G検定とは?難易度・合格率・受験料・勉強時間を解説

G検定は、日本ディープラーニング協会(JDLA)が実施する、AIやディープラーニングの知識と活用リテラシーを体系的に学ぶための検定試験です。

「AIについて基礎から整理したい」「仕事でAIを扱うための知識を身につけたい」という人に向いています。

2026年第4回の合格率は83.08%で、合格率だけを見ると極端な難関資格ではありません。

ただし、2026年のオンライン試験は100分で145問程度。出題範囲も広いため、十分な準備なしで簡単に合格できる試験ともいえません。

なお、受験料は一般13,200円(税込)、学生5,500円(税込)です。JDLAが公表する合格者アンケートでは、勉強時間は「30〜50時間」が最も多くなっています。

この記事では、G検定の難易度、合格率、受験料、試験日、勉強時間、試験範囲を整理し、生成AIパスポートとの違いまで解説します。

この記事の結論

G検定は、AI・ディープラーニングの基礎と活用方法を体系的に学べる資格

G検定は、エンジニアだけでなく、企画・営業・マーケティングなどでAIを活用したい人にもおすすめです。受験資格の制限はなく、初めてAIを学ぶ人でも挑戦できます。

難易度

難易度は初級~中級程度です。プログラミングの実技はありませんが、AIの歴史から法律・倫理まで出題範囲が広いため、計画的な学習が必要です。

合格率

2026年第4回の合格率は約83.1%です。ただし、公式から合格点は公表されておらず、合格率だけで簡単な試験とは判断できません。

受験料

受験料は一般13,200円、学生5,500円(いずれも税込)。受験資格に制限はありません。

試験形式

オンライン試験は100分・145問程度の多肢選択式です。2026年はオンライン試験に加えて会場試験も実施されています。

勉強時間の目安

AI初心者は50~100時間程度、基礎知識がある人は30~50時間程度が目安です。公式テキストと問題集を組み合わせ、苦手分野を繰り返し復習すると効率よく対策できます。

「AIで何ができるのかを理解したい」「仕事でAIを活用したい」「AI分野へのリスキリングを始めたい」という人に、G検定は適しています。受験日程や出題範囲は変更される可能性があるため、申し込み前に公式サイトを確認しましょう。

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試験日程・申込期間・最新の受験情報はJDLA公式サイトをご確認ください

目次

G検定とは

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。

正式名称は「JDLA Deep Learning for GENERAL」。ディープラーニングの基礎知識を持ち、AIを適切に活用するための方針を判断できる知識があるかを確認します。

G検定はプログラミングの実装能力だけを問う試験ではありません。AI(人工知能)の歴史や基礎から、機械学習、ディープラーニング、法律、倫理、社会実装まで幅広く扱う点が特徴です。

G検定の難易度・合格率・受験料
項目内容
資格名G検定
正式名称JDLA Deep Learning for GENERAL
運営一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)
受験資格制限なし
オンライン試験100分・145問程度
会場試験120分・145問程度
出題形式知識問題・多肢選択式
受験料一般13,200円(税込)/学生5,500円(税込)
出題範囲JDLAのG検定シラバス
対応言語日本語
合格点非公開

なお、2026年第1回から試験時間と問題数が変更されています。過去の記事や教材には「120分・160問程度」と記載されている場合があるため、受験前は必ず最新回の公式案内を確認しましょう。

G検定を取得すると仕事にどう役立つ?4つのメリット

G検定を取得すると、AI・ディープラーニングに関する知識を体系的に身につけられます。

ただし、G検定は取得するだけで年収や役職が上がる資格ではありません。学んだ知識をAI関連の業務や企画、社内DX、転職活動などで活用することで、報酬アップやキャリアアップにつながる可能性があります。

ここでは、G検定を仕事に活かすことで期待できるメリットを解説します。

AIを業務へ活用するための判断力が身につく

G検定の学習では、AI・機械学習・ディープラーニングの仕組みだけでなく、法律や倫理、事業活用についても学びます。

そのため、AIサービスを導入するときに、次のような判断がしやすくなります。

  • AIに向いている業務と向いていない業務を見分ける
  • AI導入によって解決できる課題を整理する
  • AIサービスや生成AIツールを比較する
  • 著作権や個人情報などのリスクを確認する
  • AI導入の目的をエンジニアや経営層へ説明する

