Related Certification
G検定(JDLA ジェネラリスト検定)
**JDLA(日本ディープラーニング協会)** が主催する、**AI / ディープラーニングを事業に活用するための広範な知識** を問う検定。「**実装はしないが、AI を理解して仕事に活かしたい人**」に向けた位置付けです。
Overview
どんな検定?
G 検定の「G」は **Generalist**(ジェネラリスト)。「**AI・機械学習を **使う側** の知識**」を測る試験で、実装力(Python コードを書ける、など)は問われません。
AI ブームを背景に **受験者数が多く**、転職市場でも「AI リテラシーの証明」として一定の評価があります。学習時間も比較的短く(30〜60 時間目安)、社会人にも取り組みやすい資格です。
Topics
主な出題範囲
AI の歴史と概論
3 度の AI ブーム、エキスパートシステム、現代の AI(機械学習・DL)に至る流れ。
機械学習の基礎
教師あり / 教師なし / 強化学習、主要アルゴリズム、評価指標。
ディープラーニング
CNN・RNN・Transformer・GAN など、代表的なモデルの概念。
AI 数理(基礎)
勾配降下法、誤差逆伝播、正則化、活性化関数の概念。
応用領域
画像認識・自然言語処理・音声・強化学習の実応用例。
AI 倫理・法律・社会
公平性・説明可能性・プライバシー・雇用への影響・各国規制。
Strategy
対策の方針
- 公式テキストを 1 周: JDLA 公式テキスト(白本)で全範囲をざっと押さえる。
- 用語と概念を整理: 各手法の名前と「何ができるか」を即答できるレベルに。本サイトの[G検定 教科書](/certs/g-test/textbook)も活用。
- 過去問・問題集: 黒本などの公式問題集で出題傾向を把握。本検定はオンライン受験で問題数が多いので、スピード勝負。
- 最新動向のキャッチアップ: G 検定は時事性が強い試験。生成 AI・LLM・各国 AI 規制(EU AI Act)などのニュースもチェック。
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本サイトでは G検定対策の **教科書本編** と **演習問題** を公開しています。AI の歴史 / 機械学習・DL の概念 / 倫理 ─ 主要トピックを段階的に学べます。
Compare
統計検定 2 級との比較
| G検定 | 統計検定 2 級 | |
|---|---|---|
| 主眼 | AI/ML 概念・歴史・倫理 | 統計理論・検定・回帰 |
| 数学要否 | ほぼ不要(用語中心) | 必須(高校数学+α) |
| 学習時間目安 | 30 〜 60 時間 | 100 〜 200 時間 |
| 向く人 | AI 業界転職、概念把握 | 分析実務、研究志向 |