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  • 2021/08/20

G検定とはどういう資格なのか?合格方法・試験範囲などおすすめの受験対策とともに解説する

G検定(公式名:ジェネラリスト検定)とは、ディープラーニングを事業に生かす知識を有しているかどうかを確認するための民間の試験だ。さまざまな分野でAI活用が加速していく中、将来への投資と考えて個人で受験している人も少なくない。どのような資格なのだろうか。合格のための学習方法と合わせて解説していこう。

監修:GRI データ分析官・講師 ヤン・ジャクリン

監修:GRI データ分析官・講師 ヤン・ジャクリン

1987年生、北京生まれ、米国東海岸出身(米国籍)、小学高学年より茨城県育ち、東京大学理学部卒、東京大学大学院理学系研究科博士課程修了(理学博士)、高エネルギー加速器研究機構にて博士研究員(素粒子物理学)を経て、2017年7月より現職。
主要実績:
2010-17 国際学会の発表15件、日本物理学会など国内学会の発表5件 Physics Review D, Physical Review Letters等の科学誌への投稿多数
2018〜 データサイエンスの講座を開設、企業向け研修サービスを開始
2019〜 Tableau Desktop Certified Associate 認定資格習得
研修内容:G検定、機械学習、深層学習、Pythonプログラミング、データ加工、可視化分析(Tableau) 他
得意技:驚異的な行動力と素粒子をも通さない隙のない話術

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AIのジェネラリスト育成につながるG検定
(Photo/Getty Images)

G検定とは何か?

 G検定(公式名:ジェネラリスト検定)は、JDLA:Japan Deep Learning Association(一般社団法人日本ディープラーニング協会)が実施している、ディープラーニングを事業に活かすための知識を保有しているかを確認するための試験だ。JDLAではG検定の名称にも使われている「ジェネラリスト」を以下のように定義している。

ジェネラリストとは「適切な活用方針を決定して、事業活用する能力や知識を有している人材」のこと
(出典:JDLA


 G検定の目的は、人工知能やディープラーニングなどの技術とビジネス活用の双方を理解し、橋渡しができる「ビジネストランスレーター」としてのジェネラリストの育成である。

G検定の日程や試験時間、受験料

 それでは次にG検定の試験としての概要を確認してみよう。

G検定の試験概要
項目 内容
試験概要 知識問題(多肢選択式・220問程度)、試験範囲はシラバスの範囲
試験日程 通常年3回(3月・7月・11月)
2021年11月6日(土)
2022年3月5日(土)
2022年7月2日(土)
2022年11月5日(土)
試験時間 120分
受験環境 オンライン受験
受験資格 制限なし、複数回受験可
受験料 一般:1万3,200円(税込み)学生:5,500円(税込み)
※再受験の場合
受験日より2年以内の場合は半額(一般:6,600円、学生:2,750円)
受験サイト https://www.jdla-exam.org/d/
※2021年8月8日時点

 シラバスの目玉は、機械学習とディープラーニング(深層学習)。ディープラーニングとは、機械学習の一手法であり画像認識や音声認識、自然言語処理などの分野で活用されている技術だ。

 JDLAのデータによると2017年より始まったG検定の累計受験者数は、2021年8月時点で6万887名、累計合格者数は4万143名。合格率は6~7割で推移している。合格率を見るとさほど難関ではないようなイメージを抱くかもしれない。

 しかし、人工知能やデータサイエンスの専門用語を中心に出題されるので、十分に知識と理解力を持たない場合は、難易度が高く感じるだろう。

 また直近では、企業などの団体受験者が増加しているという。企業研修の一環で受けさせることも増えているとみてよいだろう。

画像
受験申込者総数における団体受験申込者数の割合の推移
(出典:JDLA

G検定取得のメリット

 G検定の受験・資格取得によって得られるメリットは数多くある。主なメリットは以下の通りだ。

  • 人工知能やデータサイエンスの幅広い知識を体系的に整理でき、自身の業務などで役立てられる
  • ディープラーニングに関する知識を有することを客観的に証明できる
  • JDLAのロゴマークを名刺に記載できる
  • IT業界で働いている場合は、DX人材へのステップアップになる
  • 転職活動などで有利に働く

 ジェネラリストを目指す方はもちろん、新人研修や人工知能、データサイエンスの幅広い知識を身に付けたい方、キャリアアップしたい方におすすめの資格だ。

 AIシステムの開発を担うエンジニア志望の人は、G検定の合格後、エンジニア向けのE検定の取得を目指し、技術分野をより深く学習するといいだろう。

G検定の出題内容

 G検定の試験範囲は多岐にわたる。シラバスの内容を以下5分野に整理してみていこう。

  1. 人工知能(AI)
  2. 機械学習
  3. ディープラーニングの基礎概念と応用技術
  4. ディープラーニングの研究分野
  5. ディープラーニングの応用に伴う社会的課題

1.人工知能(AI)
“人工知能の定義や歴史、人工知能分野で議論されている問題(例:トイフロフレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング)”

 人工知能の定義と歴史を整理し人工知能分野で議論されている問題が問われる。ディープラーニングを理解するための出発点となるため、最初に学びたい分野だ。

2.機械学習
“機械学習の基本概念、具体的な手法やその応用法、精度評価、データの扱い方”

 機械学習の基本概念と具体的な手法に関する知識を問われる。精度評価やデータの扱い方なども整理しておきたい。専門用語も1つずつ押さえていこう。

3.ディープラーニングの基礎概念と応用技術
“ニューラルネットワークの仕組み、学習法の最適化と精度向上の工夫、計算リソースとデータ量、ディープラーニングのさまざまな手法(CNN、RNN、深層強化学習、深層生成モデル)”

 ディープラーニングの中心技術であるニューラルネットワーク(Neural Network)の仕組みは、しっかりと把握したい。

4. ディープラーニングの研究分野
“画像認識、自然言語処理、音声処理、ロボティックス、マルチモーダル、モデルの解釈性”

 ディープラーニングの基礎概念と応用技術を踏まえ、「どのような研究分野があるか」「各分野がそれぞれにどのように社会へ応用できる可能性があるか」学ぶ必要がある。これらの研究分野で用いられる技術と課題について理解し、実用化の現状を把握しよう。

5. ディープラーニングの応用に伴う社会的課題
“ディープラーニングの応用に向けて:産業への応用、法律、倫理、現行の議論”

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 ジェネラリスト(ビジネストランスレーター)として、しっかりと理解しておきたい出題内容が多い。単に技術を産業に応用するだけでは、法律や倫理面での問題が出てくるため、現在議論されている問題を把握しておくことが重要だ。

 個人情報保護や知的財産権、著作権等の法務面など、ジェネラリストに限らずIT業界に携わる限り身に付けたい知識も多い。

【次ページ】G検定合格を目指すためのおすすめの受験対策

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