G検定（ジェネラリスト検定）

JDLA（日本ディープラーニング協会）が実施するAI・ディープラーニング活用人材向けの民間検定。試験時間100分・小問145問程度のオンライン試験。年6回開催、累計受験者20万人超、合格率77-78%。生成AI・LLM時代の必須スキルとしてDX人材・転職市場で評価急上昇中。

300

問題数

77%

合格率

6.0万

年間受験者

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📘 教科書

深層学習教科書ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト第3版

一般社団法人日本ディープラーニング協会/山下隆義/猪狩宇司/今井翔太/巣籠悠輔/瀬谷啓介

翔泳社

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✏️ 問題集

徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集第3版

株式会社スキルアップNeXt 小縣信也/株式会社スキルアップNeXt 斉藤翔汰/株式会社スキルアップNeXt 森田大樹/株式会社スキルアップNeXt 田澤賢/株式会社スキルアップNeXt 小宮寛季

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📝 過去問

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📚 関連記事全16記事

G検定（ジェネラリスト検定）の合格に役立つ記事を、カテゴリ別にまとめています。

📚 勉強法・参考書 2

G検定の勉強法とおすすめ参考書【独学合格・2024年改訂シラバス対応】

G検定（ジェネラリスト検定）に独学合格するための勉強法・参考書・学習スケジュールを徹底解説。JDLA監修公式テキスト（白本）+問題集（黒本）の王道ルート、2024年改訂シラバスの生成AI・EU AI Act論点対策、年6回オンライン試験の戦略を完全網羅。

G検定のおすすめ参考書ランキング【2026年最新版・白本/黒本】

G検定の独学合格に最適な参考書をランキング形式で紹介。JDLA監修公式テキスト（白本・翔泳社）・問題集（黒本・インプレス）の王道2冊体制、用途別おすすめ、学習スタイル別組合せパターン（短期集中型/じっくり理解型/E資格連動型）を完全解説。

⭐ レビュー記事 2

G検定のオンライン講座比較【独学vs講座・5社徹底比較】

G検定の主要オンライン講座（STUDYing/Aidemy/Udemy/JDLA協賛各社）を価格・カリキュラム・サポート体制で徹底比較。独学vs講座のメリット・デメリット、学習スタイル別組合せパターン、教育訓練給付金活用法を解説。

「ディープラーニングG検定公式テキスト（白本）」徹底レビュー【JDLA監修・翔泳社】

JDLA監修の公式テキスト『深層学習教科書ディープラーニングG検定公式テキスト』（翔泳社・通称白本）の構成・強み・他書比較を独学合格者目線で徹底レビュー。2024年改訂シラバス対応の網羅性、図解の充実、最新の生成AI論点反映等、独学合格の主軸として活用法を完全解説。

📅 試験情報 4

G検定の難易度と合格率【2026年実績78%・E資格との違い】

G検定の合格率（2026年実績77〜78%）・難易度・E資格との違いを詳しく解説。受験資格なしの民間検定としては合格率高めだがシラバス範囲広い。4分野別難易度・関連試験比較・独学合格戦略を完全解説。

G検定の申込方法と受験の流れ【完全ガイド・受験チケット制】

G検定の受験資格・申込方法・試験当日の流れ・合格発表までを完全解説。受験料13,200円（学生5,500円）、145問・100分、年6回オンライン+3回会場。受験チケット制・オンライン環境準備・各種割引を網羅。

G検定の試験日程・申込スケジュール【2026年版・年9回開催】

G検定の試験日程は年6回（オンライン）+年3回（会場）の計9回。2026年第1回〜第6回の試験日・申込期間、受験チケット制度、申込から受験までの逆算スケジュール、オンライン受験環境の準備を解説。

G検定の過去問の傾向と対策【4分野別頻出論点解析】

G検定の過去問はJDLA公式公開なし。市販予想問題集（黒本等）の活用法と、4分野別頻出論点（AI基礎・機械学習・ディープラーニング・社会実装と倫理）を詳しく解析。2024年改訂シラバスの生成AI・LLM・EU AI Act等の最新論点を完全網羅。

🎓 キャリア・体験 2

G検定の合格体験記【IT営業職・学生・営業マネージャー3名のリアル独学】

IT営業職A氏・営業マネージャーB氏・理系学生C氏のG検定独学合格体験記。2.5ヶ月独学2026年第1回合格、1.5ヶ月独学第2回合格、1ヶ月独学合格の3パターン。具体的な学習スケジュール・教材・つまずきポイント・合格者共通法則を実例で詳しく紹介。

G検定を活かせる職種と年収【AI企画・DX推進・コンサル・営業】

G検定を取得して活躍できる職種（AI企画・DX推進・データサイエンティスト・AIコンサル・AI営業・教育講師）の想定年収・キャリアパスを実例で紹介。AI/DXブームで求人急増中・資格手当月1〜3万円・E資格への発展ルートまで完全解説。

📖 学習サポート 2

G検定のよくある質問15選｜受験資格・難易度・E資格との違い

G検定でよくある疑問15問を独学合格者目線で解決。合格率・受験資格・オンライン試験の特殊性・E資格との違い・2024年改訂シラバス・最新動向（生成AI・EU AI Act）・学習時間目安等を網羅。受験前の疑問をすべて解消。

G検定の用語集｜試験頻出50語を完全解説【AI/ML/DL/社会実装】

G検定試験で頻出する重要用語50語を4分野（AI基礎・機械学習・ディープラーニング・AI社会実装）別に網羅解説。チューリングテスト・誤差逆伝播・Transformer・拡散モデル・RAG・EU AI Actまで2024年改訂シラバス完全対応。試験前の知識整理に最適。

📝 章別解説 4

G検定「人工知能の基礎と研究の歴史」出題ポイント解説

G検定分野1「AI基礎と歴史」の頻出論点を整理。3つのAIブーム・主要研究者（マッカーシー/ミンスキー/サール/ヒントン等）・哲学的問題（チューリングテスト/フレーム問題/シンボルグラウンディング）・歴史的事件（Deep Blue/AlphaGo/ChatGPT）・探索/推論手法を体系化して解説。

G検定「機械学習の基礎と手法」出題ポイント解説

G検定分野2「機械学習」の頻出論点を整理。教師あり/なし/強化学習・線形回帰/SVM/決定木/ランダムフォレスト/XGBoost・k-means/PCA/t-SNE・評価指標（適合率/再現率/F1/AUC）・過学習対策（正則化/ドロップアウト/交差検証）を体系化して解説。

G検定「ディープラーニング技術」出題ポイント解説

G検定分野3「ディープラーニング」の頻出論点を整理。NN基礎・活性化関数（ReLU/Softmax）・最適化（Adam）・CNN（ResNet/VGG）・RNN/LSTM・Transformer/BERT/GPT・GAN/拡散モデル・生成AI/LLM・RAG/LoRA/プロンプト工学等の2024年改訂シラバス最新論点を完全解説。

G検定「AI社会実装と倫理・法律」出題ポイント解説

G検定分野4「AI社会実装」の頻出論点を整理。PoC/MLOps・データセントリックAI・AI倫理5原則・XAI（LIME/SHAP/Grad-CAM）・GDPR/著作権法30条の4/EU AI Act・自動運転SAEレベル・ディープフェイク/ハルシネーション対策・連合学習を完全解説。

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