単にAIツールを操作するだけでなく、「どの業務に、どのような目的でAIを使うのか」を考えられるようになる点が大きなメリットです。

JDLAも、G検定の学習によって「AIで何ができ、何ができないのか」「どこにAIを活用すればよいか」を理解できると説明しています。

エンジニアや外部ベンダーとの意思疎通がしやすくなる

AI開発やDXプロジェクトでは、ビジネス部門と技術部門の認識が合わず、プロジェクトが進まないことがあります。

G検定で基本用語やAIの仕組みを学んでおけば、エンジニアや外部ベンダーの説明を理解しやすくなり、要件や課題を具体的に伝えられます。

特に、次のような職種で役立ちます。

  • 商品・サービス企画
  • 営業・マーケティング
  • コンサルタント
  • プロジェクトマネージャー
  • DX・AI推進担当
  • 人事・法務・管理部門
  • ITエンジニア

プログラミングを担当しないビジネス職でも、技術者との「共通言語」を身につけられる資格といえます。

AI・DX関連の部署への異動や転職で知識を示せる

G検定の合格は、AI・ディープラーニングについて体系的に学んだことを客観的に示す材料になります。

社内のAI・DX推進部署への異動を希望するときや、AIに関係する企業・職種へ転職するときのアピール材料として活用できます。

実際にJDLAでは、G検定などの取得をきっかけにAI関連部署への異動や、新規事業への参加につながった事例が紹介されています。

ただし、G検定は知識を問う検定であり、AIモデルの開発スキルやプログラミング能力を証明する資格ではありません。転職で評価を高めたい場合は、資格に加えて、AIを使った業務改善事例や制作物なども示すと効果的です。

資格手当や報奨金の対象になる場合がある

勤務先によっては、G検定の合格者に次のような支援制度を設けている場合があります。

  • 受験料の補助
  • 合格時の報奨金
  • 資格手当
  • 研修費や教材費の補助
  • 昇進・昇格評価への反映

制度がある企業では、資格取得が直接的な報酬につながる可能性があります。

一方、G検定に合格しただけで年収が自動的に上がるわけではありません。資格手当の有無や金額は企業ごとに異なるため、勤務先の就業規則や資格支援制度を確認してください。

報酬アップを目指す場合は、G検定で得た知識を使ってAI導入や業務効率化に取り組み、成果として示すことが重要です。

次の学習や上位スキルへの入口になる

G検定の勉強を通じて、自分が今後伸ばしたい分野を見つけやすくなります。

合格後の学習先としては、次のような選択肢があります。

  • 生成AIやプロンプトエンジニアリングを学ぶ
  • Pythonやデータ分析を学ぶ
  • AIを使った業務改善に取り組む
  • AI開発者向けのE資格を目指す
  • AI関連のプロジェクトや社内研修へ参加する

G検定は、AIエンジニアだけでなく、AIをビジネスで活用できる人材を目指すための最初の一歩として活用できます。

G検定は取得後の活用方法が重要

G検定は、資格を取得しただけで転職や昇給が保証されるものではありません。しかし、AIに関する知識を体系化し、社内異動や転職、業務改善に活かすことで、キャリアアップにつながる可能性があります。

取得後は、学んだ内容を次のような行動へつなげてみましょう。

  • 自分の業務でAIを活用できる作業を探す
  • AIツールを使って業務時間を削減する
  • 社内のAI・DXプロジェクトへ参加する
  • AI活用の企画や改善案を提案する
  • 資格と実務での成果を転職活動で伝える

「G検定合格」と「AIを使って何を実現したか」をセットで示すことが、報酬やキャリアアップにつなげるポイントです。

G検定の難易度は?合格率だけなら極端な難関ではない

G検定の難易度は、AI初心者でも十分に合格を目指せる一方、無勉強では対応しにくい基礎〜中級レベルと考えるのが適切です。

JDLAもG検定を比較的取り組みやすい検定として紹介しています。

一方で、難しさにつながりやすいのが「出題範囲の広さ」と「回答スピード」です。

オンライン試験は100分で145問程度なので、単純計算では1問あたり約41秒しかありません。その場で毎回じっくり考えるのではなく、重要用語や概念を見た時点で判断できる状態を目指す必要があります。

また、機械学習や深層学習の基本だけでなく、AIの歴史、数理・統計、法律、契約、AI倫理、AIガバナンスまで対象になります。

そのため、「合格率が高いから簡単」と判断するのはおすすめできません。

G検定の合格率はどれくらい?

