G検定試験対策・解説サイト

G検定合格へのロードマップ

AI初学者でも合格できる効率的学習ガイド

本サイトの目的と筆者について

当サイトは、日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する「G検定（ジェネラリスト検定）」の合格を目指す方に向けて、単に試験合格だけでなく、将来的に有能なAI人材になるための効率的学習ロードマップを提供しています。

筆者は「医療×AI」を専門とする現役のAIエンジニアです。非エンジニアからAI分野に参入した経験をもとに、初学者が混乱しやすいポイントを徹底的に整理しました。

「AIを正しく理解し、ビジネスや実務で語れる人材」になるための第一歩として、G検定は最適な資格です。

人工知能

G検定取得までのロードマップ

Step 0: G検定の試験概要を把握する

G検定ロゴ

まずは試験の全体像を正しく理解しましょう。

G検定は、AI・ディープラーニングに関する基礎知識・概念理解・活用リテラシーを問う資格です。数式やプログラミングの実装はあまり出題されず、文系・非エンジニアでも十分に合格可能な設計になっています。

G検定を取得するメリット

  • AI・ディープラーニングを体系的に理解できる
    用語の暗記ではなく、「なぜその技術が使われるのか」「どんな課題を解決できるのか」といった本質的な理解が身につきます。
  • ビジネスや実務でAIを正しく説明できるようになる
    エンジニアでなくても、AI導入の可否や活用方法について根拠をもって議論できるようになります。
  • AI関連資格の入門として最適
    E資格などの専門資格を目指す前段階として、知識の土台作りに非常に適しています。
  • 社内評価・自己研鑽の証明になる
    AIリテラシーを客観的に示せるため、DX推進部門・企画職・管理職にも有効です。
項目 オンライン試験 会場試験（Onsite）
試験日程 年に複数回実施
指定された日時にオンラインで受験 		年に数回実施
複数日程・複数会場で開催
申込期間 【個人・団体】
各試験回ごとに申込期間あり
 【個人・団体】
各試験回ごとに申込期間あり
※受験日の数日前まで申込可能
受験費用 一般：13,200円（税込）
学生：5,500円（税込）
※各種割引制度あり 		一般：13,200円（税込）
学生：5,500円（税込）
※各種割引制度なし
受験資格 制限なし 制限なし
実施概要 試験時間：約100分
出題数：145問程度
知識問題（多肢選択式）
オンライン実施（自宅受験） 		試験時間：約120分
出題数：145問程度
知識問題（多肢選択式）
オンサイト実施(会場受験)
出題範囲 シラバスより出題 シラバスより出題
申込方法（個人） オンライン試験用の受験チケットを購入し、
有効期限内に希望する試験回を予約して受験 		受験者専用サイトから、
希望する会場・日程を選択して受験
申込方法（団体） 団体経由での申込制度あり 団体経由での申込制度あり

シラバスや詳細情報、最新情報は公式サイトへ：JDLA G検定公式ページ

Step 1: G検定とAIの全体像を掴む

G検定 試験概要

このステップでは、G検定の試験の軸となる知識体系を正しく理解することを目的とします。

ここで紹介するテキストは試験のバイブルであり、内容を飛ばさず、意味を理解しながら読み進めることが重要です。

ただし、この段階ですべてを完璧に理解しきる必要はありません。
概念や用語の位置づけを押さえ、「どこが重要で、どこが難しいのか」を把握できれば十分です。
数理的な背景や細かい仕組みについては、次のステップ以降で段階的に補完していきます。

併せて、AIそのものへの興味・理解を深めるために、 試験対策とは少し距離を置いた読み物も取り入れることで、 学習のモチベーションを高めることができます。

シラバスの「人工知能とは」と「人工知能をめぐる動向」については簡単な内容ですので、このステップで理解しましょう。



詳しいアルゴリズムについては、「よく分からないけど、なんとなく全体像は見えた」この状態になれば、このステップはクリアです。

おすすめ参考書・入門書

次回以降のステップでは、以下のテキストを軸にしながら、理解を安定させます。
全ステップを完了した頃には、以下テキストの内容をしっかり理解できていることが目標です。

