• 作成日 : 2026年9月28日

G検定とは？試験概要・難易度・合格率と実務での活かし方を解説

G検定とは、日本ディープラーニング協会が実施するAIリテラシー検定です。プログラミング不要で、非IT職のビジネスパーソンでも取得を目指せる資格として知られています。本記事では、G検定の試験概要や難易度、合格率の推移から、勉強法、社内導入や助成金の活用方法まで、企業のバックオフィス担当者が知っておきたいポイントを整理します。

G検定とはどんな試験？

G検定とは、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、AI・ディープラーニングの活用リテラシーを問う検定試験です。エンジニア向けの技術試験ではなく、AIを「使いこなす側」として事業に活かす力を体系的に評価する試験として位置づけられています。

JDLA公式サイトによると、G検定は受験資格に制限がなく、AI・ディープラーニングに関わるすべての人が受験対象とされています。数式やコードを問う出題はなく、AIの仕組みや活用方針を判断する知識が中心です。「AIの仕組みをざっくり理解したいが、プログラミングまでは必要ない」という経営者やバックオフィス担当者のニーズに合致する資格として位置づけられています。

G検定とE資格の違いを押さえる

JDLAが運営する資格にはG検定のほかにE資格（エンジニア資格）があります。両者の違いを整理すると以下のとおりです。

G検定は「AIを事業にどう活かすか」を判断する力、E資格は「AIモデルを自分で構築する力」を測る試験です。経理や人事などのバックオフィス担当者にとっては、G検定の守備範囲のほうが日常業務に近いといえるでしょう。

参考：G検定とは｜日本ディープラーニング協会【公式】

2026年のシラバスは生成AIを重視している

G検定のシラバス（出題範囲）は定期的に改訂されており、近年は生成AI関連の比重が高まっています。2024年以降の改訂版では、大規模言語モデル（LLM）や生成AIの仕組み、著作権・個人情報保護といった法律・倫理分野の出題が増加しました。

従来の画像認識や機械学習の基礎に加え、「生成AIを業務に導入する際のリスク管理」まで問われる点が、現在のG検定の特徴です。出題範囲の詳細はJDLA公式サイトのシラバスページで確認できます。

G検定の試験概要・難易度・合格率は？

G検定は自宅からオンラインで受験でき、直近の合格率はおおむね70％台後半から80％台で推移しています。試験時間に対して出題数が多く、スピーディーな判断力が求められる点が難易度に関わる要素です。

試験概要を表で確認する

2026年時点のG検定の試験概要は以下のとおりです。

なお、前回受験日から2年以内に再受験する場合は、受験料が半額（一般6,600円、学生2,750円）になる制度も設けられています。試験時間や出題数はシラバス改訂に伴い変更されることがあるため、受験前に公式サイトで最新情報を確認しておくと安心です。

参考：G検定、2026年の年間開催スケジュールを発表｜JDLA

合格率は70〜80%台で推移している

JDLAが公表している直近の開催結果によると、G検定の合格率は70%台後半から80%台で推移しています。以下は2025年以降の実施回における合格率です。

出題数に対して試験時間が短く、1問あたりにかけられる時間は1分に満たない水準です。知識を素早くアウトプットするスピード感が求められるため、体系的に学習を進めておくことが合格への近道といえます。

参考：「2026年 第3回 G検定」開催結果を発表｜JDLA

自宅受験と会場受験の違いを確認する

G検定はインターネット環境とパソコンがあれば自宅で受験できるほか、2025年からは全国の指定会場で受験できる会場試験（Onsite）も導入されています。オンライン試験は移動が不要で業務の合間に受験しやすい一方、会場試験では資料の持ち込みが認められません。

オンライン試験中は資料やWebサイトの参照が禁止されていないケースもありますが、制限時間が短いため「調べながら解く」余裕はほとんどありません。どちらの形式でも、事前に知識を定着させておくことがポイントです。