G検定の合格率は開催回によって変わります。

また、2026年の第1回から第4回を見ると、合格率はおおむね77〜83%台で推移しています。

開催回合格率
2026年第1回78.77%
2026年第2回77.04%
2026年第3回82.40%
2026年第4回83.08%

第4回はオンライン試験のみの開催だったため、会場試験を含む回と単純比較できない点には注意が必要です。

また、合格ラインや受験者本人の得点はJDLAから開示されていません。

そのため、「何%取れば必ず合格」といった非公式情報を基準にせず、シラバス全体を学習することが大切です。

G検定の受験料・試験日・受験方法

G検定の受験料は、一般13,200円(税込)、学生5,500円(税込)です。

受験資格に制限はないため、学生・社会人を問わず受験できます。

2026年はオンライン試験を年6回開催し、一部の回では全国の指定会場を利用する会場試験も実施されています。

2026年8月22日時点で次回となる第5回は、次の日程です。

受験形式2026年第5回
オンライン2026年9月5日(土)
会場試験2026年9月4日(金)〜9月6日(日)
オンライン個人申込期限2026年8月28日(金)23:59
会場申込原則として各受験日の3日前23:59まで

オンライン試験は自宅から受けられます。一方、会場試験は全国の指定会場で受験する形式です。

オンラインと会場で合格資格そのものに違いはありません。ただし、試験時間など一部の実施条件は異なります。

G検定の試験範囲

G検定は、AIとディープラーニングを中心に幅広い知識が出題されます。

JDLAが公開する例題・過去問ページでは、主に次の領域が示されています。

  • 人工知能とは
  • 人工知能をめぐる動向
  • 機械学習の概要
  • ディープラーニングの概要
  • ディープラーニングの要素技術
  • ディープラーニングの応用例
  • AIの社会実装
  • AIに必要な数理・統計知識
  • AIに関する法律と契約
  • AI倫理・AIガバナンス

単なる用語暗記だけではなく、「その技術が何を目的に使われるのか」「似た概念と何が違うのか」まで整理しておくと対応しやすくなります。

特にAI初心者は、いきなり細かいモデル名を暗記するより、AI→機械学習→ディープラーニングという概念の関係を理解してから詳細へ進むと学習しやすくなります。

G検定の勉強時間は30〜50時間がひとつの目安

DLAがG検定合格者へ実施したアンケートでは、受験までの学習時間で最も多かったのは30〜50時間の25.3%でした。

次いで15〜30時間が21.5%、50〜70時間が18.4%です。

したがって、すでにAIの基礎知識がある人なら30〜50時間程度を一つの目安にできます。

ただし、これは合格者アンケートの結果であり、「30時間勉強すれば合格する」という意味ではありません。

また、AIや機械学習を初めて学ぶ場合は、50〜70時間程度まで余裕を持った計画を立ててもよいでしょう。

G検定の試験日程・勉強時間・試験範囲

4週間で勉強する場合の目安

たとえば40時間を確保する場合、4週間で週10時間ほどです。

1週目はAIの歴史や基本用語、2週目は機械学習とディープラーニング、3週目は応用分野・法律・倫理・数理、4週目は問題演習と弱点復習に充てると、全体を一通り学習できます。