  • 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの

    a将棋・クイズ番組・自動運転などを切り口に、 「AIは何ができて、何ができないのか」を 歴史と社会背景から丁寧に解きほぐした名著です。

    数式や実装の話はほとんど登場せず、 AIブームの裏側や研究者の視点、過度な期待への警鐘まで踏み込んでいます。

    「AIの入門書として非常に読みやすく、技術だけでなく“なぜAIを学ぶのか”が腹落ちした」 「人工知能を巡る歴史や現状を把握するのに必要な情報が網羅されている」

    G検定学習のスタート地点として、
    AIそのものに興味を持つために最適な一冊です。

  • 深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版

    G検定を主催する日本ディープラーニング協会（JDLA）監修の 公式テキストです。 新シラバスに準拠し、試験範囲の全体像を把握するための軸となります。

    用語解説は簡潔で、深い理解には補助教材が必要ですが、 「試験でどこまで問われるのか」を知るには欠かせません。

    「この本だけでは理解が浅いが、出題範囲の地図としては非常に優秀」
    「太字の単語は基本中の基本なので、最低限ここを暗記・理解するための指針にはなる」
    「出題範囲は網羅されているが用語の解説が浅い」

    Step1では、細部にこだわりすぎず、
    試験範囲を把握する目的で通読するのがおすすめです。

  • スッキリわかる ディープラーニングG検定（ジェネラリスト） テキスト＆問題演習 第3版

    出題傾向を徹底分析し、 「出るところだけ」に絞って解説された テキスト＆問題演習一体型の対策本です。

    図解や例えが豊富で、数理・統計分野も噛み砕いて説明されているため、 初学者でも挫折しにくい構成になっています。

    「サマリーが秀逸で、通勤時間でも効率よく復習できた」
    「これ以上に体系的にわかりやすく表層をまとめた書籍はないと思います」
    「実際のG検定のテストに対してはおおよそ対応しているが、知識量としてはあまり多くない印象」

    公式テキストで曖昧だった部分の補完や、
    Step2以降の理解定着に特におすすめの一冊です。


本格的な問題演習や難しい知識の定着は、後続のステップで行います。
Step1では「AIの概要を学び、試験の全体像と土台を作る」ことを最優先に進めましょう。

Step 2: 機械学習・ディープラーニングのアルゴリズムを学ぶ

基礎学習

このStepでは、G検定シラバスの 「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」 を重点的に学習します。

各アルゴリズムについて、 「何を解決するための手法なのか」「どのような特徴があるのか」「どの場面で使われるのか」 を整理しながら理解していきます。

数式や実装の細部まで踏み込む必要はありませんが、 仕組みの考え方や用語の意味をあいまいにせず理解することが重要です。 ここでの理解が、後半の応用理解にも直結します。

筆者のおすすめ参考書

Step2では、公式テキストで得た知識を土台にしながら、 機械学習・ディープラーニングの理解を一段深めるための書籍を併用します。

  • 全体整理用の一冊

    図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書

    G検定の学習を始める際、公式テキストの文字量や数式に圧倒されてしまった方に一番おすすめしたい一冊です。
    数式やソースコードを一切使わず、豊富なカラー図解だけで機械学習のアルゴリズムや用語の全体像を丁寧に解説しています。

    「深く掘り下げる」よりも、まずは「仕組みをざっくりとイメージで掴む」ことに特化しており、 初学者が知識の棚卸しをするのに最適です。

    「広く浅く全体を整理する用途として非常に有用」
    「ネット検索だけでは拾いきれない知識を一冊で俯瞰できる」
    「各章事にポイントがコンパクトにとても見易くまとめられており、各ページが画像イメージで覚えられる」

  • 機械学習の全体像をつかむ（実践寄り）

    スッキリわかるPythonによる機械学習入門 第2版

    機械学習を基礎から学びたい方に向けた、非常に分かりやすい入門書です。
    Pythonを用いて、データの前処理からモデル構築、評価までの流れを丁寧に解説しており、 初学者でも無理なく読み進められる構成になっています。