G検定は非IT職にどう役立つ？

G検定の知識は、AIツールの選定やベンダーとの交渉場面で、判断力の底上げに役立ちます。経済産業省・総務省が公表しているAI事業者ガイドラインでも、事業者がAIを適切に活用するためのリテラシー整備の重要性が示されています。

AIツール選定での見極めに役立つ

G検定で学ぶ知識は、AI-OCR（紙書類の自動読み取りツール）やAI会計ソフトなど、AIツールの選定時に「何ができて何ができないか」を見極める判断材料になります。

AIの基本的な仕組みを理解していないまま契約すると、期待した効果が得られないケースが起こりえます。G検定で学ぶ教師あり学習や精度評価の考え方は、ベンダーが提示するスペック表を読み解く力につながるでしょう。

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ITベンダーと対等に議論できるようになる

システム開発会社やSaaSベンダーとの打ち合わせでは、ディープラーニングやファインチューニング、ハルシネーションといった専門用語が使われる場面が少なくありません。

G検定の学習範囲にはこれらの用語と概念が含まれています。用語の意味を正しく理解していれば、提案内容をそのまま受け入れるのではなく、「その精度はどの指標で測定していますか」といった具体的な質問を投げかけられるようになります。

社内のAI活用方針を立案しやすくなる

G検定では技術的な知識だけでなく、AI活用事例やプロジェクト推進の考え方も出題範囲に含まれています。経営企画や総務の担当者が「どの業務にAIを適用すれば効果が見込めるか」を社内提案する際、体系的な知識の裏付けがあると説得力を高めやすくなります。

実際に、AIリテラシーを持つ人材を社内で育成することで、AI導入プロジェクトの部門間の認識合わせがスムーズになったという報告も見られます。具体的な効果は業務内容や導入規模によって異なるため、自社の状況に合わせて検討するとよいでしょう。

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G検定の勉強法と必要な学習時間は？

G検定の合格に必要な学習時間の目安は、市販の対策書籍や講座で30〜40時間程度とされることが多く、1日1時間の学習であれば1〜1.5か月程度が一つの目安になります。

非IT職向けの学習ロードマップを組む

文系出身やIT未経験者が効率よく学習を進めるなら、以下の順番を目安にするとよいでしょう。

各ステップにかける時間は個人の前提知識によって変わるため、全体で30〜40時間程度を目安に配分を調整するとよいでしょう。問題演習の段階では、間違えた問題の周辺知識を公式テキストに戻って確認する往復学習が効果的です。

生成AI・法律倫理の出題比重が増えている

2024年以降のシラバス改訂により、大規模言語モデル（LLM）の仕組みや生成AIの業務活用、AI倫理・著作権・個人情報保護法に関する出題比重が高まっています。従来の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や再帰型ニューラルネットワーク（RNN）に加え、Transformerアーキテクチャの概念も押さえておく必要があるでしょう。

法律・倫理分野は暗記で得点しやすい領域です。AI利活用ガイドラインや著作権法の改正ポイントをまとめておくと、本番で安定した得点源になります。

学習に使える主な教材を選ぶ

G検定対策に活用できる教材は、主に以下のようなものがあります。

教材選びで迷ったら、まず公式テキスト1冊と問題集1冊を揃えるところから始めるのが効率的です。

G検定の社内導入や助成金の活用は？

G検定を社員教育に取り入れる企業では、人材開発支援助成金を活用してリスキリングのコストを軽減できる場合があります。厚生労働省が実施する同助成金には、デジタル人材育成を対象とした複数のコースが用意されています。

人材開発支援助成金でリスキリングコストを軽減する

人材開発支援助成金は、従業員のスキルアップを目的とした研修や講座の受講費用を助成する制度です。人への投資促進コースなど、デジタル人材育成を対象としたメニューでは、訓練経費や賃金の一部が助成対象になる場合があります。