重要なのは、教材を読むだけで終わらせないことです。

インプットと問題演習を並行し、間違えた分野へ戻る方法が効率的です。

G検定のおすすめ勉強方法

G検定対策は、シラバスを基準に「全体把握→知識習得→問題演習→弱点復習」の順で進めると取り組みやすくなります。

1. 最初にシラバスで全体像を把握する

JDLA公式シラバスを確認し、何が試験範囲なのか把握します。

知らない用語を最初からすべて暗記する必要はありません。どの分野にどれくらい知識の穴があるかを確認することが目的です。

2. テキストで基礎知識を整理する

G検定向けの教材を使って各分野を体系的に学びます。

AIの歴史、機械学習、ディープラーニングは用語同士のつながりを意識して整理しましょう。

法律・倫理・社会実装も出題範囲なので、技術分野だけに学習時間を偏らせないことが重要です。

3. JDLA公式の例題・過去問を解く

JDLAは公式サイトで例題や実際に過去に出題された問題を公開しています。

問題を解くことで、「知っているつもり」と「選択肢から正解を選べる状態」の違いが分かります。

正解した問題も、ほかの選択肢がなぜ違うのか説明できる状態を目指すと理解が深まります。

4. 間違えた領域を重点的に復習する

最後は、新しい教材を増やし続けるより、間違えた問題と苦手分野を繰り返し復習するほうが効率的です。

特に試験直前は、細かい知識を際限なく増やすより、シラバス全体に大きな穴がない状態を目指しましょう。

G検定は「意味ない」資格?

G検定が意味のある資格かどうかは、取得する目的によって変わります。

AIの基礎からディープラーニング、法律、倫理まで体系的に勉強したい人には、学習の目標として利用しやすい資格です。

一方で、G検定に合格しただけでAIエンジニアとしての実装能力や転職成功が保証されるわけではありません。

プログラミングやAIモデルの開発能力を身につけたい場合は、G検定とは別に実際の開発演習やポートフォリオ制作などが必要です。

つまり、「資格を取れば仕事ができる」と考えると期待とのズレが生じますが、「AIを体系的に学ぶ入口」として利用するなら意味があります。

G検定と生成AIパスポートの違い

G検定と生成AIパスポートは、どちらもAI初心者が候補にしやすい資格ですが、学ぶ範囲が異なります。

比較項目G検定生成AIパスポート
主なテーマAI・機械学習・ディープラーニング全般生成AIの基礎・活用・リスク
運営JDLAGUGA
一般受験料13,200円(税込)11,000円(税込)
試験時間オンライン100分60分
問題数145問程度60問
向いている人AI全般を体系的に理解したい人生成AIを安全に使う基礎を学びたい人

ChatGPTなどの生成AIを仕事で安全に使うための基礎を優先するなら、生成AIパスポートが目的に合いやすいでしょう。

一方、生成AIだけに限定せず、AI・機械学習・ディープラーニングまで広く体系化したい場合はG検定が候補になります。

資格名だけで選ばず、「何を学びたいのか」から判断することが重要です。

G検定が向いている人・向いていない人

G検定は、AIを体系的に学ぶきっかけが欲しい人に向いています。

特に次のような人は検討しやすいでしょう。

  • AIやディープラーニングの基礎を体系的に学びたい
  • エンジニアではないがAI関連の仕事に関わっている
  • AI導入やDX推進のために技術者との共通言語を増やしたい
  • 独学の目標として資格試験を活用したい
  • 生成AIだけではなくAI全般の知識を広げたい

反対に、資格取得だけでプログラミング能力や実務経験を証明したい人には、G検定だけでは十分ではありません。

目的が生成AIの具体的な操作方法だけに限定されている場合も、G検定より学習範囲を絞った資格や講座のほうが効率的なケースがあります。

G検定に関するよくある質問

G検定は初心者には難しいですか?

AI初心者でも受験できます。受験資格に制限はありません。

ただし、AIの歴史から機械学習、ディープラーニング、数理、法律、倫理まで幅広く出題されるため、事前学習は必要です。

G検定の合格率は何%ですか?

開催回によって異なります。

2026年第1〜4回は77.04〜83.08%でした。最新の2026年第4回は83.08%です。

G検定の合格点は何点ですか?

JDLAは合格ラインと得点を公表していません。

「○%で合格」などの非公式情報を確定情報として扱わないようにしましょう。

G検定の勉強時間はどれくらい必要ですか?

JDLAの合格者アンケートでは、30〜50時間が25.3%で最も多い結果です。

AI初心者は理解に時間がかかる可能性があるため、50〜70時間程度まで余裕を持って計画してもよいでしょう。

G検定は自宅で受験できますか?

オンライン試験は自宅から受験できます。

2026年は一部の開催回で全国の指定会場を利用する会場試験も行われています。申込方法や日程が異なるため、受験する回の公式情報を確認してください。

G検定の学習内容を理解するのに役立つAI用語はありますか?

