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G検定の基本情報【2026年最新】
G検定（JDLA Deep Learning for GENERAL）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。エンジニアだけでなく、ビジネスパーソンや医療従事者など、AIを「使う側」の人材に向けた試験として注目を集めています。
2026年は年6回のオンライン試験に加え、年3回の会場試験も実施されています。直近の2026年第2回（3月開催）では、受験者数12,027名、合格者数9,265名で合格率は77.04％でした。累計受験者数は20万人を突破しており、AI資格のなかでも圧倒的な受験者規模を誇ります。
💡 2026年のG検定 基本データ
試験形式：オンライン試験（100分・小問145問程度）/ 会場試験（120分・小問145問程度）
受験料：一般 13,200円（税込）/ 学生 5,500円（税込）
合格率：60〜80％程度（直近は77〜79％）
次回試験：2026年第3回（5月8日〜）
受験資格：制限なし（誰でも受験可能）
合格率だけ見ると「簡単そう」に思えますが、出題範囲が非常に広く、AIの基礎理論から法律・倫理まで幅広い知識が問われます。適切な戦略なしに挑むと、意外と苦戦するのがG検定の特徴です。
独学で合格できる？結論と根拠
結論から言えば、G検定は独学で十分合格できます。筆者自身も独学で合格しましたし、合格者の多くが独学組です。
その理由は大きく3つあります。
まず、公式テキストと問題集が充実しており、市販の教材だけで出題範囲をカバーできること。次に、プログラミングの実技試験がなく、知識問題のみであるため、座学中心で学習を完結できること。そして、オンライン受験可能であり、自宅から受験できるため、働きながらでもチャレンジしやすい環境が整っていることです。
ただし、独学だからこそ「何をどの順番で学ぶか」の戦略が重要になります。以下では、筆者の経験をもとに最適な学習ロードマップをお伝えします。
学習期間の目安とスケジュール
G検定の学習に必要な期間は、バックグラウンドによって異なります。目安として以下のように考えてください。
IT・理系バックグラウンドがある場合：約1〜2ヶ月
プログラミング経験がある方や、統計・数学の基礎がある方は、ディープラーニングの専門用語やアルゴリズムの概念をスムーズに吸収できます。公式テキストを1周した後、問題集と模試を2〜3回繰り返せば、合格ラインに到達できるでしょう。
文系・非エンジニアの場合：約2〜3ヶ月
AI関連の知識がゼロからのスタートでも、2〜3ヶ月あれば合格可能です。最初の2週間は入門書で全体像をつかみ、その後に公式テキストへ進むのがおすすめです。「ニューラルネットワーク」「勾配降下法」などの専門用語に慣れることが最初のハードルですが、繰り返し触れるうちに自然と理解できるようになります。
💡 おすすめ学習スケジュール（3ヶ月プラン）
1ヶ月目：入門書 + 公式テキスト1周目（全体を通読、理解度50％でOK）
2ヶ月目：公式テキスト2周目 + 問題集（苦手分野を特定して重点学習）
3ヶ月目：模試で実践演習 + 弱点の集中補強（合格ライン安定を目指す）
1日の学習時間は平日30分〜、休日1時間~が現実的なペースです。合計で40〜50時間を目標にするとよいでしょう。
おすすめ参考書・教材3選
G検定の独学に必要な教材は、実はそれほど多くありません。以下の3冊を軸にすれば、出題範囲を十分にカバーできます。
① 公式テキスト『深層学習教科書 ディープラーニング G検定 公式テキスト 第3版』
JDLA監修の公式テキストは、G検定対策の「教科書」です。試験範囲を網羅しているため、まずはこの1冊を通読しましょう。初学者には難しい箇所もありますが、2周目以降で理解が深まります。最初から完璧に理解しようとせず、まずは全体像をつかむことが大切です。
② 問題集『ディープラーニング G検定 問題集 第3版』
公式テキストとセットで使う問題集です。テキストの理解度を確認しながら、出題パターンに慣れることができます。間違えた問題にはマークをつけて、2回目・3回目で確実に正解できるまで繰り返しましょう。
③ AI白書 / 最新ニュース
G検定では、AIの最新動向や社会実装に関する時事問題も出題されます。AI白書のほか、日頃からAI関連のニュースに目を通しておくことをおすすめします。当サイトのG検定対策ページでも、試験に出やすいトピックをまとめていますので、ぜひ活用してください。
⚠ 教材選びの注意点
