G検定（2026年5月）受験記｜AI/DX推進担当が資格取得に挑む理由と対策

5月9日にG検定（ジェネラリスト検定）を受験します。自費で申し込み、合格すれば会社に費用を申請する段取りで上司とも話をつけました。試験まで残り1週間、正直まだ不安が大きいですが——なぜこの資格を選んだのか、どう勉強しているのか、ありのままを記録しておきます。

G検定とは何か——ざっくり説明

G検定は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する検定試験です。「ジェネラリスト」という名のとおり、AIやディープラーニングの技術を事業活動に活かせるかどうかを問う内容になっています。

エンジニアがコードを書くための試験ではなく、「AIというツールを経営・業務の文脈でどう使うか」を理解しているかどうかが問われます。そのため、営業・企画・管理部門など、技術職以外の方も多く受験する試験です。

試験の特徴をまとめると次のとおりです。

問題数が200問というのが最大のポイントです。120分で200問ということは、1問あたり約36秒しかありません。じっくり考える余裕はなく、「なんとなく知っている」ではなく「すぐに判断できる」レベルの理解が求められます。

なぜG検定を受けようと思ったのか

私の現在の業務は、社内のAI/DX推進に関わる仕事です。具体的には、業務フローの整理・デジタル化の企画・AIツールの活用提案などを担当しています。

この業務を進めるうえで、自分のなかにちゃんとした知識の土台がないと感じることが増えてきました。たとえば、外部ベンダーとの打ち合わせで「ファインチューニング」「RAG」「エンベディング」といった用語が出てきたとき、なんとなく文脈でわかるフリをしながら、実は自信を持って説明できない——そういう場面が続いていたのです。

自分のスタンスとして、DXはあくまで手段であり、その中でAIは選択肢の一つだと考えています。「AIを使うこと」が目的ではなく、「業務課題を解決すること」が目的。でも、その手段について正確に理解していなければ、適切な判断はできません。

G検定は、この「AIを事業活動に活かすための知識の体系化」にぴったりの資格だと判断しました。合格・不合格にかかわらず、勉強すること自体が業務に直結すると確信しています。

受験料は自費で立て替え中——上司との相談経緯

受験料は13,200円（税込）と、資格試験としては決して安くありません。

今回は、いったん自費で支払い、合格したら会社の研修費として申請するという段取りをとっています。事前に直属の上司に相談したところ、「合格後に申請すればOK」と快諾をいただきました。

社内の資格補助制度がうまく機能するためには、「合格してから申請」という順序にすることで審査がスムーズになるケースも多いようです。もちろん不合格の場合は自己負担になりますが、それはそれで授業料と割り切る覚悟です。

この「先に自分が投資してから回収する」という考え方は、株式投資と少し似ているな、と思います。先に資本（時間・お金）を投入して、リターン（スキル・資格・評価）を後から得る——そういうマインドセットが、長期的な資産形成にも資格取得にも共通している気がします。

学習方法：UdemyのG検定対策講座を中心に

メインの学習ツールとして活用しているのが、Udemyの講座です。

「【試験対策から本質の理解まで、知識をまとめて身に付けよう！】G検定対策講座」

この講座を選んだ理由は、試験対策と本質理解の両方を狙っているという点です。G検定は範囲が非常に広く、数学の基礎（線形代数・確率統計）から始まり、機械学習・ディープラーニング・データ倫理・法規制・AIの社会実装まで、多岐にわたります。

ただ暗記するだけでは応用問題に対応できないため、「なぜそうなるのか」という背景の理解を重視した講座を選びました。

実際に学習してみた感想としては：

• 動画の進行がわかりやすく、初学者でも理解しやすい
• 各章に確認問題がついていて、知識の定着を確認できる
• 試験頻出ポイントが明示されていて、効率的に勉強できる

一方で、試験範囲のすべてをカバーするには、公式テキストや問題集と組み合わせることが必要だと感じています。動画だけでは覚えきれない細かい用語や数値も多いため、繰り返しの反復が欠かせません。

試験範囲の広さと「自信のなさ」の正体

正直に言うと、まだ合格に自信があるとは言えません。

G検定の試験範囲は非常に広く、主なカテゴリーは以下のとおりです。

• 数理・統計：線形代数、確率、統計の基礎
• 機械学習：教師あり・なし学習、強化学習、代表的なアルゴリズム
• ディープラーニング：CNN、RNN、Transformer、生成AIの仕組み
• AIの社会実装：ビジネス活用事例、倫理、バイアス
• 法制度・ガイドライン：個人情報保護法、AI戦略、知財関連

この中で特に苦手なのが、数理・統計分野と法制度・ガイドライン分野の細かい数値や制度名称です。前者は計算式の暗記が必要なものが多く、後者は「〇〇法の第〇条」レベルの細かさで出題されることがあります。

ただ、「自信がない」のは事実ですが、「最善を尽くす」という気持ちは変わりません。試験本番まで残りわずかですが、毎日少しでも復習を積み重ねることが、今できる最善策だと思っています。

この資格が業務にどう役立つかを考える

G検定の知識が業務でどう活きるかについて、具体的に考えてみました。

①AIベンダーとの対話の質が上がる

「ファインチューニング」「プロンプトエンジニアリング」「RAG」「ハルシネーション」——こういった用語の意味と仕組みを正確に理解することで、提案の精度や交渉力が変わると感じています。

②社内でのAI活用推進の説得力が増す

AIツールを業務に導入する際、「なぜこのツールがこの課題に有効なのか」を説明できる力は、推進担当として非常に重要です。検定の勉強を通じて、AI技術の特性と限界を正しく説明できるようになることを目指しています。

③倫理・リスク管理の視点を持てる

生成AIの普及に伴い、著作権・プライバシー・バイアスといったリスクについても正しく理解する必要があります。G検定はこの分野もカバーしており、安全なAI活用の土台知識として活用できます。

まとめ：5月9日、とにかくやりきる

試験まで残りわずかです。完璧ではなくても、今の自分が出せるベストを本番で発揮できるよう、最後まで学習を続けます。

結果は試験後にまた報告したいと思います。合否にかかわらず、この経験がAI/DX推進の業務に活きることを信じて——5月9日、全力で臨みます。

※本記事は個人の学習・受験記録です。G検定の内容・合格率等は変更される場合があります。最新情報はJDLA公式サイトをご確認ください。

📚 G検定・AI学習におすすめの参考書籍

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

著者: 一般社団法人 日本ディープラーニング協会

JDLA監修の公式テキスト。試験範囲を網羅した一冊で、試験対策の基本書として必携。

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

著者: スキルアップNeXt（明松 真司 他）

実践的な問題演習に特化した問題集。200問形式に慣れるための反復練習に最適。

ゼロから作るDeep Learning

著者: 斎藤 康毅

ディープラーニングの仕組みをゼロから実装して理解する定番書。概念の本質理解に強力な一冊。

図解即戦力 AIのしくみと活用がこれ1冊でしっかりわかる教科書

著者: 石井大輔 他

AIをビジネスに活かすための知識を体系化。DX推進担当者・管理職・企画職に特におすすめ。

図解まるわかり DXのしくみ

著者: 西村 泰洋

DXの全体像を図解でやさしく解説。G検定のAI社会実装・DX分野の理解を深めるのに最適。