G検定では、AIの基本概念から機械学習、ディープラーニング、生成AI、社会実装、法律・倫理まで幅広く出題されます。試験勉強を始める際は、次の用語の関係を整理しておくと、シラバス全体を理解しやすくなります。

  • AI(人工知能):認識、予測、判断、生成などの知的な処理を、コンピューターで実現・支援する技術やシステムの総称です。
  • 機械学習:データからパターンや関係を学習し、新しいデータの予測や分類などを行う技術です。
  • ディープラーニング(深層学習):多層のニューラルネットワークを利用して、データの複雑な特徴を学習する方法です。
  • ニューラルネットワーク:多数の計算要素を層状につなぎ、データからパターンや関係性を学習するモデルの仕組みです。
  • 生成AI:学習したデータの特徴をもとに、文章・画像・音声・動画などの新しいコンテンツを生成するAIです。
  • 大規模言語モデル(LLM):大量のデータから言葉のパターンを学習し、文章の理解や生成を行う大規模なモデルです。
  • Transformer:Attentionによってデータ内の要素同士の関係を捉えるニューラルネットワークの構造です。
  • AGI(汎用人工知能):特定の作業だけでなく、幅広い知的作業へ柔軟に対応することを想定したAIの概念です。
  • AI倫理:公平性、安全性、プライバシー、透明性、責任などを考え、AIを適切に開発・利用するための判断基準です。
  • AIガバナンス:組織がAIのリスクと便益を管理するために、ルール、責任分担、監視、評価などを整備する仕組みです。

用語は個別に暗記するだけでなく、包含関係を整理することが大切です。AIは最も広い概念であり、機械学習はAIを実現する方法の一つです。さらに、ディープラーニングは機械学習の一手法で、多層のニューラルネットワークを利用します。生成AIはAIの技術分野であり、現在のLLMではTransformer系の構造が広く使われています。

また、G検定では技術だけでなく、AIを社会でどのように活用・管理するかも重要です。AI倫理を判断の基準、AIガバナンスを組織で運用するための仕組みとして分けて理解しておきましょう。

このほかに試験勉強で分からない言葉が出てきた場合は、生成AI用語集もあわせてご活用ください。AI・機械学習・ディープラーニング・生成AIに関する用語を、初心者向けに解説しています。

まとめ

G検定は、AI・機械学習・ディープラーニングを中心に、法律や倫理、社会実装まで体系的に学べるJDLAの検定試験です。

2026年第4回の合格率は83.08%で、極端な難関試験とはいえません。一方、オンライン試験では100分で145問程度が出題されるため、幅広い知識と回答スピードの両方が求められます。

受験料は一般13,200円(税込)、学生5,500円(税込)。合格者アンケートでは30〜50時間の学習が最も多くなっています。

生成AIだけではなく、AI全般の基礎を体系的に学びたい人にとって、G検定は学習目標の一つとして検討しやすい資格です。

ただし、資格取得だけで実務能力や転職成果が保証されるものではありません。自分が身につけたい知識とG検定の出題範囲が合っているかを確認したうえで受験を判断しましょう。

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G検定は受験資格の制限がなく、一般の受験料は13,200円、学生は5,500円(税込)です。オンライン試験は100分・145問程度の多肢選択式で実施されます。

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出典・参考情報

この記事を書いた人

田中和馬のアバター 田中和馬 株式会社エヌ・ケーパートナーズ/AIスクールガイド|AWL編集長

株式会社エヌ・ケーパートナーズが運営する「AIスクールガイド|AWL」編集長。10年以上にわたり、SEOメディアの立ち上げ・構築・運用に携わってきました。

2024年頃から生成AIを独学で学び始め、その後、生成AIスクールでも体系的に学習。現在はChatGPT、Gemini、Claudeなどを活用し、ディープリサーチによる情報収集、マーケティング企画、記事構成・文書作成、メール作成、業務自動化などに日常的に取り組んでいます。

また、生成AIをWebサイトの企画・制作、コーディング、デザインにも活用。エンジニアやデザイナーの業務領域を理解しながら、自らディレクションを行い、メディアの設計から制作・運用まで一貫して担当しています。生成AIスクール・講座の調査、比較基準の設計、記事編集・品質管理も担当しています。

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