G検定対策を含む研修が要件を満たす場合、活用できる可能性があるでしょう。

申請の大まかな流れは以下のとおりです。

助成率や上限額はコースや企業規模、年度によって変更される場合があるため、申請前に厚生労働省の公式サイトで最新の要件を確認することをおすすめします。

参考：人材開発支援助成金｜厚生労働省

社内共通のAIリテラシーを底上げできる

G検定を社内の共通資格として導入すると、部門間で「AIでできること・できないこと」の認識をそろえやすくなります。営業部門がAI活用を提案した際、経理部門や情報システム部門が同じ知識水準で議論できれば、導入判断のスピードが上がりやすくなるでしょう。

社員のAIリテラシーを底上げする取り組みとして、G検定をリスキリング施策の一環に位置づける企業も増えています。

G検定のよくある質問

受験を検討する段階で寄せられやすい疑問にQ&A形式で回答します。

数学やプログラミングの知識がなくても合格できる？

数学やプログラミングの知識がなくても合格は十分に可能です。G検定はAIの活用力を問う試験であり、コードを書いたり数式を導出したりする問題は出題されません。

ニューラルネットワークの仕組みや活性化関数の役割など、概念レベルでの理解が求められます。高校数学の基礎（関数のグラフの読み方など）がわかれば対応できる範囲です。

不合格だった場合、次回すぐ再受験できる？

不合格でも次の試験回にすぐ再受験できます。G検定はオンライン試験が年6回程度実施されているため、比較的短い間隔で次のチャンスが巡ってきます。再受験に回数制限はなく、受験料を改めて支払えば何度でも挑戦できます。

合格後の有効期限はある？

G検定の合格には有効期限がありません。一度合格すれば「JDLA G検定合格者」として継続的に名乗ることができます。合格者にはJDLAの合格者コミュニティへの参加資格が付与され、AI活用に関する情報交換や勉強会に参加できる点もメリットです。

G検定とITパスポートの違いは？

ITパスポートは、ITに関する基礎知識全般を問う国家資格で、経営・戦略・システム・セキュリティなど幅広い分野を扱います。一方、G検定はAI・ディープラーニングの活用リテラシーに特化した民間資格です。

すでにITパスポートを取得している場合でも、AI分野を体系的に学び直す目的でG検定を受験する社会人は少なくありません。両者は対象範囲が異なるため、目的に応じて使い分けるとよいでしょう。

名刺や履歴書にはどう記載する？

履歴書や名刺には「JDLA Deep Learning for GENERAL（G検定）合格」と記載するのが一般的です。JDLAから合格者にはデジタル合格証とオープンバッジ（デジタル証明書）が発行されるため、プロフィール欄などにも掲載できます。

AI関連のプロジェクトに携わる際や、取引先との打ち合わせの場面で、AIリテラシーの証明として活用するケースが増えています。

G検定を業務に活かすために大切なこと

G検定とは、非IT職でも30〜40時間程度の学習で合格を狙えるAIリテラシー検定であり、取得後はツール選定やベンダー交渉の場面で判断力を発揮できます。生成AIや法律・倫理分野の出題比重が増した最新シラバスに沿って対策を進め、人材開発支援助成金も活用しながら、社内のリスキリングとDX推進に役立てていきましょう。

• 監修：高萩雄空輝（ITエンジニア/IT・AIメディアライター/SEOコンサルタント）

  ITエンジニアとして、Javaによる業務アプリケーション開発やデータベースの保守・運用に従事。その後、IT分野の知見を基盤として、AI・機械学習・生成AI分野を専門的に学習し、SEOコンサルタント／Webライターとして独立。専門性を生かし、大手プログラミングスクールにて、トレンドや最新情報を反映したIT技術・AIに関する記名記事を多数執筆している。現在は、ITとAIの基礎理解を前提としたファクトチェックや表現の妥当性検証、過度な自動化を避けたAI活用設計を強みとし、生成AI活用記事の監修や品質基準の策定も行っている。