G検定のシラバスは定期的に改定されています。2024年第6回から新シラバスが適用されているため、必ず最新版の教材を使いましょう。古い版の教材だけで学習すると、生成AIや責任あるAIなど新しい出題領域に対応できません。
分野別の攻略法
G検定の出題範囲は広いですが、すべてを均等に学習する必要はありません。分野ごとの「出題頻度」と「理解しやすさ」を踏まえて、効率よく得点を積み上げましょう。
最重要：ディープラーニングの基礎
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）、RNN（回帰型ニューラルネットワーク）、Transformer（トランスフォーマー）などのアーキテクチャは、毎回多くの問題が出題されます。各モデルの「何に使われるか」「何が特徴か」「どんな課題を解決するか」を説明できるレベルまで理解しておくことが重要です。当サイトのE資格対策ページにも各モデルの詳しい解説がありますので、深く理解したい方は参考にしてください。
頻出：機械学習の基礎
教師あり学習・教師なし学習・強化学習の違い、過学習と正則化、評価指標（精度・適合率・再現率・F値）などは基本中の基本です。用語の意味だけでなく、「どんなときに何を使うか」まで押さえましょう。
得点源にしやすい：AI倫理・法律・社会
個人情報保護法、著作権法、AIの公平性・透明性・説明可能性などの問題は、技術的な背景がなくても理解しやすい分野です。2026年版シラバスでは生成AIに関する倫理的課題も追加されているため、ChatGPT・画像生成AIなどの社会的議論にも目を通しておきましょう。
意外と落とし穴：数理・統計
確率・統計の基礎問題は出題数は多くありませんが、数式アレルギーの方がここで大きく失点するケースがあります。ベイズの定理、最尤推定、正規分布の概念だけでも理解しておくと安心です。計算問題というよりは「概念の理解」が問われる傾向にあります。
模試を活用した実践トレーニング
G検定対策において、模試の活用は合否を分ける重要なポイントです。本番の試験はオンライン形式で100分145問という、1問あたり約40秒のスピード勝負。この時間感覚は、実際に模試を解かないと身につきません。
模試で確認すべき3つのこと
1つ目は時間配分です。145問を100分で解くには、わからない問題に時間をかけすぎないことが重要です。迷ったら一旦飛ばして先に進み、最後に戻る戦略を模試で練習しましょう。
2つ目は弱点の可視化です。模試の結果を分野別に分析し、正答率が低い分野を集中的に復習します。全体を均等にやり直すよりも、この「弱点特化」のアプローチが効率的です。
3つ目は出題形式への慣れです。G検定の問題文は独特の言い回しが多く、初見だと戸惑うことがあります。模試を通じて出題パターンに慣れておくことで、本番での読み間違いや勘違いを防げます。
試験当日のテクニック
オンライン試験を選択すると、自宅で受験できる反面、環境づくりが合否に影響します。当日のパフォーマンスを最大化するためのテクニックをお伝えします。
事前準備
試験前にJDLAの受験者マイページで動作確認を済ませておきましょう。当日になって「ブラウザが対応していない」「ネットが不安定」となるのは避けたいところです。また、試験中に参照できるよう、苦手分野の用語リストや公式テキストのブックマークを手元に準備しておくと安心です（G検定はオープンブック形式のため、資料の参照は禁止されていません）。
時間配分の戦略
145問を100分で解く場合、1問あたり約40秒です。序盤の基礎問題はテンポよく進め、中盤以降の応用問題に時間を残す配分がおすすめです。「わからない問題は30秒考えて決まらなければ仮回答してフラグを立て、最後に戻る」というルールを決めておくと、焦りを防げます。
検索のコツ
オンライン試験中にネットで調べることは禁止されていませんが、調べすぎると時間が足りなくなります。検索に頼るのは「曖昧な知識を確認する程度」に留め、基本的には頭の中の知識で解答することを目指しましょう。日頃の学習の質がそのまま試験結果に反映されます。
まとめ：合格への最短ルート
G検定は、正しい教材と戦略があれば独学で十分合格できる試験です。この記事のポイントをまとめます。
学習期間は、IT経験者で1〜2ヶ月、文系・非エンジニアで2〜3ヶ月が目安です。教材は公式テキストと問題集の2冊を軸にし、最新シラバスに対応したものを選びましょう。分野別では、ディープラーニングの基礎と機械学習が最重要で、AI倫理・法律は得点源にしやすい分野です。そして何より、模試での実践演習が合否を分けます。時間配分の感覚は本番前に必ず身につけておきましょう。
当サイトのG検定対策ページでは、シラバスの各分野を体系的に解説しています。独学の教材と合わせて活用し、ぜひ一発合格を目指してください。