    理論を深く掘り下げるというよりは、 「機械学習がどのような手順で使われるのか」を体感することを重視した一冊です。

    「教える順番が良く、少しずつ理解を積み上げられる」
    「初学者に非常にやさしい」
    「機械学習の全体像を実務の流れと結びつけて学べる」
    「pythonの知識があるとスムーズに読み進められる」

  • ディープラーニングの仕組みを理解する（理論重視）

    ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

    ライブラリを使わずにニューラルネットワークを一から実装しながら、 ディープラーニングの本質を学ぶ名著です。
    初版から長年読み継がれ、「神本」と称されることも多い一冊です。

    G検定の範囲を超える内容ですが、 理論を深く理解することで、試験レベルの設問には余裕をもって対応できるようになります。

    筆者はAI関連の本を大量に読んできましたが、この本は間違いなくトップレベルに良本です。 最初は、3割ほどしか理解できませんでしたが、AIの学習を進めるにつれ理解が深まり、この本を完全に理解できた時の感動は忘れられません!!

    「G検定合格のために読む」というよりは、合格後の未来を見据えて是非読んでほしい1冊になります。

    「自分の手で作ることで理解が一気に深まる」
    「数学的な説明やPythonのソースコードへの実装が丁寧」
    「AIを理解すればするほどこの本の良さに気がつきます」
    「微分と偏微分の計算方法をあらかじめ理解しておくと書籍の理解が少し楽になるかも」

  • 自然言語処理・Attentionを深掘りする

    ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

    自然言語処理やAttention機構、Transformerの考え方を、 実装を通して理解できる『ゼロから作るDL』シリーズの続編です。
    G検定では概要理解に留まる分野ですが、背景を知ることで選択肢の判断が格段に楽になります。

    「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」と同じくこの本も名著です。 内容のクオリティは間違いありません。

    全結合ネットワークや畳み込みネットワークとは特色が異なる自然言語処理ですが、図解や例え話が非常に優秀です。

    「図解が非常にわかりやすい」
    「数学的・構造的な説明が丁寧」
    「NLP分野を腰を据えて理解したい人におすすめ」
    「最初から1の方を読んでいれば、2はもうちょっと早く読めたと思います」

Step2では、「暗記」ではなく アルゴリズム同士の関係性と役割を理解する ことを意識して進めていきましょう。

※上記書籍だけではシラバスの「ディープラーニングの応用例」の一部用語をカバー出来ていません。 アルゴリズムの詳しい内容は出題されないため、Step1のテキストや問題集で補えます。ご安心ください。

Step 3: 社会実装を学ぶ

社会実装

このStepでは、「AIを社会やビジネスでどう使うか」を学びます。
シラバスでは、「AIの社会実装に向けて」に該当します。
G検定の試験対策としては、Step1で紹介した公式テキストや、 後述する問題集でのアウトプットで十分にカバー可能な分野です。

しかしこの分野は、単なる点数稼ぎではなく、 今後、職場やビジネスでAIを活用していく上で必要不可欠な知識です。
「AIで何ができるか」だけでなく、 「どう進め、どこで失敗しやすいのか」を理解することが重要になります。

実際の現場では、アルゴリズムの性能以前に、 プロジェクト設計・データ・運用でつまずくケースがほとんどです。
ぜひこの機会に、実務を意識しながら学習を進めていきましょう。

筆者のおすすめ参考書

  • AI活用・社会実装の全体像を学ぶ

    ディープラーニング活用の教科書

    日本ディープラーニング協会（JDLA）監修のもと、 国内35社のディープラーニング活用事例を体系的にまとめた一冊です。

    本書では、ディープラーニングを 「研究技術」ではなく汎用目的技術（GPT：General Purpose Technology） として捉え、社会や産業にどのようなインパクトを与えるのかを解説しています。

