の分野だと思います。

種類評価
問題集

おすすめ参考書

AIの技術から利用動向、日本国内と海外の人工知能の最新動向がすべてわかるAI白書の2023年版です。

非常に細かいところまで記述されており、内容が濃く内容が充実しています。

AIの未来とそれに向けた課題がたくさん書かれていて、興味がある人にとってはたまらない一冊です。最近の動向や過去の重要な事例も理解できます。

AIが想像以上にもっと世の中を変えるのではないかと感じます。

種類評価
参考書

試験情報

日程・出題内容・合格基準・その他

試験日

年3回(3、7、11月)

お申し込み

専用Webサイトから申込む

受験資格

どなたでも受験できます。

試験会場

自宅受験(オンライン)

受験料

一般:13,200円
学生:5,500円

試験内容

【試験範囲(シラバス)】

  • 人工知能(AI)とは(人工知能の定義)
  • 人工知能をめぐる動向
  • 人工知能分野の問題
  • 機械学習の具体的手法
  • ディープラーニングの概要
  • ディープラーニングの手法
  • ディープラーニングの研究分野
  • ディープラーニングの応用に向けて

試験時間:120分(多肢選択式・220問程度)

合格基準

開示してません

合格発表

試験の1~2週間後に登録メールアドレス宛に結果を送付

主催者情報

試験に関する詳しい情報はG検定とは – 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】をご覧ください。

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