    第1章では、松尾豊氏による 「ディープラーニングをベースにしたAI技術の発展ロードマップ」が示され、 その後の章では実際の企業事例をもとに、 AIがどのように現場へ導入されてきたのかを学ぶことができます。

    G検定対策としても有用ですが、 それ以上に「AIをどう使うか」を考える視座を与えてくれる点が最大の魅力です。
    これからAI活用を検討する立場の方には、ぜひ読んでほしい一冊です。

    「GAFAではなく身近な企業事例が多く参考になる」
    「技術者でなくてもAI導入の勘所がつかめる」
    「どのような課題に対してAIをどう適用したのかという意思決定プロセスが具体的に学べる」

Step3は、G検定の合否だけでなく、 「AIを語れる人」から「AIを使える人」へ進むための重要なステップです。
試験勉強の一環としてだけでなく、ぜひ実務を意識して取り組んでみてください。

Step 4: 法律・倫理を学ぶ

AIと法律・倫理

このステップでは、AIを「使う側」として必ず知っておくべき法律・倫理・ガバナンスを学びます。 G検定では難しい内容が出題されることがありますが、実務やビジネスでAIを扱ううえで 避けて通れない前提知識です。

AIは便利である一方、著作権侵害・個人情報漏洩・差別的判断など、 社会的リスクを伴います。 「知らなかった」では済まされない論点を、この段階で体系的に整理しておきましょう。

  • AIと法律の全体像（著作権・特許・個人情報保護法・契約）
  • 学習データ・生成物に関する法的リスク
  • 国内外のAI規制・ガイドライン（EU AI法など）
  • AI倫理・AIガバナンスの考え方
  • 公平性・透明性・安全性・説明責任

試験対策としてはもちろん、
「AIを業務に導入してよいか判断できる視点」を身につけることが、このステップの最大の目的です。

おすすめ参考書

  • ディープラーニングG検定（ジェネラリスト） 法律・倫理テキスト

    日本ディープラーニング協会が監修した、法律・倫理分野に特化した公式テキストです。 過去問ベースの演習も収録されており、G検定対策としては最重要書籍と言えます。

    AIに関する法律や倫理は、専門書だと難解になりがちですが、 本書は初学者でも理解できるよう平易に整理されています。

    試験対策だけでなく、AI開発・AI活用・DX推進に関わるすべての方にとって、 実務のリスク回避に直結する一冊です。

    「公式監修という安心感で選んだが、想像以上に中身が濃かった」
    「著作権法30条の4や最新のAIガイドラインまでしっかりカバーされていて情報の鮮度が高い」
    「図解でAIとデータの権利関係が整理されていて、複雑な法律もなんとか理解できた」
    「実務寄りで専門的なので、試験対策としては少し詳しすぎると感じた」

  • AI白書 2025

    東京大学 松尾・岩澤研究室協力のもと編纂された、 生成AI時代の最新動向を網羅した白書です。

    EU AI法をはじめとした国際的な規制動向、著作権やガバナンスの考え方など、 G検定の法律・倫理分野を一段深い視点で理解できます。

    試験対策というよりは、
    「これからのAI社会をどう捉えるか」を考えるための資料として非常に有用です。 余力があれば、ぜひ目を通しておきたい一冊です。

    「生成AIエディションと聞いて、機械翻訳みたいな本だったらどうしようと不安だったが、普通にしっかり書かれた白書で安心した」
    「個人執筆の入門書より監修が入っていて信頼できる」
    「教科書ほど深掘りではないが、生成AIの全体像をつかむ入門としてちょうどいい」

Step4は、G検定合格のためだけでなく、
「AIを使っていい場面・使ってはいけない場面を判断できる人」 になるための重要なステップです。

法律や倫理は暗記科目に見えがちですが、
本質はAIを安心して社会に実装するための思考フレームを身につけることにあります。

試験対策として一通り押さえつつ、
「もし自分がこのAIを業務で使う立場だったら？」という視点を持ちながら、 ぜひ取り組んでみてください。

Step 5: 試験本番1ヶ月前からの総仕上げ

試験対策

いよいよ最終ステップです。
この段階では新しい知識を増やすことよりも、 問題演習を通じて知識を定着させることを最優先にします。

G検定は「用語を知っているか」だけでなく、
文脈の中で正しく判断できるかが問われる試験です。 そのため、アウトプット（問題演習）を通じて、 知識の抜け・曖昧な理解をあぶり出すことが合格への近道になります。

  • 問題を解いて、理解が曖昧な分野を特定する
  • 解説を読み、公式テキスト・参考書に立ち返る
  • 同じ問題集を最低2〜3周回す
  • 本番と同じ時間感覚で模試に取り組む

このステップをどれだけ丁寧にこなせるかで、
本番の安定感が大きく変わります。

おすすめ問題集

  • 徹底攻略ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集 第3版（通称：黒本）

    G検定受験者の定番中の定番として知られる、通称「黒本」です。 最新シラバス・出題傾向に沿って全編書き下ろしで構成されており、 まず最初に取り組むべき問題集です。

    問題数・網羅性・解説のバランスが非常によく、 「参考書を一通り読んだ後、この1冊を繰り返す」ことで 合格ラインに到達できる構成になっています。

    巻末には本番形式の模擬試験（総仕上げ問題）も収録されており、 試験直前の実力確認にも最適です。

    まずは黒本を完璧にする。
    これがG検定対策の王道ルートです。

    「解説がとにかく丁寧で、初学者でも問題の意図が理解しやすい」
    「別冊の解答で用語同士のつながりを確認できるのが良かった」
    「知識ゼロからでも、この問題集を繰り返すことで用語がしっかり定着した」
    「試験1週間前の総仕上げとして非常に効果的だった」

  • 最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集 第2版（通称：赤本）

    AI教育のプロ集団である株式会社AVILENが執筆した、通称「赤本」です。 黒本と比べると、より本質理解寄りの問題・解説が特徴です。

    解説の分量が非常に多く、
    「なぜその選択肢が誤りなのか」まで丁寧に説明されているため、 問題演習を通じて理解を深めたい方に向いています。

    口コミにもある通り、
    試験対策一本というよりは＋αの理解強化用という位置づけです。

    おすすめの使い方は、
    黒本で基礎を固めたあとに赤本で理解を深掘りする流れです。

    「良問が多く、間違えた選択肢の解説までしっかり書かれている」
    「公式テキストだけでは足りない知識を補強できた」
    「付属の模試は本番より難しかったが、似た問題が出て役立った」
    「この一冊と模試を回して余裕を持って合格できた」

  • 筆者オリジナル問題集

    本サイトでは、G検定対策用のオリジナル問題集を作成・公開予定です。
    資格難易度のレベル感を把握したい方や、試験直前の実践模試として活用できる内容を目指しています。

    市販問題集で基礎を固めたあとに、
    「本番に近い形式で時間を測って解く」ことを目的とした位置づけです。

    COMING SOON

    G検定 実践模試 2026

    現在、最新のシラバスに基づきコンテンツをアップデート中です。
    公開まで今しばらくお待ちください。

最後に：これからG検定を受ける方へ

G検定は、数式を完璧に理解しているかや、AIを実装できるかを問う試験ではありません。 AIとは何か、どのように使われ、どんな点に注意すべきかという 全体像を理解しているかが重視されます。

学習を進める中で、用語の多さや理解の浅さに不安を感じることもあると思いますが、 それはごく自然なことです。 一度ですべてを理解しようとせず、 「知る → 整理する → 繰り返す」ことを意識して進めてみてください。

このページで紹介したStep1〜Step5は、順番に進めることで 知識が少しずつつながるように設計しています。 特に試験直前は、新しい知識を増やすよりも、 問題演習を通して理解を定着させることが重要です。

G検定はゴールではなく、AIを学ぶためのスタート地点です。 本サイトの内容が、あなたの学習の指針となれば幸いです。 自分のペースで、最後まで頑張ってください！！